Elegir una base de datos para el aprendizaje automático

Sin una base de datos poderosa, es difícil imaginar un sistema eficiente de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Entre otras cosas, las bases de datos son fundamentales para organizar, almacenar y acceder a datos, que luego pueden utilizarse para crear modelos de IA.

Desafortunadamente, hay un problema evidente con las bases de datos para el aprendizaje automático: ¡simplemente hay demasiadas! Elegir el adecuado es complicado y, para empeorar las cosas, esta decisión puede afectar el éxito de todo el proyecto. Entre otros, es necesario considerar múltiples factores, como la facilidad de uso, el procesamiento de grandes conjuntos de datos, la escalabilidad, el precio y las opciones de integración.

Para ayudarte, hemos desglosado los diferentes tipos de bases de datos, sus características principales y cuál sería la mejor para tu caso particular.

Factores al elegir una base de datos

Utilizar fuentes de datos habituales es prácticamente imposible si dirige una gran empresa. Las herramientas de análisis tradicionales no pueden manejar tantos datos, por lo que las empresas deben recurrir a bases de datos para almacenarlos y acceder a ellos. Al elegir una base de datos para la creación del modelo ML, es necesario prestar atención a varios factores, de los cuales los más importantes son:

• Actuación

La popularidad de cualquier base de datos depende de su rendimiento. Dado que los modelos de IA y ML dependen de grandes cantidades de datos, se destaca la necesidad de un alto rendimiento. La base de datos adecuada debería procesar todos estos datos en un abrir y cerrar de ojos y al mismo tiempo hacerlos accesibles en diferentes formatos. Si el procesamiento de consultas es demasiado lento, habrá problemas importantes durante el entrenamiento y la predicción del modelo ML.

• Escalabilidad

Para que los modelos de aprendizaje automático sean efectivos, deberían poder acceder a grandes cantidades de datos y procesarlos. Por eso, es necesario elegir soluciones con un alto grado de escalabilidad, en otras palabras, bases de datos que potencialmente puedan hacer frente a cargas cada vez mayores. Si una base de datos no tiene un buen potencial de escalabilidad, comenzará a ralentizarse a medida que aumenten los requisitos.

• Integridad de los datos

Para que los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático funcionen, necesitan acceso a una gran cantidad de datos confiables. No debería haber ningún error en términos de coherencia, precisión o finalización. En otras palabras, la integridad de los datos es vital para los resultados finales y afectará la forma en que el público en general percibe un modelo.

Uso de bases de datos para IA y aprendizaje automático

Como se mencionó, una base de datos poderosa está en el centro de cualquier proyecto de aprendizaje automático. Por otro lado, el aprendizaje automático se puede utilizar para una variedad de tareas, incluido el ML en la personalización del marketing, el ML en la detección de fraudes y el ML en la ciberseguridad. Por proxy, la base de datos que elija también tiene un impacto importante en todos estos procesos.

Clasificación de la base de datos principal

Curiosamente, no existen muchas soluciones de bases de datos que puedan utilizarse para la IA y el aprendizaje automático. En su mayor parte, se reduce a tres tipos:

• Bases de datos de gráficos: estas soluciones digitales le permiten crear relaciones entre diferentes datos y categorizarlos en bordes y nodos. Como tales, son ideales para situaciones en las que es necesario determinar vínculos entre datos. Las bases de datos de gráficos también proporcionan un rendimiento y una escalabilidad fantásticos para las empresas.
• Bases de datos relacionales: con esta categoría, puede colocar datos en tablas grandes con numerosas columnas y filas que clasifican de forma única las entradas. Lo mejor de ellos es que son fáciles de usar, incluso si eres principiante. Como si eso no fuera suficiente, las bases de datos relacionales ofrecen alta precisión y seguridad al tiempo que simplifican la colaboración.
• Bases de datos NoSQL: este tipo de base de datos es ideal para datos especializados, como imágenes, videos y textos específicos. Los expertos los utilizan para proyectos de aprendizaje automático, ya que pueden optimizar grandes cantidades de datos y proporcionar una enorme escalabilidad. Las bases de datos NoSQL no sólo son fáciles de usar para los desarrolladores, sino que también puedes actualizarlas con un mínimo esfuerzo.

Funciones de base de datos para aprendizaje automático

Una base de datos debe cumplir varios criterios para ser una buena opción para el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático. Estas son las principales características que debes buscar durante el proceso de selección:

• Escalabilidad: la razón por la que los sistemas de aprendizaje automático son tan poderosos es porque dependen de grandes volúmenes de datos para ejecutar tareas. Dicho esto, su base de datos debe cumplir con estos requisitos y ser altamente escalable.
• Rendimiento: otra ventaja importante del aprendizaje automático es que es ultrarrápido. Con la base de datos adecuada, sus sistemas de aprendizaje automático pueden lograr un mejor rendimiento mientras manejan consultas complejas con facilidad.
• Integraciones: la mayoría de los programas modernos permiten un alto grado de integración y personalización. Los sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial no son diferentes, por lo que necesitará una base de datos que permita numerosas integraciones con otras tecnologías y aplicaciones.
• Seguridad: dada la cantidad de ataques cibernéticos globales en los últimos años, su base de datos debe ser lo suficientemente segura para albergar soluciones de aprendizaje automático.

Bases de datos populares para el aprendizaje automático

Como se mencionó, existen muchas bases de datos que se pueden utilizar para IA y ML. Sin embargo, a los efectos de este artículo, decidimos centrarnos en los mejores:

• NebulaGraph: Hay pocas cosas que la base de datos NebulaGraph no pueda hacer cuando se trata de aprendizaje automático. La base de datos de gráficos puede establecer fácilmente relaciones entre diferentes datos y también proporciona un excelente rendimiento y escalabilidad.
• MySQL: MySQL, uno de los sistemas de gestión de bases de datos de código abierto más famosos, es utilizado por numerosas corporaciones, incluidas Uber, YouTube, Facebook y Twitter. Con MySQL HeatWave AutoML, tiene todas las funciones necesarias para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
• MongoDB: como cualquier base de datos NoSQL, MongoDB puede manejar grandes volúmenes de datos no estructurados. Si consideramos sus consultas de alta velocidad, su modelo de datos flexible y su indexación, esta es la base de datos perfecta para IA y ML.
• PostgreSQL: a los expertos les encanta usar PostgreSQL para modelos de aprendizaje automático. Al utilizar esta base de datos, puede ejecutar todo tipo de tareas, incluida la clasificación de texto, análisis de regresión, clasificación y reconocimiento de imágenes y predicciones de series de tiempo.
• Redis: Por último, mencionemos algunas cosas positivas sobre Redis. Esta base de datos es popular por su fantástico procesamiento y almacenamiento en caché de datos en tiempo real, lo que la convierte en una opción sólida para desarrollar modelos de aprendizaje automático.

En la mayoría de los casos, la base de datos óptima variará según sus necesidades específicas. Por lo tanto, asegúrese de probar diferentes opciones antes de comprometerse con una de ellas.