In meo Augusti 2020 articulo, "Quam ad eligendam nubem Apparatus Doctrinae suggestus," prima mea ratio ad suggestum eligendum erat, "Proxima notitia tua esto." Servare codicem circa notitias necesse est ut latency humilitas custodiat, quia celeritas levis limitum celeritatum transmissionis. Post omnes, apparatus discendi - praesertim altae scientiae - per omnia tua notitia multipliciter ire tendit (singulisque diebus per vocatur an tempus).
Tunc bonum quod locutus sum ad causam ad ipsum notitia sets magnum est exemplum aedificare, ubi residet iam notitia, et notitia tradenda missa non est opus. Plures ad parvum database suffragaretur. Quaesitum est naturale quod interna suscipiet database Apparatus eruditionis et faciunt illud Et databases de illis ordinem alphabeti.
Amazon RedShift
Amazon Redshift est tractata, petabyte-scalarum notitiarum horreorum servitii destinati ut eam simplicem et sumptus efficacem redderet ad resolvendum omnia notitiarum tuarum instrumentorum intelligentiarum existentium utens. Optimatum est pro schedulis vndique a paucis centenis gigabytis ad petabytum vel plus et minus quam $ 1,000 per terabytum per annum constat.
Amazon Redshift ML destinatur ut facile SQL utentes ad creandum, instituendum et explicandum apparatus discendi exempla utendo SQL imperat. IMPERIUM CREATUM EXEMPLUM in Redshift SQL data definit utendi ad formandum et ad columnam scopum, deinde data ad Amazonium SageMaker Autopilot transmittit ad formandum per situlam Amazonem encryptam S3 in eadem zona.
Post AutoML disciplinam, Redshift ML optimum exemplar componit et eam describit ut praedictum SQL munus in botro tuo Redshift. Tunc invocare potes exemplum consequentiae vocans praedictionem functionem intra propositionem selectam.
Summary: Redshift ML utitur SageMaker Autopilot ad exemplaria praedictionis automatice creandas e notitia quam per constitutionem SQL denotas, quae ad situlam S3 extrahitur. Optimum praedictum munus inventum in Redshift botrum portatum est.
BlazingSQL
BlazingSQL machinam GPU acceleratam SQL in summo ecosystem RAPIDorum aedificatam esse; existit ut inceptum apertum et mercedis servitium. RAPIDS synthesis apertae fons est bibliothecarum programmatum et APIs, ab Nvidia incubans, qui CUDA utitur et in Apache Sagittae columnaris memoriae forma innititur. CuDF, pars RAPIDS, est bibliotheca Pandas-similis GPU DataFrame ad onerandas, copulandas, congregandas, percolandas, et alias notitias abusivandas.
Dask est instrumentum apertum fontis qui Python fasciculos multis machinis scandere potest. Dask notitias et supputationes super multiplices GPUs distribuere potest, vel in eadem ratione vel in multi-nodo botri. Dask integrat cum RAPIDS cuDF, XGBoost, et RAPIDS cuML ad GPU-accelerata data analytica et apparatus discendi.
Summary: BlazingSQL GPU-acceleratas interrogationes de lacubus in Amazonibus S3 currere, DataFrames inde transire ad cuDF pro notitia manipulationis, et denique machinam discendi cum RAPIDS XGBoost et cuML conficere, et alta doctrina cum PyTorch et TensorFlow.
Google Nubes BigQuery
BigQuery Google Cloud administratum est, notitia cellae petabyte-scalarum quae analytica permittit te currere per ingentes notitiarum copias in proximo tempore reali. BigQuery ML permittit te creare et facere machinam discendi exempla in BigQuery utens SQL queries.
BigQuery ML regressionem linearem sustinet ad praevidendum; regressus logisticus binarius et multi-genus pro classificatione; K-significat racemum pro data segmentation; matrix factorisation ad creandum systemata commendaticiis productum; series temporis ad praenotationem temporis perficiendam, etiam anomalia, temporaria, feriae; XGBoost classificationis et regressionis exempla; TensorFlow-substructio retiacula neural profunda pro classificatione et regressionis exemplorum; AutoML Tabulae; et TensorFlow exemplar inferentes. Exemplar uti potes cum notitia ex multiplicibus BigQuery datasets ad formandum et ad praedictionem. BigQuery ML notitias e horreis notitiis non elicit. Pluma machinalis cum BigQuery ML praestare potes utendo clausulae TRANSFORMATIO in constitutione CREATE MODEL.
Summary: BigQuery ML multum potentiae of Google Cloud Machinae Doctrinae in notitia CELLA BigQuery cum syntaxi SQL, sine notitia e notitia horreorum extrahendo.
IBM DB2 CELLA
IBM Db2 Warehouse in Cloud est administrata nubes publica muneris. Potes etiam IBM Db2 CELLA in praemissis constituere cum ferramento tuo vel in nube privata. Sicut CELLA data, includit notas sicut in-memoria notitiarum processus et tabularum columnarum pro processu analytico online. Netezza eius Technology analyticorum analyticorum seriem praebet robustam, quae designatur ut quaestionem efficaciter ad datam perducat. A range bibliothecarum ac functionum adiuva te ut ad subtilis intelligentiam quae debes.
Db2 Warehouse sustinet in- databasi machinae eruditionis in Pythone, R, SQL. IDAX Module continet rationes analyticas conditas, inclusas analysin variantiae, regulas consociationis, transmutationes notitiarum, arbores decisiones, mensuras diagnosticas, discretizationes et momenta, K-modo racemosos, k-proximos, lineares regressus, metadatas administrationes, simplices Bayes classificationes, analysin principales componentes; Probabilitas distributionum, temere sampling, regressionis arbores, exemplaria sequentia et regulas, et tam parametricum quam non-parametricum.
Summary: IBM Db2 Warehouse amplum notas SQL analyticas involvit, quae praecipuam machinam alicuius functionis discendi includit, plus in-databasi subsidii pro R et Pythone.
Oracle Database
Kinetica Streaming Data CELLA analysin historicam et fluentem notationes cum locatione intelligentiae et AI in uno tribunali coniungit, omnia pervia per API et SQL. Kinetica est velocissima, distributa, columnaris, primae memoriae, datorum GPU acceleratis cum eliquatione, visualizatione et aggregatione functionalitionis.
Kinetica apparatus discendi exempla et algorithms cum notitia tua reali temporis predictive analytica in scala integrat. Dat tibi fluere tua fistulas datas et vitam analyticorum tuorum, apparatus discendi exempla, et notitia machinalis, et lineamenta cum effusis computare. Kinetica plenam lifecycli solutionem praebet apparatus discendi a GPUs accelerato: Iupyter codicillos administravit, exemplar disciplinae per RAPIDS, et exemplar automatum instruere et in suggestu Kinetica inferre.
Summary: Kinetica plenam praebet solutionem lifecycli in- databasi pro machina discendi a GPUs accelerato, et lineamenta ex notitia effusis computare potest.
Microsoft SQL Servo
Microsoft SQL Servo Machina Doctrinae Services sustinet R, Python, Java, PRAEDICTUM T-SQL mandatum, et rx_Predict procedendi in SQL Servo RDBMS condito, et SparkML in SQL Servo Big Data Clusters. In lingua R et Pythone, Microsoft plures fasciculos et bibliothecas apparatus eruditionis includit. Exempla eruditorum tuorum in database vel extra potes reponere. Caeruleus SQL Instantia administrata sustinet Machinam Doctrinae Services ad Pythonem et R ut praevisum.
Microsoft R extensiones habet quae permittunt ut notitias processus ab orbe tum in memoria. SQL Server extensionem compagis praebet ut R, Python, et Java code SQL Servo data et functiones uti possint. SQL Server Big Data Botri currunt SQL Servo, Scintilla, et HDFS in Kubernetes. Cum SQL Servo Python codicem vocat, vicissim Machina Cognitionem caeruleam invocare potest et exemplum inde in database usui in praedictis conservare.
Summary: Current versiones SQL Servo instituere et apparatus discendi exempla in multiplicibus programmandi linguis exercere possunt.
Oracle Database
Oraculum Cloud Infrastructurae (OCI) Data Scientia est moderata et ministrans suggestum pro notitias iunctorum scientiarum ad aedificandum, instituendum, et apparatus discendi exempla utens Oraculum Cloud Infrastructure inter Oraculum autonomum Database et Oraculum autonomum Data CELLA. Python-centrica instrumenta, bibliothecas, et fasciculos evolvit ab aperto fonte communitatis et Oraculum Acceleratae Datae Scientiae (ADS) Bibliothecam continet, quae finem ad finem vivendi exemplorum predictive suppeditat:
- Data adeptio, profiling, praeparatio, visualisatio
- Feature engineering
- Exemplar disciplinae (including Oracle AutoML)
- Exemplar aestimatio, explicatio et interpretatio (including Oraculum MLX)
- Exemplar instruere ad Oraculum functiones
OCI Data Scientia cum reliquis ACERVUS infrastructuram Cloud Oraculi, inter functiones, Data Flow, Data CELLA autonoma, et Objectum Repono.
Exempla currently suscepit includit:
- Oraculum AutoML
- Keras
- Scikit discere,
- XGBoost
- ADSTuner (hyperparameter tuning)
ADS etiam apparatus eruditionis explicaabilitatem sustinet (MLX).
Summary: Cloud Infrastructure oraculum datas facultates scientiarum copiarum cum suis notitiae horreis, obiectis horreis et muneribus explere potest, praebens plenam exemplar vitae evolutionis evolutionis.
Vertica
Vertica Analytics Rostra scalarium columnae repositae notae horreis est. Duobus modis: Enterprise, qui notitias localiter in tabella nodis componunt, datorum componunt, et EON, qui notitias communes pro omnibus nodis computantibus reponit.
Vertica processui massive parallelo utitur ad petabytas notitiarum tractandas, et machina ejus interna discendi cum parallelismo data. Habet octo in algorithms pro notitia praeparationis constructa, tres algorithm regressionis, algorithmorum quattuor classificationem, algorithmorum conglobantium duo, plura munera administrationis exemplarium, et facultatem importandi TensorFlow et PMML exempla alibi exercitata. Cum exemplar idoneum vel arcessitum habes, eo uti potes ad praedictionem. Vertica etiam extensiones definitas in C++, Java, Pythone vel R. programmatibus usorum concedit uteris SQL syntaxi pro utraque disciplina et illatione.
Summary: Vertica lepida apparatus studiorum algorithmorum constructorum habet, et exempla TensorFlow et PMML importare potest. Vaticinium facere potest ex exemplaribus importatis tum suis exemplaribus.
MindsDB
Si datorum tuorum machinam internam discendi iam non sustinet, verisimile est tibi illam facultatem MindsDB utendi addere, quae cum dimidio duodeviginti et quinque BI instrumentis integrat. Supportatae databases includunt MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Servo, et Snowflake, cum integratione MongoDB in operibus et integrationibus effusis databases quae postea anno 2021. Sustentata BI instrumenta nunc includunt SAS, Qlik Sensus, Microsoft Potestas BI, Speculator ac Domo.
MindsDB lineamenta AutoML, AI tabulas explicabiles AI (XAI). Invocare potes AutoML disciplinam ab MindsDB Studio, a SQL inserto, vel a Pythone API vocato. Disciplina optione GPUs uti potest, et optio temporis series exemplar creare potest.
Exemplar servare potes ut tabula datorum, eamque ex SQL enunciatione selecta contra exemplar servatum, ab MindsDB Studio vel a Pythone API vocatum appellas. Potes aestimare, explicare, et inspicere exemplar quale ex Studio MindsDB.
Potes coniungere MindsDB Studio et Python API ad fontes locorum et remotos notitiarum. MindsDB insuper praebet simpliciorem profundam litterarum compagem, Lightwood, quae percurrit in PyTorch.
Summary: MindsDB facultates discendi apparatus utiles affert ad numerum datorum, qui carentes aedificati sunt in auxilio machinae discendi.