Funciones de Vertica para el Machine Learning. Ya vienen con Vertica, por lo que:
i), no requieren programación ni instalación,
ii), son más eficientes que otras opciones como la integración con Python/Pandas,
iii) se aplican sobre tablas o vistas,
iv) implementan los algoritmos más conocidos de Machine Learning. Además, son muy sencillas de usar y aprovechan la potencia de ejecución distribuida de un clúster Vertica.
En el siguiente diagrama se muestran las funciones nativas de Vertica para la analítica avanzada.
Estas cubren todas las fases de una aplicación de Machine Learning (Pipeline de una aplicación ML): Análisis de datos origen para entender mejor el negocio, preparación de los datos, Modelado, Evaluación de los modelos generados y puesta en producción para la aplicación del modelo.
Ejemplo de modelos explicados en el paper:
