#MachineLearning, #RServices i 1 250 000 pps (predictions per second)

Wykorzystanie rozwiązań uczenia maszynowego (Machine Learning) oraz odpowiednio przygotowanych analiz z wykorzystaniem języka R dostępnego na platformie Azure  w ramach Machine Learning oraz jako natywna część platformy SQL Server, pozwala rozszerzyć standardowe rozwiązania raportowe o mechanizmy analizy predykcyjnej, wykorzystać silnik rekomendacji czy też dokonać odpowiedniego klastrowania danych.

Jednak czy Azure Machine Learning i język R to rozwiązanie na tyle wydajne, aby mogło dostarczać wyniki dla milionów transakcji na sekundę. Przykładowe zastosowanie to analiza w czasie rzeczywistym transakcji kart kredytowych i ich oceny pod kątem wyłudzeń i niezgodności.

092316_0530_predictions2

Korzystając z odpowiednio przygotowanych struktur danych (in-memory, columnstore) oraz stosując wbudowane w SQL Server  możliwości wykonania kodu języka R model predykcyjny jest w stanie obsłużyć ponad 1 mln transakcji.

Nieco szerszy opis przeprowadzonych weryfikacji można przeczytać na stronach Technet.