PostgresML
0 ReseñasPostgresML es una extensión de PostgreSQL de código abierto que integra el aprendizaje automático directamente en la base de datos, permitiendo a los usuarios realizar entrenamiento e inferencia en datos tabulares y de texto utilizando consultas SQL.
PostgresML
PostgresML es una extensión de PostgreSQL de código abierto que integra el aprendizaje automático directamente en la base de datos, permitiendo a los usuarios realizar entrenamiento e inferencia en datos tabulares y de texto utilizando consultas SQL.
Destacados
Información del Producto PostgresML
¿Qué es PostgresML?
PostgresML es una extensión del servidor de base de datos PostgreSQL que permite el aprendizaje automático de extremo a extremo dentro de su base de datos. Permite a los usuarios construir, entrenar y desplegar modelos de ML directamente dentro de PostgreSQL, eliminando la necesidad de mover datos entre sistemas. Al utilizar consultas SQL, los usuarios pueden realizar entrenamiento e inferencia tanto en datos tabulares como textuales, maximizando la privacidad y seguridad de los datos, a la vez que se reduce la latencia y mejora el rendimiento.
¿Quién usará PostgresML?
- Administradores de Bases de Datos
- Científicos de Datos
- Ingenieros de ML
- Desarrolladores
- Analistas de Datos
¿Cómo usar PostgresML?
- Paso 1: Instale PostgreSQL y la extensión PostgresML.
- Paso 2: Prepare sus datos dentro de la base de datos PostgreSQL.
- Paso 3: Use consultas SQL para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático.
- Paso 4: Despliegue los modelos para inferencia utilizando consultas SQL.
- Paso 5: Monitoree y evalúe el rendimiento del modelo dentro de la base de datos.
Plataforma
- web
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de PostgresML
Características Clave de PostgresML
- Aprendizaje automático en la base de datos
- Entrenamiento de modelos basado en SQL
- Inferencia en datos tabulares y textuales
- Seguridad de datos integrada
- No se requiere movimiento de datos
Beneficios de PostgresML
- Privacidad de datos mejorada
- Latencia reducida
- Rendimiento aumentado
- Gestión simplificada de modelos de ML
- Integración sin problemas con PostgreSQL
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de PostgresML
- Análisis de datos en tiempo real
- Mantenimiento predictivo
- Segmentación de clientes
- Detección de fraudes
- Sistemas de recomendación
FAQs sobre PostgresML
Información de la Compañía PostgresML
- Sitio Web: https://postgresml.org
- Nombre de la Compañía: PostgresML
- Email de Soporte: contact@postgresml.org
- Facebook: NA
- X(Twitter): NA
- YouTube: NA
- Instagram: NA
- Tiktok: NA
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/postgresml
Reseñas de PostgresML
5/5
Análisis de PostgresML
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
31.5k
Duración Promedio de Visita
00:03:35
Páginas por Visita
2.48
Tasa de Rebote
45.40%
May 2024 - Jul 2024 Todo el Tráfico
Geografía
Top 5 Regiones
United States
31.45%
India
10.64%
Russia
8.97%
Indonesia
6.17%
United Kingdom
5.99%
May 2024 - Jul 2024 Global Solo de Escritorio
Traffic Sources Fuentes de Tráfico
Search
50.81%
Direct
36.30%
Referrals
8.05%
Social
4.35%
Paid Referrals
0.39%
Mail
0.09%
May 2024 - Jul 2024 Solo de Escritorio
Palabras Clave Principales
| Palabra Clave | Tráfico | Costo por Clic |
|---|---|---|
| postgresml | 3.2k | $ -- |
| open source llm connect postgresql | 70 | $ -- |
| free embedding llm | 80 | $ -- |
| pip install postgresml | 30 | $ -- |
| mindsdb alternatives | 40 | $ -- |
¿Principales Competidores y Alternativas de PostgresML?
- TensorFlow
- PyTorch
- H2O.ai
- MLflow
- Scikit-learn
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