機械学習用のデータベースの選択
公開: 2023-12-21
強力なデータベースがなければ、効率的な AI および機械学習システムを想像するのは困難です。 とりわけデータベースは、データの整理、保存、アクセスに不可欠であり、データは AI モデルの作成に使用できます。
残念ながら、機械学習用のデータベースには明らかな問題が 1 つあります。それは、データベースが多すぎることです。 正しいものを選択するのは難しく、さらに悪いことに、この決定がプロジェクト全体の成功に影響を与える可能性があります。 とりわけ、使いやすさ、大規模なデータセットの処理、スケーラビリティ、価格、統合オプションなどの複数の要素を考慮する必要があります。
あなたを助けるために、さまざまな種類のデータベース、その主な機能、そして特定のケースにどれが最適かを分類しました。
データベースを選択する際の要素
大規模なビジネスを運営している場合、通常のデータ ソースを使用することは事実上不可能です。 従来の分析ツールではそれほど大量のデータを処理できないため、企業は保存とアクセスのためにデータベースに頼る必要があります。 ML モデル作成用のデータベースを選択するときは、さまざまな要素に注意を払う必要がありますが、その中で最も重要なものは次のとおりです。
- パフォーマンス
データベースの人気はそのパフォーマンスにかかっています。 AI および ML モデルは大量のデータに依存するため、高いパフォーマンスの必要性が強調されています。 適切なデータベースは、さまざまな形式でアクセスできるようにしながら、このすべてのデータを瞬時に処理する必要があります。 クエリの処理が遅すぎると、ML モデルのトレーニングと予測中に大きな問題が発生します。
- スケーラビリティ
機械学習モデルが効果的であるためには、大量のデータにアクセスして処理できる必要があります。 そのため、高度なスケーラビリティを備えたソリューション、つまり増加する負荷に潜在的に対処できるデータベースを選択する必要があります。 データベースに十分な拡張性がない場合、要件が増加するにつれて速度が低下し始めます。
- データの整合性
人工知能と機械学習モデルが機能するには、大量の信頼できるデータにアクセスする必要があります。 一貫性、正確さ、完成度の点でエラーがあってはなりません。 言い換えれば、データの整合性は最終結果にとって極めて重要であり、一般の人々がモデルをどのように認識するかに影響を与えます。
AI と機械学習のためのデータベースの使用
前述したように、強力なデータベースはあらゆる機械学習プロジェクトの中心にあります。 一方、機械学習は、マーケティングのパーソナライゼーションにおける ML、不正検出における ML、サイバーセキュリティにおける ML など、さまざまなタスクに利用できます。 プロキシによって、選択したデータベースもこれらすべてのプロセスに大きな影響を与えます。
データベースの主な分類
興味深いことに、AI や機械学習に利用できるデータベース ソリューションはそれほど多くありません。 ほとんどの場合、次の 3 つのタイプに分類されます。
- グラフ データベース:これらのデジタル ソリューションを使用すると、さまざまなデータ間の関係を作成し、それらをエッジとノードに分類できます。 そのため、データ間のリンクを決定する必要がある状況に最適です。 グラフ データベースは企業に優れたパフォーマンスと拡張性も提供します
- リレーショナル データベース:このカテゴリを使用すると、エントリを一意に分類する多数の列と行を含む大きなテーブルにデータを配置できます。 一番良い点は、初心者でも使いやすいことです。 それだけでは十分ではないかのように、リレーショナル データベースはコラボレーションを簡素化しながら、高い精度とセキュリティを提供します。
- NoSQL データベース:このタイプのデータベースは、画像、ビデオ、特定のテキストなどの特殊なデータに最適です。 専門家は、大量のデータを合理化し、優れたスケーラビリティを提供できるため、機械学習プロジェクトにこれらを使用しています。 NoSQL データベースは開発者にとって使いやすいだけでなく、最小限の労力で更新することもできます。
機械学習用のデータベース機能
機械学習システムの開発に適した選択肢となるためには、データベースがいくつかの基準を満たす必要があります。 選択プロセス中に探す必要がある主な機能は次のとおりです。
- スケーラビリティ:機械学習システムが非常に強力である理由は、タスクを実行するために大量のデータに依存しているためです。 そうは言っても、データベースはこれらの要件を満たし、拡張性が高い必要があります。
- パフォーマンス:機械学習のもう 1 つの大きな利点は、超高速であることです。 適切なデータベースを使用すると、ML システムは複雑なクエリを簡単に処理しながら、パフォーマンスを向上させることができます。
- 統合:最新のプログラムのほとんどでは、高度な統合とカスタマイズが可能です。 ML システムと AI システムも同様であるため、他のテクノロジーやアプリとのさまざまな統合を可能にするデータベースが必要になります。
- セキュリティ:過去数年間の世界的なサイバー攻撃の数を考慮すると、データベースは ML ソリューションを収容するのに十分な安全性を備えている必要があります。
機械学習用の人気のあるデータベース
前述したように、AI や ML に利用できるデータベースは数多くあります。 ただし、この記事では、いくつかの優れたものに焦点を当てることにしました。
- NebulaGraph:機械学習に関しては、NebulaGraph データベースでできないことはほとんどありません。 グラフ データベースは、異なるデータ間の関係を簡単に確立でき、優れたパフォーマンスと拡張性も提供します。
- MySQL:最も有名なオープンソース データベース管理システムの 1 つである MySQL は、Uber、YouTube、Facebook、Twitter などの多数の企業で使用されています。 MySQL HeatWave AutoML を使用すると、機械学習モデルの作成、トレーニング、デプロイに必要な機能がすべて揃っています
- MongoDB:他の NoSQL データベースと同様、MongoDB は大量の非構造化データを処理できます。 高速クエリ、柔軟なデータ モデル、インデックス作成を考慮すると、これは AI と ML に最適なデータベースです。
- PostgreSQL:専門家は機械学習モデルに PostgreSQL を使用することを好みます。 このデータベースを活用することで、テキストの分類、回帰分析、画像の分類と認識、時系列予測など、あらゆるタスクを実行できます。
- Redis:最後に、Redis についていくつか良い点を挙げてみましょう。 このデータベースは、優れたリアルタイム データ処理とキャッシュで人気があり、機械学習モデルの開発に確実な選択肢となっています。
ほとんどの場合、最適なデータベースは特定のニーズに応じて異なります。 したがって、いずれかのオプションを選択する前に、必ずさまざまなオプションを試してください。