Memilih Database untuk Pembelajaran Mesin

Tanpa database yang kuat, sulit membayangkan sistem AI dan pembelajaran mesin yang efisien. Antara lain, database merupakan bagian integral untuk mengatur, menyimpan, dan mengakses data, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat model AI.

Sayangnya, ada satu masalah mencolok dengan database untuk pembelajaran mesin – Jumlahnya terlalu banyak! Memilih yang tepat memang rumit, dan yang lebih buruk lagi, keputusan ini dapat memengaruhi keberhasilan keseluruhan proyek. Antara lain, Anda perlu mempertimbangkan beberapa faktor seperti kemudahan penggunaan, pemrosesan kumpulan data yang besar, skalabilitas, harga, dan opsi integrasi.

Untuk membantu Anda, kami telah membuat rincian berbagai jenis database, fitur utamanya, dan mana yang terbaik untuk kasus Anda.

Faktor saat memilih database

Menggunakan sumber data biasa hampir tidak mungkin dilakukan jika Anda menjalankan bisnis besar. Alat analisis tradisional tidak dapat menangani data sebanyak itu, sehingga perusahaan perlu beralih ke database untuk menyimpan dan mengakses. Saat memilih database untuk pembuatan model ML, Anda perlu memperhatikan berbagai faktor, yang paling penting adalah:

• Pertunjukan

Popularitas database apa pun bergantung pada kinerjanya. Karena model AI dan ML mengandalkan data dalam jumlah besar, kebutuhan akan performa tinggi menjadi sorotan. Basis data yang tepat harus memproses semua data ini dalam sekejap sekaligus membuatnya dapat diakses dalam berbagai format. Jika pemrosesan kueri terlalu lambat, akan terjadi gangguan besar selama pelatihan dan prediksi model ML.

• Skalabilitas

Agar model pembelajaran mesin menjadi efektif, model tersebut harus dapat mengakses data dalam jumlah besar dan memprosesnya. Oleh karena itu, Anda perlu memilih solusi dengan tingkat skalabilitas yang tinggi, dengan kata lain, database yang berpotensi menangani peningkatan beban. Jika database tidak memiliki potensi penskalaan yang baik, database akan mulai melambat seiring dengan meningkatnya persyaratan.

• Integritas data

Agar model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat berfungsi, mereka memerlukan akses ke sejumlah besar data yang andal. Tidak boleh ada kesalahan dalam hal konsistensi, keakuratan, atau penyelesaian. Dengan kata lain, integritas data sangat penting untuk hasil akhir dan akan mempengaruhi persepsi masyarakat umum terhadap suatu model.

Menggunakan database untuk AI dan pembelajaran mesin

Seperti yang telah disebutkan, database yang kuat adalah yang terdepan dan utama dalam setiap proyek pembelajaran mesin. Di sisi lain, pembelajaran mesin dapat dimanfaatkan untuk berbagai tugas, termasuk ML dalam personalisasi pemasaran, ML dalam deteksi penipuan, dan ML dalam keamanan siber. Melalui proxy, database pilihan Anda juga memiliki dampak besar pada semua proses ini.

Klasifikasi basis data utama

Menariknya, tidak banyak solusi database yang dapat dimanfaatkan untuk AI dan pembelajaran mesin. Secara umum, ini terbagi menjadi tiga jenis:

• Basis data grafik: Solusi digital ini memungkinkan Anda membuat hubungan antara berbagai data dan mengategorikannya ke dalam edge dan node. Oleh karena itu, mereka ideal untuk situasi di mana Anda perlu menentukan hubungan antar data. Basis data grafik juga memberikan kinerja dan skalabilitas yang luar biasa bagi perusahaan
• Basis data relasional: Dengan kategori ini, Anda bisa menempatkan data ke dalam tabel besar dengan banyak kolom dan baris yang mengklasifikasikan entri secara unik. Hal terbaik tentangnya adalah mudah digunakan, bahkan jika Anda seorang pemula. Seolah itu belum cukup, database relasional menawarkan akurasi dan keamanan tinggi sekaligus menyederhanakan kolaborasi
• Basis data NoSQL: Jenis basis data ini ideal untuk data khusus, seperti gambar, video, dan teks tertentu. Para ahli menggunakannya untuk proyek pembelajaran mesin karena dapat menyederhanakan data dalam jumlah besar dan memberikan skalabilitas yang sangat besar. Database NoSQL tidak hanya ramah pengembang, tetapi Anda juga dapat memperbaruinya dengan sedikit usaha

Fitur database untuk pembelajaran mesin

Sebuah database harus memenuhi beberapa kriteria agar dapat menjadi pilihan yang baik untuk pengembangan sistem pembelajaran mesin. Berikut adalah fitur utama yang harus Anda cari selama proses seleksi:

• Skalabilitas: Alasan mengapa sistem pembelajaran mesin begitu canggih adalah karena sistem tersebut mengandalkan data dalam jumlah besar untuk menjalankan tugas. Meskipun demikian, database Anda harus memenuhi persyaratan ini dan sangat skalabel
• Performa: Keuntungan utama lainnya dari pembelajaran mesin adalah kecepatannya yang sangat cepat. Dengan database yang tepat, sistem ML Anda dapat mencapai performa yang lebih baik sekaligus menangani kueri kompleks dengan mudah
• Integrasi: Sebagian besar program modern memungkinkan integrasi dan penyesuaian tingkat tinggi. Sistem ML dan AI juga demikian, jadi Anda memerlukan database yang memungkinkan banyak integrasi dengan teknologi dan aplikasi lain
• Keamanan: Mengingat jumlah serangan cyber global dalam beberapa tahun terakhir, database Anda harus cukup aman untuk menampung solusi ML

Database populer untuk pembelajaran mesin

Seperti yang disebutkan, banyak sekali database yang bisa dimanfaatkan untuk AI dan ML. Namun, untuk tujuan artikel ini, kami memutuskan untuk fokus pada beberapa yang terbaik:

• NebulaGraph: Ada sedikit hal yang tidak dapat dilakukan oleh database NebulaGraph dalam hal pembelajaran mesin. Basis data grafik dapat dengan mudah membangun hubungan antara data yang berbeda, dan juga memberikan kinerja dan skalabilitas yang sangat baik
• MySQL: Salah satu sistem manajemen basis data sumber terbuka paling terkenal, MySQL digunakan oleh banyak perusahaan, termasuk Uber, YouTube, Facebook, dan Twitter. Dengan MySQL HeatWave AutoML, Anda memiliki semua fitur yang diperlukan untuk membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin
• MongoDB: Seperti database NoSQL lainnya, MongoDB dapat menangani data tidak terstruktur dalam jumlah besar. Jika kami mempertimbangkan kueri berkecepatan tinggi, model data fleksibel, dan pengindeksan, ini adalah database sempurna untuk AI dan ML
• PostgreSQL: Para ahli senang menggunakan PostgreSQL untuk model pembelajaran mesin. Dengan memanfaatkan database ini, Anda dapat menjalankan segala macam tugas, termasuk klasifikasi teks, analisis regresi, klasifikasi dan pengenalan gambar, dan prediksi deret waktu.
• Redis: Terakhir, mari sebutkan beberapa hal positif tentang Redis. Basis data ini populer karena pemrosesan data dan caching real-time yang fantastis, menjadikannya pilihan tepat untuk mengembangkan model pembelajaran mesin

Dalam kebanyakan kasus, database optimal akan bervariasi berdasarkan kebutuhan spesifik Anda. Jadi, pastikan untuk mencoba opsi yang berbeda sebelum memilih salah satunya.