MySQL HeatWave AutoML

Oracle MySQL HeatWave AutoML 提供集成、自动化、安全的机器学习 (ML)，您无需掌握机器学习专业知识、迁移数据或额外付费，即可构建、训练和解释机器学习模型。如今，该产品已登陆 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure。

MySQL 全球论坛：庆祝 MySQL 成立 30 年

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为何要使用 MySQL HeatWave AutoML？

  • 利用集成机器学习，加快应用构建速度

    通过集成的机器学习功能，您再也无需将复杂且耗时的数据移动到单独的机器学习服务中。轻松对存储在 MySQL Database 或对象存储中的数据应用机器学习训练、推断和解释。

  • 使机器学习民主化

    实现机器学习生命周期自动化，包括算法选择、用于模型训练的智能数据采样、特性选择和超参数优化。无需掌握任何机器学习专业知识。

  • 支持数据安全性

    通过单一安全配置和集中式访问控制，将数据保存在一个数据管理系统中。所有通信均经过验证和加密。

MySQL HeatWave AutoML 的主要特性

全面的机器学习功能

MySQL HeatWave AutoML 支持异常检测、预测、分类、回归和推荐系统任务，包括在文本列中。

内置推荐系统

MySQL HeatWave AutoML 推荐系统可以同时考虑隐式反馈（例如过去的购买记录和浏览行为）和显式反馈（例如评分和喜欢），帮助您在下一次购物时生成个性化的商品推荐。

可解释的机器学习模型

经 MySQL HeatWave AutoML 训练的所有模型都可解释。MySQL HeatWave AutoML 可提供预测并解释相关结果，为您提供可靠、公平和合规性支持。

数据偏差检测

数据偏移检测则能够检测训练用数据与新传入数据之间的差异，帮助分析人员判断何时重新训练模型。

交互式控制台

交互式控制台支持业务分析师在一个可视界面中轻松构建、训练、运行和解释 ML 模型，无需掌握 SQL 命令或编程。他们还可以轻松探索假设方案来评估业务假设。

与热门工具相集成

MySQL HeatWave AutoML 与 Jupyter 和 Apache Zeppelin 等主流记事本相集成。

MySQL HeatWave AutoML 的客户成功案例

MySQL HeatWave AutoML 的使用场景

即使是不具备机器学习专业知识的业务分析师和开发人员，他们也可以使用 MySQL HeatWave AutoML 来帮助预测客户流失。该机器学习生命周期是自动化的，数据不会离开数据库，有助于降低安全风险。一旦构建完成，该模型即可开始预测客户流失的概率。


预测客户流失图表，说明如下：

用户指出，他/她的用例是“我需要预测客户流失的能力”。然后，他/她可以轻松利用 MySQL HeatWave AutoML 自动化功能来构建分类机器学习模型，该功能适用于此用例。构建完成后，用户可以使用该机器学习模型，例如提出问题“这个客户流失的可能性有多大？”并得到答案“这个客户流失的概率是 72%”。



即使是不具备机器学习专业知识的业务分析师和开发人员，他们也可以使用 MySQL HeatWave AutoML 来帮助检测欺诈性交易。该机器学习生命周期是自动化的，数据不会离开数据库，有助于降低安全风险。一旦构建完成，该模型即可开始预测与交易相关的欺诈概率。


检测欺诈交易图表，说明如下：

用户指出，他/她的用例是“我需要检测潜在的欺诈交易”。然后，他/她可以轻松利用 MySQL HeatWave AutoML 自动化功能来构建异常检测机器学习模型，该功能适用于此用例。一旦构建完成，用户可以使用机器学习模型，例如提出问题“哪些交易可能是欺诈性的？”并得到答案“以下是与潜在欺诈交易及其相关概率”。



开发人员可以在 MySQL HeatWave 中开发更强大的、具有内置机器学习和生成式 AI 特性的应用来向用户提供个性化建议。在本案例中，应用可使用 MySQL HeatWave AutoML 推荐系统，基于用户偏好或用户历史订餐记录来向用户推荐餐馆。得益于 MySQL HeatWave Vector Store，应用还可以额外搜索餐馆菜单（PDF 格式）来推荐菜肴，为用户创造更多价值。


机器学习增强的 RAG 示意图，说明如下：

一名用户通过 MySQL HeatWave Chat 提问“今天有哪些素食菜肴推荐？”。首先，MySQL HeatWave AutoML 的推荐系统基于用户历史订餐记录，向用户提供一个推荐餐馆列表。接下来，MySQL HeatWave Vector Store 基于所存储的餐馆菜单，面向 LLM 生成增强型提示。然后，LLM 以自然语言生成个性化菜肴建议。



了解权威行业分析机构如何评价 MySQL HeatWave AutoML

  • Constellation Research 徽标

    “MySQL HeatWave does machine learning the right way. By bringing ML to the data with MySQL HeatWave AutoML in a cost-efficient, automated way, MySQL HeatWave accelerates ML adoption.”

    Holger Mueller
    Constellation Research 副总裁兼首席分析师
  • Moor Insights & Strategy 徽标

    “I believe the automation built into MySQL HeatWave AutoML will make it tangibly easier for customers to use, extending ML beyond the realm of data scientists.”

    Matt Kimball
    Moor Insights & Strategy 副总裁兼首席分析师

了解面向不同工作负载的 MySQL HeatWave 解决方案

开始使用 MySQL HeatWave AutoML

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通过分步指导学习

根据您自己的时间，按照指南一步一步开始体验 MySQL HeatWave AutoML。

开始使用 MySQL HeatWave AutoML

您将学习如何使用 MySQL HeatWave AutoML 构建预测性机器学习模型。

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使用 MySQL HeatWave AutoML 构建电影推荐应用

您将学习如何构建 MovieHub，这是一个虚拟电影流媒体播放应用，使用 MySQL HeatWave AutoML 提供个性化的电影推荐功能。

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