MySQL HeatWave AutoML

Oracle MySQL HeatWave AutoML bietet integriertes, automatisiertes und sicheres maschinelles Lernen (ML) und unterstützt Sie beim Erstellen, Trainieren und Erklären von ML-Modellen ohne ML-Fachwissen, Datenverschiebung oder zusätzliche Kosten. Es ist auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure verfügbar.

MySQL Global Forum: 30 Jahre MySQL – Ein Grund zum Feiern

Sehen Sie sich die Aufzeichnung des Webcasts an, wann immer Sie Zeit haben. Erfahren Sie von Experten aus der Community bewährte MySQL-Best Practices und entdecken Sie neue Funktionen für mehr Entwicklerproduktivität, Cloud-Services, GenAI und vieles mehr.

Warum MySQL HeatWave AutoML verwenden?

  • Schnellere Anwendungsentwicklung mit integriertem ML

    Eliminieren Sie komplexe und zeitaufwändige Datenübertragungen zu einem separaten ML-Service mit integriertem ML. ML-Training, -Inferenz und -Erklärungen lassen sich problemlos auf Daten anwenden, die entweder in der MySQL-Datenbank oder im Objektspeicher gespeichert sind.

  • Demokratisierung des maschinellen Lernens

    Automatisieren Sie den ML-Lebenszyklus, einschließlich der Auswahl von Algorithmen, intelligenter Datenstichproben für das Modelltraining, der Auswahl von Merkmalen und der Hyperparameteroptimierung. Keine ML-Kenntnisse erforderlich.

  • Förderung der Datensicherheit

    Speichern Sie Ihre Daten in einem Datenmanagementsystem mit einer einzigen Sicherheitskonfiguration und zentralisierten Zugriffskontrollen. Alle Mitteilungen werden authentifiziert und verschlüsselt.

Wichtige Features von MySQL HeatWave AutoML

Umfassende ML-Funktionen

MySQL HeatWave AutoML unterstützt Aufgaben der Anomalieerkennung, Prognose, Klassifizierung, Regression und Recommendation Engine, einschließlich in Textspalten.

Integrierte Recommendation Engine

Durch die Berücksichtigung sowohl impliziten Feedbacks (z. B. frühere Einkäufe und Browsing-Verhalten) als auch expliziten Feedbacks (z. B. Bewertungen und Likes) kann das MySQL HeatWave AutoML-Empfehlungssystem beispielsweise dabei helfen, personalisierte Vorschläge für den nächsten Einkauf zu generieren.

Erklärbare ML-Modelle

Alle von MySQL HeatWave AutoML trainierten Modelle sind erklärbar. MySQL HeatWave AutoML liefert Vorhersagen mit einer Erläuterung der Ergebnisse und unterstützt Sie dabei mit Vertrauen, Fairness und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Erkennung von Datendrift

Die Erkennung von Datendrift hilft Analysten dabei, festzustellen, wann Modelle neu trainiert werden müssen, indem sie die Unterschiede zwischen den für das Training verwendeten Daten und neu eingehenden Daten erkennt.

Interaktive Konsole

Die interaktive Konsole ermöglicht es Geschäftsanalysten, ML-Modelle über eine visuelle Benutzeroberfläche zu erstellen, zu trainieren, auszuführen und zu erklären – SQL-Befehle oder Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Sie können außerdem ganz einfach hypothetische Szenarien durchspielen, um Geschäftsannahmen zu bewerten.

Integriert in gängige Tools

MySQL HeatWave AutoML ist in gängige Notebooks wie Jupyter und Apache Zeppelin integriert.

MySQL HeatWave AutoML – Kundenerfolge

Anwendungsfälle für MySQL HeatWave AutoML

Business Analysts und Entwickler ohne ML-Kenntnisse können MySQL HeatWave AutoML verwenden, um die Abwanderung von Kunden vorherzusagen. Der Lebenszyklus von ML ist automatisiert. Die Daten verlassen die Datenbank nicht, wodurch Sicherheitsrisiken reduziert werden. Einmal erstellt, kann das Modell die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung vorhersagen.


Diagramm zur Vorhersage der Kundenabwanderung, Beschreibung unten:

Der Benutzer gibt an, dass sein Anwendungsfall wie folgt lautet: „Ich muss die Kundenabwanderung vorhersagen können.“ Er oder sie kann dann ganz einfach die MySQL HeatWave AutoML-Automatisierung nutzen, um ein Klassifizierungsmodell für maschinelles Lernen zu erstellen, das in diesem Fall angemessen ist. Anschließend kann der Benutzer das ML-Modell verwenden, indem er beispielsweise fragt: „Wie wahrscheinlich ist es, dass dieser Kunde abwandert?“ und die Antwort „Die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Kunde abwandert, liegt bei 72 %“ erhält.



Business Analysts und Entwickler ohne ML-Kenntnisse können MySQL HeatWave AutoML nutzen, um betrügerische Transaktionen aufzudecken. Der Lebenszyklus von ML ist automatisiert. Die Daten verlassen die Datenbank nicht, wodurch Sicherheitsrisiken reduziert werden. Einmal erstellt, kann das Modell die Wahrscheinlichkeit von Betrugsfällen im Zusammenhang mit Transaktionen vorhersagen.


Diagramm zur Erkennung betrügerischer Transaktionen, Beschreibung unten:

Der Benutzer gibt seinen Anwendungsfall wie folgt an: „Ich muss potenziell betrügerische Transaktionen erkennen.“ Er oder sie kann dann ganz einfach die MySQL HeatWave AutoML-Automatisierung nutzen, um ein Modell für die Anomalieerkennung per maschinellem Lernen zu erstellen, das in diesem Fall geeignet ist. Anschließend kann der Benutzer das ML-Modell verwenden, indem er beispielsweise fragt: „Welche dieser Transaktionen sind wahrscheinlich betrügerisch?“ Darauf erhält er die Antwort: „Hier sind die Transaktionen, die als potenziell betrügerisch identifiziert wurden, mit den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten.“



Entwickler können Anwendungen erstellen, die die kombinierte Leistung des integrierten ML und der generativen KI in MySQL HeatWave nutzen, um personalisierte Empfehlungen bereitzustellen. In diesem Beispiel verwendet die Anwendung das MySQL HeatWave AutoML-Empfehlungssystem, um Restaurants auf der Grundlage der Vorlieben des Benutzers oder seiner früheren Bestellungen zu empfehlen. Mit MySQL HeatWave Vector Store kann die Anwendung zusätzlich die Speisekarten von Restaurants im PDF-Format durchsuchen, um bestimmte Gerichte vorzuschlagen und dem Kunden einen größeren Nutzen zu bieten.


RAG verbessert mit ML-Diagramm, Beschreibung unten:

Ein Benutzer fragt im MySQL HeatWave Chat: „Welche veganen Gerichte schlägst du mir heute vor?“. Zunächst schlägt die MySQL HeatWave AutoML Recommendation Engine eine Liste von Restaurants vor, die auf den früheren Bestellungen des Benutzers basieren. Dann liefert MySQL HeatWave Vector Store dem LLM eine erweiterte Eingabeaufforderung, die auf den Speisekarten der Restaurants basiert, die darin gespeichert sind. Das LLM kann dann eine personalisierte Empfehlung von Gerichten in natürlicher Sprache erstellen.



Das sagen führende Branchenanalysten über MySQL HeatWave

  • Constellation Research-Logo

    „MySQL HeatWave setzt maschinelles Lernen richtig ein. Durch die kosteneffiziente, automatisierte Integration von ML in die Daten mit MySQL HeatWave AutoML beschleunigt MySQL HeatWave die Einführung von ML.“

    Holger Mueller
    Vice President and Principal Analyst bei Constellation Research
  • Moor Insights & Strategy-Logo

    „Ich glaube, dass die in MySQL HeatWave AutoML integrierte Automatisierung die Nutzung für Kunden spürbar vereinfachen und ML über den Bereich der Data Scientists hinaus erweitern wird.“

    Matt Kimball
    Vice President und Principal Analyst, Moor Insights & Strategy

Weitere Informationen zu anderen MySQL HeatWave -Lösungen für Ihre verschiedenen Workloads

Erste Schritte mit MySQL HeatWave AutoML

Dokumentation

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Erste Schritte mit MySQL HeatWave AutoML

Sie werden lernen, wie Sie mit MySQL HeatWave AutoML ein prädiktives ML-Modell erstellen.

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Eine Anwendung für Filmempfehlungen mit MySQL HeatWave AutoML erstellen

Sie werden MovieHub erstellen, eine fiktive Film-Streaming-Anwendung, die mithilfe von MySQL HeatWave AutoML personalisierte Filmempfehlungen liefert.

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