“`html
GenSQL: Искусственный интеллект для анализа табличных данных
Генеративные модели табличных данных играют ключевую роль в байесовском анализе, вероятностном машинном обучении, а также в таких областях, как эконометрика, здравоохранение и системная биология. Исследователи разработали методы для автоматического обучения вероятностных моделей для таких данных. Для эффективного использования этих моделей для сложных задач пользователи должны без проблем интегрировать операции доступа к записям данных и вероятностным моделям. Это включает в себя генерацию синтетических данных с учетом ограничений, условное распределение на наблюдаемых данных и выполнение операций с базами данных на комбинированных табличных и модельных данных. Однако большинство систем вероятностного программирования фокусируются на спецификации моделей и оценке параметров, требуя большей поддержки для сложных запросов к базам данных, объединяющих табличные данные с генеративными моделями.
GenSQL: новая система для запросов к генеративным моделям
Исследователи из MIT, Digital Garage и Carnegie Mellon представляют GenSQL – систему вероятностного программирования для запросов к генеративным моделям таблиц баз данных. GenSQL расширяет SQL с новыми примитивами для выполнения сложных байесовских рабочих процессов. Он интегрирует вероятностные модели, которые могут быть автоматически изучены или созданы на заказ, с табличными данными для задач, таких как обнаружение аномалий и генерация синтетических данных. Новый интерфейс GenSQL и гарантии корректности обеспечивают точное и эффективное выполнение запросов. Тесты показывают превосходную производительность GenSQL, предлагая ускорение до 6,8 раз по сравнению с конкурентами. Реализация с открытым исходным кодом поддерживает различные языки вероятностного программирования, доказывая свою полезность в реальных приложениях.
Преимущества GenSQL
GenSQL предлагает формальную систему, денотационную семантику, гарантии корректности и унифицированный интерфейс для вероятностных моделей. Он использует синтез вероятностных программ для мощных байесовских рабочих процессов и поддерживает модели из различных языков вероятностного программирования. В отличие от BayesDB, GenSQL предоставляет новые семантические концепции, теоремы корректности и улучшенную производительность и выразительность, позволяя вложенные запросы и объединение результатов из нескольких моделей.
Использование GenSQL
GenSQL – это вероятностное расширение SQL, предназначенное для запросов к вероятностным моделям табличных данных. Он включает конструкции для традиционных операций SQL и вероятностных моделей, с отдельными именами и типами для столбцов и таблиц. Система типов обеспечивает корректность выражений, обрабатывая непрерывные и дискретные типы, и включает специальные правила для событий с нулевой вероятностью. Семантика GenSQL использует теорию мер для вероятностных аспектов, предлагая композиционную семантику для выражений. Он содержит конструкции условий, синтаксические ярлыки и специальную обработку значений null. GenSQL идеален для генерации синтетических данных, запросов к вероятностным моделям и выполнения сложных условных запросов.
Оценка GenSQL
Оценка GenSQL, расширения SQL для вероятностного программирования на основе Clojure, сравнивает его производительность с аналогичными системами. Проведенные на экземпляре Amazon EC2 C6a исследования бенчмарков оценивают время выполнения и оптимизации с использованием вероятностных моделей, сгенерированных через ClojureCat. GenSQL значительно превосходит BayesDB по результатам десяти бенчмарковых запросов, достигая ускорения от 1,7 до 6,8 раз благодаря эффективному бэкэнду ClojureCat и стратегическим оптимизациям, таким как кэширование и использование независимости столбцов. Кейс-стади демонстрируют его практическое применение в обнаружении аномалий в клинических испытаниях и генерации синтетических данных для генетических экспериментов, подтверждая его эффективность в сложных сценариях анализа данных и моделирования.
Инновации GenSQL
GenSQL инновирует вероятностное программирование, специализируясь на приложениях табличных данных и отличаясь от универсальных систем вероятностного программирования в нескольких ключевых аспектах. Он облегчает многоязычные рабочие процессы через свою AMI, позволяя без проблем интегрировать модели на различных языках и бэкэндах. GenSQL также вводит декларативный подход к запросам, упрощая сложные запросы, объединяющие вероятностные модели с операциями баз данных. Более того, он обеспечивает многоразовые оптимизации производительности, подобные тем, что применяются в традиционных СУБД, повышая эффективность в различных областях без необходимости оптимизаций, специфичных для отрасли. Эти инновации обещают более широкое применение в генерации синтетических данных и разработке модульных запросов, способствуя эффективному и масштабируемому использованию генеративных моделей в практическом анализе данных.
Подробнее о статье, блоге и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 46 тыс. подписчиков на Reddit.
Источник: MarkTechPost
“`
