Akademik Veri Yönetim Sistemi
Global Studies on Management Information Systems, Kartal Elif,Akadal Emre,Övenç Gökhan,Tabar Saeed, Editör, Istanbul University Press, İstanbul, ss.207-226, 2023
Veriden öğrenerek çıkarımda ve tahminde bulunan makine öğrenmesi süreçleri neredeyse tamamen veri tabanı sunucusunun dışında geliştirilmekte ve çalıştırılmaktadır. Son zamanlarda ise çeşitli veri tabanı sağlayıcıları ürünlerini geleneksel veri tabanı olmanın ötesine taşıyarak makine öğrenmesi hizmetini ürünlerinin içinde yerleşik olarak sunmaya başlamıştır. Kimi veri tabanı üreticileri veri tabanı içi makine öğrenmesi hizmetini doğrudan kendi geliştirdikleri fonksiyonlar ile SQL diline entegre ederken, kimisi kendisine ait bir servis veya modülün kullanımını önermekte, kimisi ise sunucu üzerinde Python, R ve Java gibi dillerin kurulmasını önermekte bir kısmı ise üçüncü GLOBAL STUDIES ON MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMSRISING TREND OF DATABASES: IN-DATABASE MACHINE LEARNING 208 taraf makine öğrenmesi hizmeti sunan platformları kullanmaya teşvik etmektedir. Veri tabanı içi makine öğrenmesi hizmeti ücretsiz veya ücretli olabilmektedir. Kullanıcıya sunulan veri tabanı içi makine öğrenmesi hizmeti çerçevesinde sadece algoritmalar değil veri ön-işleme, veri görselleştirme fonksiyonları ve model performans değerlendirme metrikleri de yer almaktadır. Henüz ürünlerinde makine öğrenmesi hizmeti sunmayan veri tabanı sağlayıcıları olsa da yakın gelecekte veri tabanı içi makine öğrenmesi hizmetinin endüstride bir standart haline geleceği öngörülmektedir. Bu çalışmada en popüler veri tabanı üreticileri ve bulut bilişim veri tabanı hizmet sağlayıcılarının kullanıcılarına sunduğu veri tabanı içi makine öğrenmesi hizmetlerinin neler olduğu ve bu hizmeti nasıl sunduğu araştırılmıştır.
Machine learning processes that predict and forecast by learning from data are built and carried out almost entirely outside the database server. Recently, several database vendors have expanded the capabilities of their products beyond those of a standard database and begun to include several machine learning algorithms. While some database vendors integrate the in-database machine learning service directly into the SQL language in the form of stored procedures, some encourage them to use their service or module, and some suggest installing languages such as Python, R, and Java on the server and while others encourage using third-party platforms that offer machine learning services. In-database machine learning services can be free or paid. Within the framework of the in-database machine learning service offered to the user, there are not only algorithms but also data pre-processing, data visualization functions, and model performance evaluation metrics. Although there are database providers that do not yet offer machine learning services in their products, it is predicted that in-database machine learning services will become a standard in the industry soon. In this study, what the most popular database vendors and cloud database providers offer in-database machine learning services to their users and how they offer this service have been investigated