Auswahl einer Datenbank für maschinelles Lernen

Ohne eine leistungsstarke Datenbank ist ein effizientes KI- und maschinelles Lernsystem kaum vorstellbar. Datenbanken sind unter anderem unverzichtbar für die Organisation, Speicherung und den Zugriff auf Daten, die dann zur Erstellung von KI-Modellen verwendet werden können.

Leider gibt es bei Datenbanken für maschinelles Lernen ein eklatantes Problem: Es gibt einfach zu viele davon! Die richtige Wahl zu treffen, ist schwierig und, was noch schlimmer ist, diese Entscheidung kann sich auf den Erfolg des gesamten Projekts auswirken. Unter anderem müssen Sie mehrere Faktoren berücksichtigen, wie Benutzerfreundlichkeit, Verarbeitung großer Datenmengen, Skalierbarkeit, Preis und Integrationsoptionen.

Um Ihnen zu helfen, haben wir eine Aufschlüsselung der verschiedenen Datenbanktypen, ihrer Hauptfunktionen und der Frage erstellt, welche für Ihren speziellen Fall am besten geeignet ist.

Faktoren bei der Auswahl einer Datenbank

Die Nutzung regulärer Datenquellen ist für Großunternehmen nahezu unmöglich. Herkömmliche Analysetools können nicht mit so vielen Daten umgehen, daher müssen Unternehmen zum Speichern und Zugreifen auf Datenbanken zurückgreifen. Bei der Auswahl einer Datenbank für die ML-Modellerstellung müssen Sie auf verschiedene Faktoren achten, von denen die wichtigsten sind:

• Leistung

Die Popularität einer Datenbank hängt von ihrer Leistung ab. Da KI- und ML-Modelle auf großen Datenmengen basieren, wird die Notwendigkeit einer hohen Leistung deutlich. Die richtige Datenbank sollte all diese Daten im Handumdrehen verarbeiten und sie gleichzeitig in verschiedenen Formaten zugänglich machen. Wenn die Abfrageverarbeitung zu langsam ist, kommt es beim Training und bei der Vorhersage des ML-Modells zu erheblichen Störungen.

• Skalierbarkeit

Damit Modelle des maschinellen Lernens effektiv sind, sollten sie in der Lage sein, auf große Datenmengen zuzugreifen und diese zu verarbeiten. Aus diesem Grund müssen Sie Lösungen mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit wählen, also Datenbanken, die potenziell steigenden Belastungen standhalten können. Wenn eine Datenbank kein gutes Skalierungspotenzial aufweist, wird sie mit steigenden Anforderungen langsamer.

• Datenintegrität

Damit Modelle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens funktionieren, benötigen sie Zugriff auf eine große Menge zuverlässiger Daten. Es sollten keine Fehler in Bezug auf Konsistenz, Genauigkeit oder Vollständigkeit vorliegen. Mit anderen Worten: Die Datenintegrität ist für die Endergebnisse von entscheidender Bedeutung und beeinflusst die Wahrnehmung eines Modells durch die breite Öffentlichkeit.

Nutzung von Datenbanken für KI und maschinelles Lernen

Wie bereits erwähnt, steht eine leistungsstarke Datenbank im Mittelpunkt jedes maschinellen Lernprojekts. Andererseits kann maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter ML für die Marketingpersonalisierung, ML für die Betrugserkennung und ML für die Cybersicherheit. Durch den Proxy hat auch die Datenbank Ihrer Wahl einen großen Einfluss auf alle diese Prozesse.

Hauptklassifizierung der Datenbank

Interessanterweise gibt es nicht viele Datenbanklösungen, die für KI und maschinelles Lernen genutzt werden können. Im Wesentlichen handelt es sich um drei Typen:

• Graphdatenbanken: Mit diesen digitalen Lösungen können Sie Beziehungen zwischen verschiedenen Daten erstellen und diese in Kanten und Knoten kategorisieren. Daher eignen sie sich ideal für Situationen, in denen Sie Zusammenhänge zwischen Daten ermitteln müssen. Graphdatenbanken bieten zudem eine fantastische Leistung und Skalierbarkeit für Unternehmen
• Relationale Datenbanken: Mit dieser Kategorie können Sie Daten in großen Tabellen mit zahlreichen Spalten und Zeilen platzieren, die Einträge eindeutig klassifizieren. Das Beste daran ist, dass sie auch für Anfänger einfach zu bedienen sind. Als ob das nicht genug wäre, bieten relationale Datenbanken hohe Genauigkeit und Sicherheit und vereinfachen gleichzeitig die Zusammenarbeit
• NoSQL-Datenbanken: Diese Art von Datenbank eignet sich ideal für spezielle Daten wie Bilder, Videos und bestimmte Texte. Experten nutzen sie für Machine-Learning-Projekte, da sie große Datenmengen rationalisieren können und eine enorme Skalierbarkeit bieten. NoSQL-Datenbanken sind nicht nur entwicklerfreundlich, Sie können sie auch mit minimalem Aufwand aktualisieren

Datenbankfunktionen für maschinelles Lernen

Eine Datenbank muss mehrere Kriterien erfüllen, um eine gute Wahl für die Entwicklung maschineller Lernsysteme zu sein. Hier sind die Hauptmerkmale, auf die Sie während des Auswahlprozesses achten sollten:

• Skalierbarkeit: Der Grund, warum maschinelle Lernsysteme so leistungsstark sind, liegt darin, dass sie zur Ausführung von Aufgaben auf große Datenmengen angewiesen sind. Allerdings muss Ihre Datenbank diese Anforderungen erfüllen und hoch skalierbar sein
• Leistung: Ein weiterer großer Vorteil des maschinellen Lernens ist, dass es blitzschnell ist. Mit der richtigen Datenbank können Ihre ML-Systeme eine bessere Leistung erzielen und gleichzeitig komplexe Abfragen problemlos verarbeiten
• Integrationen: Die meisten modernen Programme ermöglichen ein hohes Maß an Integration und Anpassung. ML- und KI-Systeme unterscheiden sich nicht, daher benötigen Sie eine Datenbank, die zahlreiche Integrationen mit anderen Technologien und Apps ermöglicht
• Sicherheit: Angesichts der Anzahl globaler Cyberangriffe in den letzten Jahren muss Ihre Datenbank sicher genug sein, um ML-Lösungen aufzunehmen

Beliebte Datenbanken für maschinelles Lernen

Wie bereits erwähnt, gibt es so viele Datenbanken, die für KI und ML genutzt werden können. Für diesen Artikel haben wir uns jedoch entschieden, uns auf die wenigen besten zu konzentrieren:

• NebulaGraph: Es gibt wenig, was die NebulaGraph-Datenbank beim maschinellen Lernen nicht kann. Die Diagrammdatenbank kann problemlos Beziehungen zwischen verschiedenen Daten herstellen und bietet außerdem eine hervorragende Leistung und Skalierbarkeit
• MySQL: MySQL ist eines der bekanntesten Open-Source-Datenbankverwaltungssysteme und wird von zahlreichen Unternehmen verwendet, darunter Uber, YouTube, Facebook und Twitter. Mit MySQL HeatWave AutoML verfügen Sie über alle notwendigen Funktionen zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen
• MongoDB: Wie jede NoSQL-Datenbank kann MongoDB große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten. Wenn wir die Hochgeschwindigkeitsabfrage, das flexible Datenmodell und die Indizierung berücksichtigen, ist dies die perfekte Datenbank für KI und ML
• PostgreSQL: Experten lieben die Verwendung von PostgreSQL für Modelle des maschinellen Lernens. Mithilfe dieser Datenbank können Sie alle möglichen Aufgaben ausführen, darunter Textklassifizierung, Regressionsanalyse, Bildklassifizierung und -erkennung sowie Zeitreihenvorhersagen
• Redis: Lassen Sie uns zum Schluss noch ein paar positive Dinge über Redis erwähnen. Diese Datenbank ist wegen ihrer fantastischen Datenverarbeitung und Zwischenspeicherung in Echtzeit beliebt, was sie zu einer guten Wahl für die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen macht

In den meisten Fällen hängt die optimale Datenbank von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Probieren Sie also unbedingt verschiedene Optionen aus, bevor Sie sich für eine davon entscheiden.