sqlflow：將 SQL 和人工智慧(AI)整合在一起

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專案介紹

以下簡介翻譯自專案的 README

什麼是 SQLFlow？

SQLFlow 是一個橋樑，使用 TensorFlow 和其它機器學習工具套件連接 SQL 引擎，例如 MySQL、 Hive、 SparkSQL 或 SQL Server。 SQLFlow 擴充了 SQL 語言，以支援模型訓練、預測和推斷。

這個專案的開發動機

當前基於機器學習的應用程式開發需要一個由資料工程師、資料科學家、業務分析師組成的團隊，同時還需要大量的高階語言和程式設計工具，如 Python、 SQL、 SAS、 SASS、 Julia、 R。工具和開發環境的碎片化給模型的訓練 / 調整帶來了額外的工程困難。如果我們將最廣泛使用的資料管理 / 處理語言 SQL 與機器學習 / 系統功能結合起來，讓具有 SQL 技能的工程師開發基於機器學習的高階應用程式會怎樣？

這個業界已經有一些工作在進行中。我們可以使用像 DOT product 這樣的操作工具在 SQL 中編寫簡單的機器學習預測(或評分)演算法。但是，這需要將模型參數從訓練程式複製到 SQL 語句。在商業領域，我們看到一些專有的 SQL 引擎提供了支援機器學習能力的擴充套件。

Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server 有一個機器學習服務，可以執行 R 或 Python 語言的機器學習程式作為外部指令碼( external script )
Teradata SQL for DL：Teradata 還提供一個 RESTful 服務，可以從擴充 SQL SELECT 語法呼叫該服務
Google BigQuery : 透過引入 CREATE MODEL 語句來讓 Google BigQuery 有機器學習的功能

現有的解決方案都不能解決我們的問題，取而代之，我們希望它是完全可擴充的。

此解決方案應該相容許多 SQL 引擎，而不是特定的版本或類型
它應該支援複雜的機器學習模型，包括用於深度學習的 TensorFlow 和 xgboost for trees
我們還希望能夠靈活地配置和執行最新的機器學習演算法，包括指定 feature crosses, 至少，SQL 語句中沒有內嵌 Python 或 R 程式碼，並且完全使用超引數估計( hyperparameter estimation ) 整合

快速概觀

以下是使用樣本數據 Iris.train 訓練Tensorflow DNNClassifer 模型，並使用訓練模型運行預測的範例。您可以看到使用 SQL 編寫一些優雅的機器學習程式碼有多酷：

sqlflow> SELECT *
FROM iris.train
TO TRAIN DNNClassifier
WITH model.n_classes = 3, model.hidden_units = [10, 20]
COLUMN sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width
LABEL class
INTO sqlflow_models.my_dnn_model;

...
Training set accuracy: 0.96721
Done training

sqlflow> SELECT *
FROM iris.test
TO PREDICT iris.predict.class
USING sqlflow_models.my_dnn_model;

...
Done predicting. Predict table : iris.predict

專案網址

網址：sqlflow

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