로우코드 AI

83

3

장

머신러닝 라이브러리 및 프레임워크

3.4.1

SQL

ML

프레임워크

SQL

은 데이터 분석가와 데이터 과학자가 데이터 분석에 일반적으로 사용하는 도구입니다.

ML

프로그래밍을 잘 모르더라도

SQL

기술과 전문 지식을

ML

에 적용할 수 있습니다.

SQL

은

잘 알지만 파이썬, 자바,

R

을 이용한 코딩을 잘 모른다면

SQL

ML

프레임워크를 활용해 볼 수

있습니다. 즉

SQL

자체는 많은 코딩을 요구하지 않으므로

SQL

-

ML

프레임워크를 로우코드

라고 간주합니다.

SQL

ML

에 데이터베이스/데이터 웨어하우스를 사용했을 때의 이점은 다음과 같습니다.

대규모 데이터셋을 활용한 모델 구축

데이터가 ‘있는’ 바로 그곳에

ML

모델을 구축할 수 있습니다.

ML

SQL

코드를 ‘데이터에 가깝게’ 유지함과 동

시에, 지연 시간(데이터 전송 시간)은 줄일 수 있습니다. 이는 대규모 데이터셋으로부터 일정 비율을 반복해 학

습, 검증, 테스트 데이터를 나누어 활용하는 딥러닝에서 특히 중요합니다.

제공되는

ML

시스템의 백엔드와의 유기적인 통합

클라우드 제공 업체의 백엔드

ML

프레임워크(예: 구글의 버텍스

AI

, 아마존의 세이지메이커, 마이크로소프트의

애저)와 유기적으로 통합할 수 있습니다.

모델을 구축하기 위한 공통 문법

모두

CREATE MODEL

이라는

SQL

명령으로 모델을 ...