اختيار قاعدة بيانات للتعلم الآلي

بدون قاعدة بيانات قوية، من الصعب تخيل نظام فعال للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. من بين أمور أخرى، تعد قواعد البيانات جزءًا لا يتجزأ من تنظيم البيانات وتخزينها والوصول إليها، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي.

لسوء الحظ، هناك مشكلة واحدة صارخة تتعلق بقواعد بيانات التعلم الآلي – هناك ببساطة عدد كبير جدًا منها! يعد اختيار الخيار الصحيح أمرًا صعبًا، ومما يزيد الأمر سوءًا أن هذا القرار يمكن أن يؤثر على نجاح المشروع بأكمله. من بين أمور أخرى، تحتاج إلى النظر في عوامل متعددة مثل سهولة الاستخدام، ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة، وقابلية التوسع، والسعر، وخيارات التكامل.

ولمساعدتك، قمنا بتفصيل الأنواع المختلفة من قواعد البيانات، وميزاتها الرئيسية، وأيها سيكون الأفضل لحالتك الخاصة.

العوامل عند اختيار قاعدة البيانات

يعد استخدام مصادر البيانات العادية أمرًا مستحيلًا تقريبًا إذا كنت تدير شركة كبيرة. لا تستطيع أدوات التحليل التقليدية التعامل مع هذا القدر الكبير من البيانات، لذلك تحتاج الشركات إلى اللجوء إلى قواعد البيانات للتخزين والوصول إليها. عند اختيار قاعدة بيانات لإنشاء نموذج تعلم الآلة، عليك الانتباه إلى عوامل مختلفة، أهمها:

• أداء

تعتمد شعبية أي قاعدة بيانات على أدائها. نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تعتمد على كميات كبيرة من البيانات، فقد تم تسليط الضوء على الحاجة إلى الأداء العالي. يجب أن تقوم قاعدة البيانات الصحيحة بمعالجة كل هذه البيانات في غمضة عين مع إتاحة الوصول إليها بتنسيقات مختلفة. إذا كانت معالجة الاستعلام بطيئة جدًا، فستكون هناك عوائق كبيرة أثناء التدريب على نموذج تعلم الآلة والتنبؤ به.

• قابلية التوسع

لكي تكون نماذج التعلم الآلي فعالة، يجب أن تكون قادرة على الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها. ولهذا السبب، تحتاج إلى اختيار حلول ذات درجة عالية من قابلية التوسع، وبعبارة أخرى، قواعد البيانات التي يمكنها معالجة الأحمال المتزايدة. إذا لم تكن قاعدة البيانات تتمتع بإمكانية جيدة للتوسع، فسوف تبدأ في التباطؤ مع زيادة المتطلبات.

• تكامل البيانات

لكي تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، فإنها تحتاج إلى الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات الموثوقة. لا ينبغي أن يكون هناك أي أخطاء من حيث الاتساق أو الدقة أو الاكتمال. بمعنى آخر، تعد سلامة البيانات أمرًا حيويًا للنتائج النهائية وستؤثر على كيفية إدراك عامة الناس للنموذج.

استخدام قواعد البيانات للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

كما ذكرنا سابقًا، توجد قاعدة بيانات قوية في مقدمة ومركز أي مشروع للتعلم الآلي. من ناحية أخرى، يمكن استخدام التعلم الآلي في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك تعلم الآلة في تخصيص التسويق، وتعلم الآلة في اكتشاف الاحتيال، وتعلم الآلة في الأمن السيبراني. بالوكالة، فإن قاعدة البيانات التي تختارها لها أيضًا تأثير كبير على كل هذه العمليات.

تصنيف قاعدة البيانات الرئيسية

ومن المثير للاهتمام أنه لا يوجد العديد من حلول قواعد البيانات التي يمكن استخدامها للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في الغالب، يأتي الأمر إلى ثلاثة أنواع:

• قواعد بيانات الرسم البياني: تتيح لك هذه الحلول الرقمية إنشاء علاقات بين البيانات المختلفة وتصنيفها إلى حواف وعقد. وعلى هذا النحو، فهي مثالية للمواقف التي تحتاج فيها إلى تحديد الروابط بين البيانات. توفر قواعد بيانات الرسم البياني أيضًا أداءً رائعًا وقابلية للتوسع للشركات
• قواعد البيانات العلائقية: باستخدام هذه الفئة، يمكنك وضع البيانات في جداول كبيرة تحتوي على العديد من الأعمدة والصفوف التي تصنف الإدخالات بشكل فريد. وأفضل ما فيها هو أنها سهلة الاستخدام، حتى لو كنت مبتدئًا. وكما لو أن ذلك لم يكن كافيًا، فإن قواعد البيانات الارتباطية توفر دقة وأمانًا عاليين مع تبسيط التعاون
• قواعد بيانات NoSQL: يعد هذا النوع من قواعد البيانات مثاليًا للبيانات المتخصصة، مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص المحددة. يستخدمها الخبراء في مشاريع التعلم الآلي حيث يمكنهم تبسيط كميات كبيرة من البيانات وتوفير قابلية التوسع الهائلة. قواعد بيانات NoSQL ليست صديقة للمطورين فحسب، بل يمكنك أيضًا تحديثها بأقل جهد

ميزات قاعدة البيانات للتعلم الآلي

يجب أن تستوفي قاعدة البيانات عدة معايير لتكون خيارًا جيدًا لتطوير أنظمة التعلم الآلي. فيما يلي الميزات الرئيسية التي يجب أن تبحث عنها أثناء عملية الاختيار:

• قابلية التوسع: السبب وراء قوة أنظمة التعلم الآلي هو أنها تعتمد على كميات كبيرة من البيانات لتنفيذ المهام. ومع ذلك، يجب أن تتطابق قاعدة بياناتك مع هذه المتطلبات وأن تكون قابلة للتطوير بشكل كبير
• الأداء: من المزايا الرئيسية الأخرى للتعلم الآلي أنه سريع للغاية. باستخدام قاعدة البيانات الصحيحة، يمكن لأنظمة ML لديك تحقيق أداء أفضل أثناء التعامل مع الاستعلامات المعقدة بسهولة
• التكامل: تسمح معظم البرامج الحديثة بدرجة عالية من التكامل والتخصيص. لا تختلف أنظمة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، لذا ستحتاج إلى قاعدة بيانات تتيح العديد من عمليات التكامل مع التقنيات والتطبيقات الأخرى
• الأمان: نظرًا لعدد الهجمات الإلكترونية العالمية في السنوات القليلة الماضية، يجب أن تكون قاعدة بياناتك آمنة بما يكفي لاستيعاب حلول تعلم الآلة

قواعد البيانات الشعبية للتعلم الآلي

كما ذكرنا سابقًا، هناك العديد من قواعد البيانات التي يمكن استخدامها للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومع ذلك، لغرض هذه المقالة، قررنا التركيز على عدد قليل من أفضلها:

• NebulaGraph: هناك القليل من قاعدة بيانات NebulaGraph التي لا يمكنها فعلها عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي. يمكن لقاعدة بيانات الرسم البياني إنشاء علاقات بين البيانات المختلفة بسهولة، كما أنها توفر أداءً ممتازًا وقابلية للتوسع
• MySQL: أحد أشهر أنظمة إدارة قواعد البيانات مفتوحة المصدر، ويتم استخدام MySQL من قبل العديد من الشركات، بما في ذلك Uber وYouTube وFacebook وTwitter. مع MySQL HeatWave AutoML، لديك كل الميزات الضرورية لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها
• MongoDB: مثل أي قاعدة بيانات NoSQL، يمكن لـ MongoDB التعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة. إذا أخذنا في الاعتبار الاستعلام عالي السرعة ونموذج البيانات المرن والفهرسة، فهذه هي قاعدة البيانات المثالية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
• PostgreSQL: يحب الخبراء استخدام PostgreSQL لنماذج التعلم الآلي. باستخدام قاعدة البيانات هذه، يمكنك تنفيذ جميع أنواع المهام، بما في ذلك تصنيف النص، وتحليل الانحدار، وتصنيف الصور والتعرف عليها، وتنبؤات السلاسل الزمنية.
• Redis: أخيرًا، دعنا نذكر بعض الأشياء الإيجابية حول Redis. تشتهر قاعدة البيانات هذه بمعالجتها الرائعة للبيانات وتخزينها مؤقتًا في الوقت الفعلي، مما يجعلها خيارًا قويًا لتطوير نماذج التعلم الآلي

في معظم الحالات، ستختلف قاعدة البيانات المثالية بناءً على احتياجاتك المحددة. لذا، تأكد من تجربة خيارات مختلفة قبل الالتزام بأحدها.