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甲骨文宣布，Oracle MySQL HeatWave現(xiàn)支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），為之前的事務(wù)處理和分析功能錦上添花，這是唯一支持此功能的MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。MySQL HeatWave ML全面自動(dòng)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期，并將所有經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型存儲(chǔ)在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，因此無(wú)需將數(shù)據(jù)或模型移動(dòng)到機(jī)器學(xué)習(xí)工具或服務(wù)中。消除提取、轉(zhuǎn)換和加載 (ETL) 流程可降低應(yīng)用程序的復(fù)雜性與成本，并提高數(shù)據(jù)和模型的安全性。HeatWave ML功能現(xiàn)已包含在所有37個(gè)Oracle云基礎(chǔ)設(shè)施（OCI）區(qū)域的MySQL HeatWave數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)中。

HeatWave ML可以全面自動(dòng)化模型訓(xùn)練、推斷和解釋

到目前為止，為MySQL應(yīng)用程序添加機(jī)器學(xué)習(xí)功能對(duì)許多開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)非常困難且耗時(shí)。首先，開(kāi)發(fā)人員需要將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)提取到另一個(gè)系統(tǒng)，以創(chuàng)建和部署 機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于應(yīng)用程序數(shù)據(jù)方面，這種方法創(chuàng)建了多個(gè)孤島，并延遲數(shù)據(jù)移動(dòng)。這還導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)外的數(shù)據(jù)激增，使其更易受到安全威脅，并增加了開(kāi)發(fā)人員在多個(gè)環(huán)境中進(jìn)行編程的復(fù)雜性。其次，現(xiàn)有的服務(wù)期待開(kāi)發(fā)人員成為指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程的專(zhuān)家；否則，模型是次優(yōu)的，并會(huì)降低預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。最后，大多數(shù)現(xiàn)有的 機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案沒(méi)有包括相應(yīng)功能來(lái)解釋開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建的模型為何會(huì)提供某種特定預(yù)測(cè)。

MySQL HeatWave ML通過(guò)在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)原生集成機(jī)器學(xué)習(xí)功能來(lái)解決這些問(wèn)題，而無(wú)需將數(shù)據(jù)ETL到其他服務(wù)。HeatWave ML完全自動(dòng)化訓(xùn)練過(guò)程，并為給定數(shù)據(jù)集和指定任務(wù)創(chuàng)建具有最佳算法、最佳特征和最佳超參數(shù)的模型。HeatWave ML生成的所有模型都可以提供模型和預(yù)測(cè)解釋。

沒(méi)有其他云數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商可以直接在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)中提供此類(lèi)高級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。甲骨文此次發(fā)布的機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測(cè)試可在大量公開(kāi)可用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)和回歸數(shù)據(jù)集上執(zhí)行，例如Numerai、Nomao和Bank Marketing等。針對(duì)在更大的HeatWave集群上進(jìn)行培訓(xùn)時(shí)，會(huì)增加相對(duì)于Redshift ML的性能優(yōu)勢(shì)。使用MySQL HeatWave可以非常高效且快速地完成耗時(shí)的訓(xùn)練過(guò)程，因此客戶現(xiàn)在可以更頻繁地重新訓(xùn)練模型并跟上數(shù)據(jù)的變化。這樣可以使模型保持最新并提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

甲骨文首席企業(yè)架構(gòu)師Edward Screven表示：“正如在單一數(shù)據(jù)庫(kù)中集成運(yùn)行分析和事務(wù)處理一樣，我們現(xiàn)將機(jī)器學(xué)習(xí)引入MySQL HeatWave。MySQL HeatWave是甲骨文發(fā)展最迅速的云服務(wù)之一。越來(lái)越多客戶從Amazon和其他云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)遷移到MySQL HeatWave，并顯著提高了性能和降低成本。如今，我們還發(fā)布一系列豐富了HeatWave功能的其他創(chuàng)新，以提高可用性并降低成本。我們?nèi)虑彝耆该鞯幕鶞?zhǔn)測(cè)試結(jié)果再次表明，Snowflake、AWS、Microsoft和Google的速度比MSQL HeatWave更慢且成本更高?！?/p>

相較于其他云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，HeatWave ML提供了以下功能：

完全自動(dòng)化的模型訓(xùn)練：使用HeatWave ML創(chuàng)建模型的所有不同階段都是完全自動(dòng)化的，無(wú)需開(kāi)發(fā)人員干預(yù)。這樣可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、無(wú)需手動(dòng)操作的模型優(yōu)化，并且始終完成培訓(xùn)過(guò)程。Amazon Redshift等其他云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)提供了集成外部服務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，意味著開(kāi)發(fā)人員在ML培訓(xùn)過(guò)程中需要進(jìn)行大量的手動(dòng)輸入。

模型和推斷解釋?zhuān)耗Ｐ偷目山忉屝杂兄陂_(kāi)發(fā)人員了解機(jī)器學(xué)習(xí)模型的行為。例如，如果銀行拒絕客戶貸款，則它需要能夠確定模型的哪些參數(shù)有被考慮在內(nèi)，或者模型是否包含任何偏差。預(yù)測(cè)可解釋性是一組技術(shù)，有助于回答機(jī)器學(xué)習(xí)模型為何做出如此特定預(yù)測(cè)的問(wèn)題。如今，預(yù)測(cè)解釋變得越來(lái)越重要，因?yàn)楣颈仨毮軌蚪忉屍錂C(jī)器學(xué)習(xí)模型作出的決策。HeatWave ML將模型解釋和預(yù)測(cè)解釋相結(jié)合，作為模型訓(xùn)練過(guò)程的一部分。因此，HeatWave ML創(chuàng)建的所有模型都可以提供模型和推斷解釋?zhuān)鵁o(wú)需在推斷解釋時(shí)提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。甲骨文增強(qiáng)了現(xiàn)有的解釋技術(shù)，以提高性能、可解釋性和質(zhì)量。其他云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)并未針對(duì)其所有機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供如此豐富的可解釋性。

超參數(shù)優(yōu)化：HeatWave ML為超參數(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了基于漸變搜索的全新縮減算法。這樣可以并行執(zhí)行超參數(shù)搜索，而不影響模型的準(zhǔn)確性。超參數(shù)優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練最耗時(shí)的階段，此獨(dú)特功能可以為HeatWave ML提供優(yōu)于其他云服務(wù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能優(yōu)勢(shì)。

算法選擇：HeatWave ML使用代理模型的概念來(lái)確定最佳的ML算法，以進(jìn)行訓(xùn)練。代理模型是一種展示完整復(fù)雜模型屬性的簡(jiǎn)單模型。使用簡(jiǎn)單的代理模型可非常高效地完成算法選擇，而不會(huì)犧牲準(zhǔn)確性。其他用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)皆未提供這種代理建模功能。

智能數(shù)據(jù)采樣：在模型訓(xùn)練期間，HeatWave ML對(duì)一小部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，以提高性能。這種抽樣的方式是在樣本數(shù)據(jù)集中捕獲所有代表性的數(shù)據(jù)點(diǎn)。其他用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的云服務(wù)采用了效率較低的方法，即使用隨機(jī)數(shù)據(jù)采樣，在不考慮數(shù)據(jù)分布特征的情況下對(duì)一小部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行采樣。

特征選擇：這個(gè)功能有助于確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的屬性；這些屬性會(huì)影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的行為。HeatWave ML中的特征選擇技術(shù)針對(duì)多個(gè)域和應(yīng)用程序的大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練。根據(jù)這些收集到的統(tǒng)計(jì)信息和元數(shù)據(jù)信息，HeatWave ML能夠有效地識(shí)別新數(shù)據(jù)集中的相關(guān)特征。 

除了機(jī)器學(xué)習(xí)功能，甲骨文還為MySQL HeatWave服務(wù)發(fā)布了更多創(chuàng)新。實(shí)時(shí)彈性功能讓客戶將HeatWave集群擴(kuò)展和縮小到任意數(shù)量的節(jié)點(diǎn)，無(wú)需任何停機(jī)時(shí)間或只讀時(shí)間，也無(wú)需手動(dòng)重新平衡集群。其他功能還包括數(shù)據(jù)壓縮，可讓客戶處理每個(gè)節(jié)點(diǎn)兩倍的數(shù)據(jù)，并降低近50%的成本，同時(shí)保持相同的性?xún)r(jià)比。新增的暫停與恢復(fù)功能則可讓客戶暫停HeatWave，以節(jié)省成本?；謴?fù)后，MySQL Autopilot所需的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)信息將自動(dòng)重新加載到HeatWave中。

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關(guān)鍵詞： MySQL