PostgresML
0 AvisPostgresML est une extension PostgreSQL open source qui intègre l'apprentissage automatique directement dans la base de données, permettant aux utilisateurs de réaliser des entraînements et des inférences sur des données textuelles et tabulaires à l'aide de requêtes SQL.
PostgresML
PostgresML est une extension PostgreSQL open source qui intègre l'apprentissage automatique directement dans la base de données, permettant aux utilisateurs de réaliser des entraînements et des inférences sur des données textuelles et tabulaires à l'aide de requêtes SQL.
Information sur le Produit PostgresML
Qu'est-ce que PostgresML ?
PostgresML est une extension pour le serveur de base de données PostgreSQL qui permet un apprentissage automatique de bout en bout à l'intérieur de votre base de données. Il permet aux utilisateurs de créer, d'entraîner et de déployer des modèles d'apprentissage automatique directement au sein de PostgreSQL, éliminant ainsi le besoin de transfert de données entre systèmes. Grâce aux requêtes SQL, les utilisateurs peuvent réaliser des entraînements et des inférences sur des données textuelles et tabulaires, maximisant ainsi la confidentialité et la sécurité des données tout en réduisant la latence et en améliorant les performances.
Qui va utiliser PostgresML ?
- Administrateurs de bases de données
- Scientifiques des données
- Ingénieurs ML
- Développeurs
- Analystes de données
Comment utiliser PostgresML ?
- Étape 1 : Installez PostgreSQL et l'extension PostgresML.
- Étape 2 : Préparez vos données dans la base de données PostgreSQL.
- Étape 3 : Utilisez des requêtes SQL pour créer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique.
- Étape 4 : Déployez les modèles pour l'inférence à l'aide de requêtes SQL.
- Étape 5 : Surveillez et évaluez la performance des modèles dans la base de données.
Plateforme
- web
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de PostgresML
Les Caractéristiques Clés de PostgresML
- Apprentissage automatique en base de données
- Entraînement de modèles basé sur SQL
- Inférence sur des données textuelles et tabulaires
- Sécurité des données intégrée
- Pas de transfert de données nécessaire
Les Avantages de PostgresML
- Amélioration de la confidentialité des données
- Réduction de la latence
- Augmentation de la performance
- Gestion simplifiée des modèles ML
- Intégration transparente avec PostgreSQL
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de PostgresML
- Analyse de données en temps réel
- Maintenance prédictive
- Segmentation des clients
- Détection de fraudes
- Systèmes de recommandation
FAQs sur PostgresML
Informations sur la Société PostgresML
- Site Web : https://postgresml.org
- Nom de la Société : PostgresML
- Email de Support : contact@postgresml.org
- Facebook : NA
- X(Twitter) : NA
- YouTube : NA
- Instagram : NA
- Tiktok : NA
- LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/postgresml
Avis PostgresML
5/5
Analyse de PostgresML
Visites au Fil du Temps
Visites Mensuelles
31.5k
Durée Moyenne des Visites
00:03:35
Pages par Visite
2.48
Taux de Rebond
45.40%
May 2024 - Jul 2024 Tout le Trafic
Géographie
Top 5 Régions
United States
31.45%
India
10.64%
Russia
8.97%
Indonesia
6.17%
United Kingdom
5.99%
May 2024 - Jul 2024 Mondial Bureau Seulement
Traffic Sources Sources de Trafic
Search
50.81%
Direct
36.30%
Referrals
8.05%
Social
4.35%
Paid Referrals
0.39%
Mail
0.09%
May 2024 - Jul 2024 Bureau Seulement
Mots-Clés Principaux
| Mot-Clé | Trafic | Coût par Clic |
|---|---|---|
| postgresml | 3.2k | $ -- |
| open source llm connect postgresql | 70 | $ -- |
| free embedding llm | 80 | $ -- |
| pip install postgresml | 30 | $ -- |
| mindsdb alternatives | 40 | $ -- |
Principaux Concurrents et Alternatives de PostgresML ?
- TensorFlow
- PyTorch
- H2O.ai
- MLflow
- Scikit-learn
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