기계 학습을 위한 데이터베이스 선택

강력한 데이터베이스 없이는 효율적인 AI 및 머신러닝 시스템을 상상하기 어렵습니다. 무엇보다도 데이터베이스는 데이터를 구성, 저장 및 액세스하는 데 필수적이며, 데이터를 AI 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

불행하게도 머신러닝용 데이터베이스에는 눈에 띄는 문제가 하나 있습니다. 데이터베이스가 너무 많다는 것입니다! 올바른 것을 선택하는 것은 까다로우며, 설상가상으로 이 결정은 전체 프로젝트의 성공에 영향을 미칠 수 있습니다. 무엇보다도 사용 용이성, 대규모 데이터 세트 처리, 확장성, 가격 및 통합 옵션과 같은 여러 요소를 고려해야 합니다.

도움을 드리기 위해 다양한 유형의 데이터베이스, 주요 기능, 특정 사례에 가장 적합한 데이터베이스를 분류했습니다.

데이터베이스 선택 시 요소

대규모 비즈니스를 운영하는 경우 일반 데이터 소스를 사용하는 것은 사실상 불가능합니다. 기존 분석 도구는 그렇게 많은 데이터를 처리할 수 없으므로 기업은 저장 및 액세스를 위해 데이터베이스를 사용해야 합니다. ML 모델 생성을 위한 데이터베이스를 선택할 때 다양한 요소에 주의를 기울여야 하며, 그 중 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다.

• 성능

모든 데이터베이스의 인기는 성능에 달려 있습니다. AI와 ML 모델은 대량의 데이터에 의존하기 때문에 고성능에 대한 필요성이 부각됩니다. 올바른 데이터베이스는 이 모든 데이터를 눈 깜짝할 사이에 처리하는 동시에 다양한 형식으로 액세스할 수 있도록 해야 합니다. 쿼리 처리가 너무 느리면 ML 모델 교육 및 예측 중에 큰 문제가 발생합니다.

• 확장성

머신러닝 모델이 효과적이려면 대량의 데이터에 접근하고 처리할 수 있어야 합니다. 따라서 확장성이 높은 솔루션, 즉 잠재적으로 증가하는 로드를 처리할 수 있는 데이터베이스를 선택해야 합니다. 데이터베이스의 확장 가능성이 좋지 않으면 요구 사항이 증가함에 따라 속도가 느려지기 시작합니다.

• 데이터 무결성

인공지능과 머신러닝 모델이 작동하려면 신뢰할 수 있는 대량의 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 일관성, 정확성, 완성도 측면에서 오류가 있어서는 안 됩니다. 즉, 데이터 무결성은 최종 결과에 필수적이며 일반 대중이 모델을 인식하는 방식에 영향을 미칩니다.

AI 및 기계 학습을 위한 데이터베이스 사용

앞서 언급했듯이 강력한 데이터베이스는 모든 기계 학습 프로젝트의 중심이자 중심에 있습니다. 한편, 머신러닝은 마케팅 개인화의 ML, 사기 탐지의 ML, 사이버 보안의 ML 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다. 프록시를 통해 선택한 데이터베이스도 이러한 모든 프로세스에 큰 영향을 미칩니다.

주요 데이터베이스 분류

흥미롭게도 AI와 머신러닝에 활용할 수 있는 데이터베이스 솔루션은 많지 않습니다. 대부분 다음과 같은 세 가지 유형으로 나뉩니다.

• 그래프 데이터베이스: 이러한 디지털 솔루션을 사용하면 다양한 데이터 간의 관계를 생성하고 이를 에지와 노드로 분류할 수 있습니다. 따라서 데이터 간의 연결을 결정해야 하는 상황에 이상적입니다. 그래프 데이터베이스는 기업에 환상적인 성능과 확장성을 제공합니다.
• 관계형 데이터베이스: 이 범주를 사용하면 항목을 고유하게 분류하는 수많은 열과 행이 있는 큰 테이블에 데이터를 배치할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 초보자라도 사용하기 쉽다는 것입니다. 그것만으로는 충분하지 않은 것처럼 관계형 데이터베이스는 협업을 단순화하는 동시에 높은 정확성과 보안을 제공합니다.
• NoSQL 데이터베이스: 이 유형의 데이터베이스는 이미지, 비디오, 특정 텍스트와 같은 특수 데이터에 이상적입니다. 전문가들은 대량의 데이터를 간소화하고 엄청난 확장성을 제공할 수 있기 때문에 머신러닝 프로젝트에 이를 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 개발자에게 친숙할 뿐만 아니라 최소한의 노력으로 업데이트할 수도 있습니다.

머신러닝을 위한 데이터베이스 기능

데이터베이스가 기계 학습 시스템 개발을 위한 좋은 선택이 되려면 여러 기준을 충족해야 합니다. 선택 과정에서 찾아야 할 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 확장성: 머신러닝 시스템이 강력한 이유는 작업을 실행하기 위해 대량의 데이터에 의존하기 때문입니다. 즉, 데이터베이스는 이러한 요구 사항을 충족해야 하며 확장성이 뛰어나야 합니다.
• 성능: 머신러닝의 또 다른 주요 장점은 빛처럼 빠르다는 것입니다. 올바른 데이터베이스를 사용하면 ML 시스템이 더 나은 성능을 달성하는 동시에 복잡한 쿼리를 쉽게 처리할 수 있습니다.
• 통합: 대부분의 최신 프로그램은 높은 수준의 통합 및 사용자 정의를 허용합니다. ML과 AI 시스템은 다르지 않으므로 다른 기술 및 앱과 다양한 통합을 가능하게 하는 데이터베이스가 필요합니다.
• 보안: 지난 몇 년간 전 세계적으로 발생한 사이버 공격 수를 고려하면 데이터베이스는 ML 솔루션을 수용할 수 있을 만큼 충분히 안전해야 합니다.

기계 학습에 널리 사용되는 데이터베이스

앞서 언급했듯이 AI와 ML에 활용할 수 있는 데이터베이스는 너무 많습니다. 그러나 이 기사의 목적을 위해 우리는 몇 가지 가장 좋은 것들에 초점을 맞추기로 결정했습니다.

• NebulaGraph: 기계 학습과 관련해 NebulaGraph 데이터베이스가 할 수 없는 일은 거의 없습니다. 그래프 데이터베이스는 서로 다른 데이터 간의 관계를 쉽게 구축할 수 있으며 뛰어난 성능과 확장성을 제공합니다.
• MySQL: 가장 유명한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템 중 하나인 MySQL은 Uber, YouTube, Facebook, Twitter를 비롯한 수많은 기업에서 사용됩니다. MySQL HeatWave AutoML을 사용하면 기계 학습 모델을 생성, 교육 및 배포하는 데 필요한 모든 기능을 갖출 수 있습니다.
• MongoDB: 다른 NoSQL 데이터베이스와 마찬가지로 MongoDB는 대량의 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있습니다. 고속 쿼리, 유연한 데이터 모델 및 인덱싱을 고려하면 AI 및 ML을 위한 완벽한 데이터베이스입니다.
• PostgreSQL: 전문가들은 기계 학습 모델에 PostgreSQL을 사용하는 것을 좋아합니다. 이 데이터베이스를 활용하면 텍스트 분류, 회귀 분석, 이미지 분류 및 인식, 시계열 예측을 포함한 모든 종류의 작업을 실행할 수 있습니다.
• Redis: 마지막으로 Redis에 대한 몇 가지 긍정적인 점을 언급하겠습니다. 이 데이터베이스는 환상적인 실시간 데이터 처리 및 캐싱으로 유명하므로 기계 학습 모델 개발을 위한 확실한 선택입니다.

대부분의 경우 최적의 데이터베이스는 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 따라서 그 중 하나를 선택하기 전에 다양한 옵션을 시도해 보십시오.