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思维数据库ML-SQL Server 使用 SQL 为最强大的数据库和数据仓库启用机器学习工作流。

• 开发人员可以快速将 AI 功能添加到你的应用程序中。
• 数据科学家可以通过将 ML 模型部署为 AI 表来简化 MLOps。
• 数据分析师可以轻松地对复杂数据（如具有高基数的多变量时间序列）进行预测，并在 Tableau 等 BI 工具中对其进行可视化。

新增功能！查看奖励和社区计划。

安装 - 概述 - 功能 - 数据库集成 - 快速入门 - 文档 - 支持 - 贡献 - 邮件列表 - 许可证

使用 SQL 进行机器学习

演示

你可以在此处试用Mindsdb ML SQL服务器（演示）。

安装

要安装最新版本的 MindsDB，请拉取以下 Docker 镜像：

docker pull mindsdb/mindsdb

或者，使用 PyPI：

pip install mindsdb

概述

MindsDB通过虚拟AI表自动化和抽象机器学习模型：

除了将ML模型抽象为数据库中的AI表之外，MindsDB还具有一组独特的功能：

• 轻松预测具有高基数的非常复杂的多变量时间序列数据

• 开放的 JSON-AI 语法，用于以声明方式调整 ML 模型并优化 ML 管道

工作原理：

1. 让MindsDB连接到你的数据库。

2. 使用单个SQL语句训练预测器（使MindsDB自动从历史数据中学习），或通过JSON-AI将你的ML模型导入预测器。

3. 使用 SQL 语句进行预测（预测器作为虚拟 AI 表公开）。无需部署模型，因为它们已经是数据层的一部分。

查看我们的文档和博客，了解教程和用例示例。

特征

• 自动数据预处理、特征工程和编码
• 分类、回归、时间序列任务
• 将模型投入生产，而无需“传统部署”作为 AI 表
• 获取每个预测的模型准确性评分和置信区间
• 将 ML 模型与现有数据联接
• 异常检测
• 模型可解释性分析
• 对模型训练的 GPU 支持
• 打开 JSON-AI 语法以构建模型并以声明方式引入 ML 块

数据库集成

MindsDB适用于大多数SQL和NoSQL数据库以及实时ML的数据流。

连接你的数据	连接你的数据	连接你的数据

❓ 👋 缺少集成？

快速入门

要获得MindsDB，我们建议你使用Docker映像或简单地注册一个免费的云帐户。请随意浏览文档以获取其他安装方法和教程。

文档

你可以在 docs.mindsdb.com 找到MindsDB的完整文档。

支持

如果你发现错误，请在 GitHub 上提交问题。

要获得社区支持，你可以：

• 在MindsDB Slack社区发帖。
• 在我们的 GitHub 讨论中寻求帮助。
• 在Stackoverflow上用MindsDB标签提问。

如果你需要商业支持，请联系MindsDB团队。

贡献

开始为 MindsDB 做出贡献的一个好地方将是我们的 GitHub 项目checkered_flag：

• 社区编写器 dashboard 任务。
• 社区代码参与者 dashboard 任务。

此外，我们始终乐于接受建议，因此请随时提出你的想法，我们可以为你提供指导！

成为核心团队的一员对任何有动力并希望成为该旅程一部分的人来说都是如此！如果你想为项目做出贡献，请参阅贡献文档。

请注意，此项目与贡献者行为准则一起发布。参与本项目，即表示你同意遵守其条款。

当前贡献者

与贡献者一起制作。

邮件列表

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许可证

MindsDB在GNU通用公共许可证v3.0下授权