Эта база данных предназначена для хранения метаданных и результатов работы моделей машинного обучения.

Допустим, у нас есть модель анализа тональности текстов.

При ее создании в таблицу "Artifacts" добавляется запись с уникальным artifact_id, именем модели и расположением файлов.

В таблицу "Parameters" заносятся гиперпараметры обучения этой модели - размер встроенных словарей, количество эпох обучения и т.д.

После обучения модель используется для анализа текстов. Для каждого запуска анализа создается запись в таблице "Runs". В нее попадает artifact_id используемой модели, время начала и окончания анализа.

Результаты работы модели - метрики качества, таки как точность, полнота и F1 по классам "позитивный", "негативный" и "нейтральный" - сохраняются в таблице "Metrics". Каждая метрика связывается с конкретным запуском через run_id.

Также в таблицы "Tags" можно добавлять различные текстовые метки, относящиеся к модели, ее запускам или артефактам. Напрер, версию фреймворка обучения или комментарии к экспериментам.

Такая структура позволяет хранить всю необ ходимую информацию о жизненном цикле модели анализа тональности текстов - от создания и обучения до применения на практике и оценки результатов.

Давай разберем подробно содержимое каждой таблицы:

1. Artifacts - хранит метаданные об артефактах (моделях). Для каждой модели хранится ее уникальный ID, имя и расположение файлов модели.

2. Tags - хранит текстовые метки (теги), привязанные к артефактам и запускам моделей. Могут использоваться для категоризации, маркировки версий и т.д.

3. Metrics - хранит числовые метрики (показатели качества, ошибки и т.д.) конкретных запусков моделей. Привязаны к artifact_id модели и ID запуска.

4. Parameters - хранит гиперпараметры и настройки обучения для каждой конкретной модели. Привязаны к artifact_id.

5. Runs - хранит информацию о запусках моделей. Для каждого запуска фиксируется время начала и окончания, а также привязка к модели через её artifact_id.

В целом это типичная схема для ML: отдельно хранятся метаданные о моделях, запусках, результатах. Это позволяет гибко анализировать и сравнивать разные эксперименты.

Если что-то еще непонятно - задавайточняющие вопросы!

Отличный вопрос!

Таблицы Artifact и Artifacts различаются по своему назначению:

1. Artifacts - это основная сущность, которая хранит метаданные о моделях и других артефактах. В ней для каждого артефакта хранится его уникальный ID, имя и расположение.

2. Artifact - это промежуточная ассоциативная сущность, которая нужна для реализации связи многие-ко-многим между артефактами и тегами (Tags).

Дело в том, что у одного артефакта может быть много тегов, и наоборот - один тег может относиться ко многим артефактам.

Чтобы реализовать эту логику, используется дополнительная сущность Artifact, в которой каждая запись соответствует связке "артефакт-тег". Она содержит artifact_id и ключ тега.

Таким образом при запросах мы можем гибко получать какие теги относятся к артефакту или наоборот - какие артефакты отмечены данным тегом.

Надеюсь, разница теперь понятна! Задавайте дополнительные вопросы, если что-то осталось неясным.

Вот концептуальная, логическая и физическая модели для представленной БД:

Концептуальная модель:

• Артефакт (модель)
• Теги
• Метрики
• Параметры
• Запуски

Логическая модель:

• Таблица Artifacts (артефакты)
• Таблица Tags (теги)
• Таблица Metrics (метрики)
• Таблица Parameters (параметры)
• Таблица Runs (запуски)
• Связи между табцами

Физическая модель:

• Таблицы из логической модели реализованы физически в СУБД
• У каждого поля определен SQL тип данных
• Заданы ключи, индексы, ограничения целостности

Концептуальная модель описывает основные сущности и связи на уровне предметной области.

Логическая модель определяет структуру данных независимо от платформы и СУБД.

Физическая модель реализует логическую модель средствами конкретной СУБД, определяя типы дан, ключи, индексы и прочую СУБД-специфичную информацию.

Концептуальная ER-модель данной предметной области включает следующие сущности:

1. Артефакты (Artifacts) - представляют собой модели машинного обучения или другие продукты работ исследователей. Характеризуются уникальным идентификатором artifact_id, именем и расположением в хранилище.

2. Запуски (Runs) - соответствуют отдельным запускам артефактов. Имеют собственный идентификатор run_id, artifact_id использованного артефакта, время начала и окончания запуска.

3. Теги (Tags) - произвольные текстовые метки, которыми помечаются артефакты и запуски. Включают ключ, значение и artifact_id объекта маркировки. Позволяют гибкую категоризацию и поиск.

4. Метрики (Metrics) - числовые показатели качества и измерения, полученные при запусках.одержат ключ, значение, artifact_id, а также временную метку запуска.

5. Параметры (Parameters) - конфигурационные настройки и гиперпараметры обучения артефактов. Привязаны к artifact_id.

Между сущностями определены связи:

• артефакты генерируют запуски (Artifacts - Runs)
• запуски порождают метрики и принимают параметры (Runs - Metrics, Runs - Parameters)
• артефакты и запуски маркируются тегами (Artifacts - Tags, Runs - Tags)

Данная ER-модель комплексно описывает жизненный цикл артефактов от создания до использования в экспериментах, позволяя гибко и целостно хранить и анализировать результаты исследований.

Понял, давайте я опишу концептуальную ER-модель, отражающую жизненный цикл модели машного обучения.

Итак, основным объектом здесь выступает Модель - сущность, представляющая собой алгоритм машинного обучения. Модель характеризуется такими атрибутами как:

• Идентификатор модели
• Название
• Описание
• Дата создания

На этапе Обучения модели фиксируются следующие параметры:

• Набор данных, использованный для обучения
• Гиперпараметры обучения
• Метрики качества обучения (точность, полнота и т.д

После обучения, модель используется в Процессе предсказания - то есть для анализа новых данных. Каждый такой процесс предсказания характеризуется:

• Временем начала/окончания
• Входными данными
• Полученными предсказаниями
• Метриками качества предсказаний

Такая ER-модель полностью описывает "жизнь" модели машинного обучения - от создания, обучения до практического использования для предсказаний.

Если что-то непонятно или нужно уточнить - пишите! Готов добавить детализацию.

На основе предоставленного описания процесса анализа тональности текстов можно построить следующую концептуальн ER-модель:

Основными сущностями являюся:

1. Источник текста - определяет происхождение анализируемых текстовых данных. Характеризуется уникальным ID, названием (соцсеть, сайт отзывов и т.п.) и другими параметрами.

2. Текст - представляет собой документ, коментарий или иную текстовую единицу, подлежащую анализу. Имеет ID, непосредственно текст, дату создания и источник происхождения.

3. Предобработка - описывает операции обработки текста перед анализом. Включает ID, этапы (токенизация, нормализация и т.д.) и параметры.

4. Модель тональности - сущность, представляющая алгоритм анализа тональности с соотв. параметрами.

5. Анализ - собственно процесс определения тональности для конкретного тека с помощью заданной модели.

6. Результат - итоговая тональность (позитивная, негативная, нейтральная) для проанализированного текста.

Между сущностями имеются логические связи, отражающие этапы анализа от получения текста до вывода результата анализа тональности.

Данная концептуальная ER-модель комплексно описывает процесс анализа тональности текстов с помощью модели NLP на основе предметной области. Она может использоваться как основа для разработки соответствующей информационной системы.