Scelta di un database per l'apprendimento automatico

Senza un database potente, è difficile immaginare un sistema efficiente di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Tra gli altri, i database sono fondamentali per l’organizzazione, l’archiviazione e l’accesso ai dati, che possono poi essere utilizzati per creare modelli di intelligenza artificiale.

Sfortunatamente, c’è un problema evidente con i database per l’apprendimento automatico: ce ne sono semplicemente troppi! Scegliere quello giusto è complicato e, come se non bastasse, questa decisione può influenzare il successo dell’intero progetto. Tra gli altri, è necessario considerare molteplici fattori come la facilità d'uso, l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni, la scalabilità, il prezzo e le opzioni di integrazione.

Per aiutarti, abbiamo analizzato i diversi tipi di database, le loro caratteristiche principali e quale sarebbe il migliore per il tuo caso particolare.

Fattori nella scelta di un database

L'utilizzo di origini dati regolari è praticamente impossibile se gestisci una grande azienda. Gli strumenti di analisi tradizionali non sono in grado di gestire così tanti dati, quindi le aziende devono rivolgersi ai database per l'archiviazione e l'accesso. Quando si sceglie un database per la creazione di modelli ML, è necessario prestare attenzione a vari fattori, tra cui i più importanti sono:

• Prestazione

La popolarità di qualsiasi database dipende dalle sue prestazioni. Poiché i modelli di intelligenza artificiale e machine learning si basano su grandi quantità di dati, viene evidenziata la necessità di prestazioni elevate. Il database giusto dovrebbe elaborare tutti questi dati in un batter d'occhio rendendoli accessibili in diversi formati. Se l'elaborazione delle query è troppo lenta, si verificheranno gravi intoppi durante il training e la previsione del modello ML.

• Scalabilità

Affinché i modelli di machine learning siano efficaci, dovrebbero essere in grado di accedere a grandi quantità di dati ed elaborarli. Per questo motivo è necessario scegliere soluzioni con un elevato grado di scalabilità, ovvero database in grado di far fronte potenzialmente a carichi crescenti. Se un database non ha un buon potenziale di scalabilità, inizierà a rallentare con l'aumentare dei requisiti.

• Integrità dei dati

Affinché i modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico funzionino, hanno bisogno dell’accesso a una grande quantità di dati affidabili. Non dovrebbero esserci errori in termini di coerenza, accuratezza o completamento. In altre parole, l’integrità dei dati è vitale per i risultati finali e influenzerà il modo in cui il pubblico in generale percepisce un modello.

Utilizzo di database per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

Come accennato, un potente database è al centro di qualsiasi progetto di machine learning. D'altra parte, l'apprendimento automatico può essere utilizzato per una varietà di attività, tra cui il machine learning nella personalizzazione del marketing, il machine learning nel rilevamento delle frodi e il machine learning nella sicurezza informatica. Per procura, anche il tuo database preferito ha un impatto importante su tutti questi processi.

Classificazione del database principale

È interessante notare che non ci sono molte soluzioni di database che possono essere utilizzate per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Per la maggior parte, si tratta di tre tipi:

• Database grafici: queste soluzioni digitali consentono di creare relazioni tra diversi dati e classificarli in bordi e nodi. Pertanto, sono ideali per le situazioni in cui è necessario determinare i collegamenti tra i dati. I database grafici forniscono inoltre prestazioni e scalabilità fantastiche per le aziende
• Database relazionali: con questa categoria è possibile inserire dati in tabelle di grandi dimensioni con numerose colonne e righe che classificano in modo univoco le voci. La cosa migliore è che sono facili da usare, anche se sei un principiante. Come se ciò non bastasse, i database relazionali offrono elevata precisione e sicurezza semplificando al tempo stesso la collaborazione
• Database NoSQL: questo tipo di database è ideale per dati specializzati, come immagini, video e testi specifici. Gli esperti li utilizzano per progetti di machine learning in quanto possono semplificare grandi quantità di dati e fornire un'enorme scalabilità. Non solo i database NoSQL sono facili da usare per gli sviluppatori, ma puoi anche aggiornarli con il minimo sforzo

Funzionalità del database per l'apprendimento automatico

Un database deve soddisfare diversi criteri per essere una buona scelta per lo sviluppo di sistemi di apprendimento automatico. Ecco le caratteristiche principali che dovresti cercare durante il processo di selezione:

• Scalabilità: il motivo per cui i sistemi di machine learning sono così potenti è perché si basano su grandi volumi di dati per eseguire attività. Detto questo, il tuo database deve soddisfare questi requisiti ed essere altamente scalabile
• Prestazioni: un altro vantaggio importante dell'apprendimento automatico è che è velocissimo. Con il database giusto, i tuoi sistemi ML possono ottenere prestazioni migliori gestendo con facilità query complesse
• Integrazioni: la maggior parte dei programmi moderni consente un elevato grado di integrazione e personalizzazione. I sistemi ML e AI non sono diversi, quindi avrai bisogno di un database che consenta numerose integrazioni con altre tecnologie e app
• Sicurezza: dato il numero di attacchi informatici globali negli ultimi anni, il tuo database deve essere sufficientemente sicuro da ospitare soluzioni ML

Database popolari per l'apprendimento automatico

Come accennato, ci sono tanti database che possono essere utilizzati per l'intelligenza artificiale e il machine learning. Tuttavia, ai fini di questo articolo, abbiamo deciso di concentrarci sui migliori:

• NebulaGraph: c'è poco che il database NebulaGraph non possa fare quando si tratta di apprendimento automatico. Il database a grafo può facilmente stabilire relazioni tra dati diversi e fornisce anche prestazioni e scalabilità eccellenti
• MySQL: uno dei più famosi sistemi di gestione di database open source, MySQL è utilizzato da numerose aziende, tra cui Uber, YouTube, Facebook e Twitter. Con MySQL HeatWave AutoML hai tutte le funzionalità necessarie per creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning
• MongoDB: come qualsiasi database NoSQL, MongoDB può gestire grandi volumi di dati non strutturati. Se consideriamo le sue query ad alta velocità, il modello dati flessibile e l'indicizzazione, questo è il database perfetto per AI e ML
• PostgreSQL: gli esperti adorano utilizzare PostgreSQL per i modelli di machine learning. Utilizzando questo database, è possibile eseguire tutti i tipi di attività, tra cui classificazione del testo, analisi di regressione, classificazione e riconoscimento delle immagini e previsioni di serie temporali
• Redis: Infine, menzioniamo alcune cose positive su Redis. Questo database è famoso per la sua fantastica elaborazione e memorizzazione nella cache dei dati in tempo reale, che lo rende una scelta solida per lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico

Nella maggior parte dei casi, il database ottimale varierà in base alle tue esigenze specifiche. Quindi, assicurati di provare diverse opzioni prima di impegnarti in una di esse.