Choisir une base de données pour l'apprentissage automatique

Sans une base de données puissante, il est difficile d'imaginer un système d'IA et d'apprentissage automatique efficace. Entre autres choses, les bases de données font partie intégrante de l’organisation, du stockage et de l’accès aux données, qui peuvent ensuite être utilisées pour créer des modèles d’IA.

Malheureusement, il existe un problème flagrant avec les bases de données pour l'apprentissage automatique : elles sont tout simplement trop nombreuses ! Choisir le bon est délicat et, pour aggraver les choses, cette décision peut affecter le succès de l’ensemble du projet. Entre autres, vous devez prendre en compte plusieurs facteurs tels que la facilité d'utilisation, le traitement de grands ensembles de données, l'évolutivité, le prix et les options d'intégration.

Pour vous aider, nous avons répertorié différents types de bases de données, leurs principales fonctionnalités et celle qui serait la mieux adaptée à votre cas particulier.

Facteurs lors du choix d'une base de données

L'utilisation de sources de données classiques est pratiquement impossible si vous dirigez une grande entreprise. Les outils d'analyse traditionnels ne peuvent pas gérer autant de données. Les entreprises doivent donc se tourner vers des bases de données pour les stocker et y accéder. Lorsque vous choisissez une base de données pour la création de modèles ML, vous devez prêter attention à divers facteurs, parmi lesquels les plus importants sont :

• Performance

La popularité de toute base de données dépend de ses performances. Étant donné que les modèles d’IA et de ML reposent sur de grandes quantités de données, la nécessité de performances élevées est soulignée. La bonne base de données doit traiter toutes ces données en un clin d’œil tout en les rendant accessibles sous différents formats. Si le traitement des requêtes est trop lent, des problèmes majeurs se produiront lors de la formation et de la prédiction du modèle ML.

• Évolutivité

Pour que les modèles d’apprentissage automatique soient efficaces, ils doivent pouvoir accéder à de grandes quantités de données et les traiter. Pour cette raison, vous devez choisir des solutions présentant un haut degré d’évolutivité, c’est-à-dire des bases de données capables de supporter des charges croissantes. Si une base de données n'a pas un bon potentiel d'évolutivité, elle commencera à ralentir à mesure que les exigences augmenteront.

• Intégrité des données

Pour que les modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique fonctionnent, ils doivent accéder à une grande quantité de données fiables. Il ne devrait y avoir aucune erreur en termes de cohérence, d’exactitude ou d’achèvement. En d’autres termes, l’intégrité des données est vitale pour les résultats finaux et affectera la façon dont le grand public perçoit un modèle.

Utiliser des bases de données pour l'IA et l'apprentissage automatique

Comme mentionné, une base de données puissante est au cœur de tout projet d’apprentissage automatique. D'un autre côté, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour diverses tâches, notamment le ML dans la personnalisation du marketing, le ML dans la détection des fraudes et le ML dans la cybersécurité. Par proxy, la base de données de votre choix a également un impact majeur sur tous ces processus.

Classification de la base de données principale

Il est intéressant de noter qu’il n’existe pas beaucoup de solutions de bases de données pouvant être utilisées pour l’IA et l’apprentissage automatique. Pour l’essentiel, il s’agit de trois types :

• Bases de données graphiques : Ces solutions numériques permettent de créer des relations entre différentes données et de les catégoriser en arêtes et nœuds. En tant que tels, ils sont idéaux pour les situations où vous devez déterminer les liens entre les données. Les bases de données graphiques offrent également des performances et une évolutivité fantastiques pour les entreprises
• Bases de données relationnelles : avec cette catégorie, vous pouvez placer des données dans de grands tableaux comportant de nombreuses colonnes et lignes qui classent les entrées de manière unique. La meilleure chose à leur sujet est qu'ils sont faciles à utiliser, même si vous êtes débutant. Comme si cela ne suffisait pas, les bases de données relationnelles offrent une précision et une sécurité élevées tout en simplifiant la collaboration.
• Bases de données NoSQL : ce type de base de données est idéal pour les données spécialisées, comme les images, les vidéos et les textes spécifiques. Les experts les utilisent pour des projets d'apprentissage automatique, car ils peuvent rationaliser de grandes quantités de données et offrir une énorme évolutivité. Non seulement les bases de données NoSQL sont conviviales pour les développeurs, mais vous pouvez également les mettre à jour avec un minimum d'effort.

Fonctionnalités de base de données pour l'apprentissage automatique

Une base de données doit remplir plusieurs critères pour être un bon choix pour le développement de systèmes d’apprentissage automatique. Voici les principales caractéristiques que vous devriez rechercher lors du processus de sélection :

• Évolutivité : la raison pour laquelle les systèmes d'apprentissage automatique sont si puissants est qu'ils s'appuient sur de grands volumes de données pour exécuter des tâches. Cela étant dit, votre base de données doit répondre à ces exigences et être hautement évolutive.
• Performances : un autre avantage majeur de l’apprentissage automatique est qu’il est ultra-rapide. Avec la bonne base de données, vos systèmes ML peuvent obtenir de meilleures performances tout en traitant facilement des requêtes complexes.
• Intégrations : la plupart des programmes modernes permettent un degré élevé d'intégration et de personnalisation. Les systèmes ML et IA ne sont pas différents, vous aurez donc besoin d'une base de données permettant de nombreuses intégrations avec d'autres technologies et applications.
• Sécurité : étant donné le nombre de cyberattaques mondiales au cours des dernières années, votre base de données doit être suffisamment sécurisée pour héberger des solutions ML.

Bases de données populaires pour l'apprentissage automatique

Comme mentionné, de nombreuses bases de données peuvent être utilisées pour l'IA et le ML. Cependant, pour les besoins de cet article, nous avons décidé de nous concentrer sur les quelques meilleurs :

• NebulaGraph : Il y a peu de choses que la base de données NebulaGraph ne peut pas faire en matière d'apprentissage automatique. La base de données graphique peut facilement établir des relations entre différentes données et offre également d'excellentes performances et évolutivité.
• MySQL : l'un des systèmes de gestion de bases de données open source les plus connus, MySQL est utilisé par de nombreuses entreprises, notamment Uber, YouTube, Facebook et Twitter. Avec MySQL HeatWave AutoML, vous disposez de toutes les fonctionnalités nécessaires pour créer, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique.
• MongoDB : comme toute base de données NoSQL, MongoDB peut gérer de gros volumes de données non structurées. Si l’on considère ses requêtes à grande vitesse, son modèle de données flexible et son indexation, il s’agit de la base de données parfaite pour l’IA et le ML.
• PostgreSQL : les experts adorent utiliser PostgreSQL pour les modèles d'apprentissage automatique. En utilisant cette base de données, vous pouvez exécuter toutes sortes de tâches, notamment la classification de texte, l'analyse de régression, la classification et la reconnaissance d'images et les prédictions de séries chronologiques.
• Redis : Enfin, mentionnons quelques points positifs à propos de Redis. Cette base de données est populaire pour son fantastique traitement de données en temps réel et sa mise en cache, ce qui en fait un choix solide pour développer des modèles d'apprentissage automatique.

Dans la plupart des cas, la base de données optimale variera en fonction de vos besoins spécifiques. Assurez-vous donc d’essayer différentes options avant de vous engager dans l’une d’entre elles.