Artificial Intelligence: und SQL

Der Fokus liegt auf der Verbindung von Datenbankabfragen und Modellen. Artificial Intelligence wird in SQL-gestützte Datenpipelines eingebettet, um wiederholbare Analysen zu ermöglichen. Zentrale Aspekte sind saubere Extraktion, konsistente IDs und belastbare Trainingsschnitte. Artificial Intelligence nutzt klare Schnittstellen: SQL (Structured Query Language) liefert geprüfte Datensätze, Modelle verarbeiten standardisierte Features und geben Ergebnisse zurück, die für Berichte und Services geeignet sind.

!Inhaltsübersicht
!1. Datenbeschaffung - Abfragen und Governance
!2. Artificial Intelligence - Feature-Berechnung aus SQL-Daten
!3. Betrieb - Übergabe an Reporting und Services

!1. Extraktion und Qualität
*SQL-Abfragen versionieren und dokumentieren
*Typen, Zeichensätze, Zeitstempel und Joins konsistent halten
*Daten- und Labelqualität mit Checks absichern

!2. Artificial Intelligence - Features aus Tabellen
*Aggregationen, Fensterfunktionen, Textfelder zu Variablen
*TF-IDF/Embeddings aus SQL-Exports ableiten
*Leakage vermeiden: zeitliche Schnitte, klare Splits

!3. Bereitstellung und Nutzung
*Ergebnisse als Tabellen/Views mit Labels und Scores
*Schnittstellen zu BI-Tools und einfachen REST-Endpunkten
*Monitoring: Schwellen, Drift, Retraining-Kriterien