PostgresML
0 BewertungenPostgresML ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL, die maschinelles Lernen direkt in die Datenbank integriert und es Benutzern ermöglicht, Training und Inferenz auf Text- und Tabellendaten mithilfe von SQL-Abfragen durchzuführen.
PostgresML
PostgresML ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL, die maschinelles Lernen direkt in die Datenbank integriert und es Benutzern ermöglicht, Training und Inferenz auf Text- und Tabellendaten mithilfe von SQL-Abfragen durchzuführen.
PostgresML Produktinformation
Was ist PostgresML?
PostgresML ist eine Erweiterung für den PostgreSQL-Datenbankserver, die End-to-End-Maschinenlernen in Ihrer Datenbank ermöglicht. Es erlaubt Benutzern, ML-Modelle direkt in PostgreSQL zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, wodurch die Notwendigkeit eines Datenaustauschs zwischen Systemen entfällt. Durch die Verwendung von SQL-Abfragen können Benutzer Training und Inferenz sowohl auf Text- als auch auf Tabellendaten durchführen, wodurch die Datenprivatsphäre und -sicherheit maximiert und gleichzeitig die Latenz reduziert und die Leistung verbessert wird.
Wer wird PostgresML verwenden?
- Datenbankadministratoren
- Datenwissenschaftler
- ML-Ingenieure
- Entwickler
- Datenanalysten
Wie verwendet man PostgresML?
- Schritt 1: Installieren Sie PostgreSQL und die PostgresML-Erweiterung.
- Schritt 2: Bereiten Sie Ihre Daten in der PostgreSQL-Datenbank vor.
- Schritt 3: Verwenden Sie SQL-Abfragen, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu trainieren.
- Schritt 4: Stellen Sie die Modelle für die Inferenz mithilfe von SQL-Abfragen bereit.
- Schritt 5: Überwachen und bewerten Sie die Modellleistung in der Datenbank.
Plattform
- web
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von PostgresML
Die Kernfunktionen von PostgresML
- Maschinelles Lernen in der Datenbank
- SQL-basiertes Modelltraining
- Inferenz auf Text- und Tabellendaten
- Integrierte Datensicherheit
- Kein Datenaustausch erforderlich
Die Vorteile von PostgresML
- Verbesserte Datenprivatsphäre
- Geringere Latenz
- Erhöhte Leistung
- Vereinfachtes Management von ML-Modellen
- Nahtlose Integration mit PostgreSQL
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von PostgresML
- Echtzeitanalyse von Daten
- Prädiktive Wartung
- Kundensegmentierung
- Betrugserkennung
- Empfehlungssysteme
FAQs zu PostgresML
Unternehmensinformationen zu PostgresML
- Webseite: https://postgresml.org
- Firmenname: PostgresML
- Support-E-Mail: contact@postgresml.org
- Facebook: NA
- X(Twitter): NA
- YouTube: NA
- Instagram: NA
- Tiktok: NA
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/postgresml
PostgresML Bewertungen
5/5
Analytik von PostgresML
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
31.5k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:03:35
Seiten pro Besuch
2.48
Absprungrate
45.40%
May 2024 - Jul 2024 Gesamttraffic
Geografie
Top 5 Regionen
United States
31.45%
India
10.64%
Russia
8.97%
Indonesia
6.17%
United Kingdom
5.99%
May 2024 - Jul 2024 Worldwide Desktop Only
Traffic Sources Verkehrsquellen
Search
50.81%
Direct
36.30%
Referrals
8.05%
Social
4.35%
Paid Referrals
0.39%
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0.09%
May 2024 - Jul 2024 Desktop Only
Top-Schlüsselwörter
| Schlüsselwort | Verkehr | Kosten pro Klick |
|---|---|---|
| postgresml | 3.2k | $ -- |
| open source llm connect postgresql | 70 | $ -- |
| free embedding llm | 80 | $ -- |
| pip install postgresml | 30 | $ -- |
| mindsdb alternatives | 40 | $ -- |
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von PostgresML?
- TensorFlow
- PyTorch
- H2O.ai
- MLflow
- Scikit-learn
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