Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) разработали новый ИИ-инструмент, позволяющий изменить подход к решению сложных статистических задач. GenSQL построен на основе хорошо зарекомендовавшего себя языка SQL и работает с данными с использованием вероятностных моделей. Сочетание традиционной работы с данными с продвинутым ИИ позволяет пользователям задавать сложные вопросы и получать выводы, которые раньше были недоступны без обширных технических знаний.
GenSQL — это расширение языка программирования Structured Query Language (SQL), которое объединяет вероятностное программирование с традиционным поиском в базе данных.
С его помощью пользователи могут анализировать существующие данные, делать прогнозы относительно будущих данных и заполнять недостающую информацию, комбинируя SQL с вероятностными моделями табличных данных.
Генеративный инструмент на базе ИИ позволяет бизнес-пользователям задавать сложные вопросы, сочетая фактические данные с вероятностными рассуждениями, что дает им возможность получить более глубокие знания о продукте или услуге.
Инструмент предназначен для того, чтобы разработчики могли использовать вероятностное моделирование в базах данных, не требуя предварительных знаний в области вероятностного программирования.
Базы данных становятся все более важным компонентом в арсенале ИИ компании, предоставляя огромное количество информации, необходимой для принятия решений. Однако зачастую они могут быть разрозненными, поскольку в компаниях часто существуют отдельные хранилища, содержащие различные типы данных, включая текст, изображения и видео. Кроме того, компаниям требуются сотрудники с техническими знаниями, чтобы разобраться в огромных массивах данных.
Команда MIT создала GenSQL, чтобы упростить управление и анализ данных из различных источников.
По словам исследователей, существующие системы вероятностного программирования не поддерживают сложные запросы к базе данных и не позволяют эффективно сочетать табличные данные с генеративными моделями.
Исследователи MIT разработали GenSQL, которая проста в использовании. Пользователь загружает свои данные и модели в GenSQL, которая автоматически их интегрирует. Затем пользователь может задать поиск для решения нескольких задач, включая очистку данных и создание синтетических данных.
Пользователь также может разрабатывать собственные модели для гармонизации различных источников данных.
Оценивая GenSQL, исследователи обнаружили, что инструмент более лаконичен и менее склонен к ошибкам при обнаружении аномалий в базе данных по сравнению с предыдущими системами.
Кроме того, инструмент увеличивает скорость выполнения задач почти в семь раз за счет повторного использования оптимизаций, что позволяет ускорить время выполнения.
