一款超低门槛开发机器学习应用的引擎

2020-05-09 14:15 174 阅读 ID:10
GitHub精选
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关注薪资待遇的同学应该知道,机器学习相关的岗位工资普遍偏高啊。

同时随着各种通用机器学习框架的出现,机器学习的门槛也在逐渐降低,训练一个简单的机器学习模型变得不那么难。但是不得不承认对于一些数据相关的工作人员来说,依然存在着较大的门槛,对于他们来说 SQL 可能是他 们的通用技能。

所以今天要推荐的工具就是:SQLFlow,一个可以通过 SQL 语法来训练机器学习模型的引擎,它的目标是连接 SQL 引擎与 TensorFlow、XGBoost 等机器学习框架,作为你升职加薪的桥梁(这句是小编加的)。

SQLFlow 的开发动机比较单纯,就是让普遍被大家接受的 SQL 语法也能训练机器学习应用。在现在的很多的公司,对于开发一个以机器学习为基础的应用,整个团队需要包括数据工程师、数据分析师、商业分析师等等,同时还需要懂高级编程语言,比如 Python、Julia、R 等。这些额外需要的工具和开 发环境增加了机器学习模型训练的难度。所以如果我们能够使用大家广为接受和使用的 SQL 来训练机器学习系统,那么可以想象,机器学习将会得到更为广泛的普及。

目前在工业界已经有不少尝试来降低降低机器学习的门槛,比如:

  • 微软的 SQL Server 可以通过 R 或 Python 作为扩展 脚本来训练机器学习应用
  • Teradata SQL 机器学习系统,通过扩展 SQL SELECT 的语法来实现机器学习支持
  • 谷歌 BigQuery 可以通过 CREATE MODEL SQL 命令来创建机器学习模型

但是整体来看还是不够简单通用。我们来看看通过 SQLFlow 如何训练一个机器学习模型。

是不是很简洁?更多使用方法查看如下项目地址。

项目地址:https://github.com/sql-machine-learning/sqlflow

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