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? 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 para agregar 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.

PostgreSQL pg neural

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

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