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pgneural: acercando Machine Learning a PostgreSQL

Machine learning será definitivamente el protagonista principal en el ámbito de la tecnología en el siglo veintiuno. Desde automóviles que se conducen solos a sugerencias de productos en una página web, el machine learning ya es parte de nuestra vida cotidiana. Entonces, ¿por qué no incluir funcionalidades de Machine Learning a PostgreSQL? Con pgneural  Cybertec lo ha hecho.

Conectamos redes neuronales con tecnología de Base de Datos sólida. Al combinar varias técnicas se pueden alcanzar resultados óptimos con un esfuerzo mínimo. Abrimos la puerta a las aplicaciones de la nueva generación.

Pgneural es una serie de herramientas y funciones para PostgreSQL que agrega funcionalidades de machine-learning a PostgreSQL y permite así correr algoritmos directamente en su motor de Bases de Datos favorito. Pgneural también ayuda a una mejor integración con librerías como sklearn o TensorFlow.

Las redes neuronales y machine learning puede ser utilizado para una variedad de propósitos. Debajo algunos ejemplos:

  • Queries inteligentes
  • Detección de fraude
  • Optimización de procesos
  • Análisis de series de tiempo (datos financieros, etc.)
  • Modelos científicos
  • Detección de patrones
  • Data mining
  • Robótica
  • Desarrollo de videojuegos

Para hacer que las redes neuronales funcionen eficientemente, usted necesita que su infraestructura de Base de Datos pueda manejar grandes volúmenes de datos rápida y eficientemente.

Aprovechar las redes neuronales

A diferencia de las tecnologías tradicionales, las redes neuronales permiten detectar interacciones complejas entre varios factores. En otras palabras, una red neuronal encuentra por sí sola cómo están conectados los datos y le brinda una herramienta poderosa para hacer uso de esa capacidad de aprendizaje.

Para entrenar las redes neuronales, usted necesita datos históricos. El sistema aprenderá entonces de esos datos y usará ese conocimiento en el futuro para realizar las predicciones que sean necesarias. Esto hace a las redes neuronales más flexibles y permite muchos casos de uso distintos.

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