Аннотация:
В статье рассматриваются алгебраические модели представления данных и знаний в современных системах управления базами данных. Показано, что несмотря на эффективность реляционной модели в хранении больших объемов структурированной информации, ее возможности ограничены для выражения алгоритмов машинного обучения. В связи с этим предлагаются новые подходы на основе расширенных алгебраических моделей, позволяющие формализовать архитектуру и операции нейросетей в SQL. Рассмотрены методы гибридизации SQL и GPU вычислений, применения специализированных операторов, объединения этапов обработки и анализа данных. Результаты подтверждают высокую эффективность разработанных решений для интеллектуальной аналитики.
Ключевые слова:алгебраические модели, системы управления базами данных, машинное обучение, искусственный интеллект, реляционная модель, SQL, графические процессоры, гибридные вычисления.