SQL può ora sostituire Python per la maggior parte delle attività ML supervisionate. Dovresti fare il cambio?
2 ore fa
Quando si tratta di machine learning, sono un grande sostenitore dell'attacco ai dati laddove risiedono. Il 90%+ delle volte, sarà un banca dati relazionalesupponendo che stiamo parlando di apprendimento automatico supervisionato.
Python è fantastico, ma estrarre dozzine di GB di dati ogni volta che vuoi addestrare un modello è enorme collo di bottigliasoprattutto se è necessario riqualificarli frequentemente. Eliminare lo spostamento dei dati ha molto senso. SQL è tuo amico.
Per questo articolo utilizzerò il provisioning di Oracle Database 21c sempre gratuito Oracolo Nuvola. Non sono sicuro che tu possa tradurre la logica in altri fornitori di database. Oracle funziona a meraviglia e il database di cui fornisci non ti costerà un centesimo, mai.
Lascerò il confronto tra Python e Oracle per l'apprendimento automatico sul confronto di enormi set di dati per un'altra volta. Oggi si tratta di tornare alle origini.
Oggi utilizzerò il seguente set di dati:
- Fisher, RA (1936). L'uso di più misurazioni in problemi tassonomici. Università della California, Irvine, Scuola di informazione e scienze informatiche. Estratto…
Fonte: towardsdatascience.com
