Wybór bazy danych do uczenia maszynowego

Bez potężnej bazy danych trudno wyobrazić sobie wydajny system sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Między innymi bazy danych są integralną częścią organizowania, przechowywania i uzyskiwania dostępu do danych, które można następnie wykorzystać do tworzenia modeli sztucznej inteligencji.

Niestety istnieje jeden rażący problem z bazami danych do uczenia maszynowego – jest ich po prostu za dużo! Wybór odpowiedniego jest trudny, a co gorsza, ta decyzja może mieć wpływ na powodzenie całego projektu. Należy wziąć pod uwagę między innymi wiele czynników, takich jak łatwość użycia, przetwarzanie dużych zbiorów danych, skalowalność, cena i opcje integracji.

Aby Ci pomóc, przygotowaliśmy zestawienie różnych typów baz danych, ich głównych cech i tego, która z nich będzie najlepsza w Twoim konkretnym przypadku.

Czynniki przy wyborze bazy danych

Korzystanie ze zwykłych źródeł danych jest praktycznie niemożliwe, jeśli prowadzisz dużą firmę. Tradycyjne narzędzia analityczne nie są w stanie obsłużyć tak dużej ilości danych, dlatego firmy muszą korzystać z baz danych w celu przechowywania i uzyskiwania dostępu. Wybierając bazę danych do tworzenia modelu ML, należy zwrócić uwagę na różne czynniki, z których najważniejsze to:

• Wydajność

Popularność dowolnej bazy danych zależy od jej wydajności. Ponieważ modele AI i ML opierają się na dużych ilościach danych, podkreśla się potrzebę wysokiej wydajności. Odpowiednia baza danych powinna przetworzyć wszystkie te dane w mgnieniu oka, udostępniając je w różnych formatach. Jeśli przetwarzanie zapytań jest zbyt wolne, podczas uczenia i przewidywania modelu uczenia maszynowego wystąpią poważne problemy.

• Skalowalność

Aby modele uczenia maszynowego były skuteczne, powinny mieć możliwość dostępu do dużej ilości danych i ich przetwarzania. Z tego powodu należy wybierać rozwiązania charakteryzujące się dużą skalowalnością, czyli bazami danych, które potencjalnie poradzą sobie z rosnącymi obciążeniami. Jeśli baza danych nie ma dobrego potencjału skalowania, zacznie zwalniać wraz ze wzrostem wymagań.

• Integralność danych

Aby modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego mogły działać, potrzebują dostępu do dużej ilości wiarygodnych danych. Nie powinno być żadnych błędów pod względem spójności, dokładności i kompletności. Innymi słowy, integralność danych ma kluczowe znaczenie dla ostatecznych wyników i będzie miała wpływ na to, jak ogół społeczeństwa postrzega model.

Wykorzystanie baz danych na potrzeby sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Jak wspomniano, potężna baza danych znajduje się w centrum każdego projektu uczenia maszynowego. Z drugiej strony uczenie maszynowe można wykorzystać do różnych zadań, w tym uczenia maszynowego w personalizacji marketingu, uczenia maszynowego w wykrywaniu oszustw i uczenia maszynowego w cyberbezpieczeństwie. Dzięki proxy wybrana baza danych ma również duży wpływ na wszystkie te procesy.

Główna klasyfikacja baz danych

Co ciekawe, nie ma wielu rozwiązań bazodanowych, które można wykorzystać do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. W większości sprowadza się to do trzech typów:

• Grafowe bazy danych: Te rozwiązania cyfrowe umożliwiają tworzenie relacji między różnymi danymi i kategoryzację ich według krawędzi i węzłów. Jako takie idealnie nadają się w sytuacjach, w których trzeba określić powiązania między danymi. Grafowe bazy danych zapewniają także firmom fantastyczną wydajność i skalowalność
• Relacyjne bazy danych: w tej kategorii możesz umieszczać dane w dużych tabelach zawierających liczne kolumny i wiersze, które jednoznacznie klasyfikują wpisy. Najlepsze w nich jest to, że są łatwe w użyciu, nawet jeśli jesteś początkujący. Jakby tego było mało, relacyjne bazy danych oferują wysoką dokładność i bezpieczeństwo, a jednocześnie upraszczają współpracę
• Bazy danych NoSQL: ten typ bazy danych jest idealny do przechowywania specjalistycznych danych, takich jak obrazy, filmy i określone teksty. Eksperci wykorzystują je w projektach uczenia maszynowego, ponieważ mogą usprawnić duże ilości danych i zapewniają ogromną skalowalność. Bazy danych NoSQL są nie tylko przyjazne dla programistów, ale można je także aktualizować przy minimalnym wysiłku

Funkcje bazy danych do uczenia maszynowego

Baza danych musi spełniać kilka kryteriów, aby była dobrym wyborem do tworzenia systemów uczenia maszynowego. Oto główne cechy, na które powinieneś zwrócić uwagę podczas procesu selekcji:

• Skalowalność: Powodem, dla którego systemy uczenia maszynowego są tak wydajne, jest to, że do wykonywania zadań wykorzystują duże ilości danych. Biorąc to pod uwagę, Twoja baza danych musi spełniać te wymagania i być wysoce skalowalna
• Wydajność: Kolejną ważną zaletą uczenia maszynowego jest jego błyskawiczna szybkość. Dzięki odpowiedniej bazie danych Twoje systemy ML mogą osiągnąć lepszą wydajność, jednocześnie z łatwością obsługując złożone zapytania
• Integracje: Większość nowoczesnych programów pozwala na wysoki stopień integracji i dostosowania. Systemy ML i AI nie różnią się od siebie, dlatego będziesz potrzebować bazy danych, która umożliwi liczne integracje z innymi technologiami i aplikacjami
• Bezpieczeństwo: biorąc pod uwagę liczbę globalnych cyberataków w ciągu ostatnich kilku lat, Twoja baza danych musi być wystarczająco bezpieczna, aby pomieścić rozwiązania ML

Popularne bazy danych do uczenia maszynowego

Jak wspomniano, istnieje wiele baz danych, które można wykorzystać do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jednak na potrzeby tego artykułu postanowiliśmy skupić się na kilku najlepszych:

• NebulaGraph: Niewiele jest baz danych NebulaGraph, których nie można obsłużyć w przypadku uczenia maszynowego. Baza danych grafów pozwala z łatwością ustanawiać relacje pomiędzy różnymi danymi, a przy tym zapewnia doskonałą wydajność i skalowalność
• MySQL: Jeden z najsłynniejszych systemów zarządzania bazami danych typu open source. MySQL jest używany przez wiele korporacji, w tym Uber, YouTube, Facebook i Twitter. Dzięki MySQL HeatWave AutoML masz wszystkie funkcje niezbędne do tworzenia, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego
• MongoDB: Jak każda baza danych NoSQL, MongoDB może obsługiwać duże ilości nieustrukturyzowanych danych. Jeśli weźmiemy pod uwagę szybkie zapytania, elastyczny model danych i indeksowanie, jest to idealna baza danych dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• PostgreSQL: Eksperci uwielbiają używać PostgreSQL do modeli uczenia maszynowego. Korzystając z tej bazy danych, można wykonywać wszelkiego rodzaju zadania, w tym klasyfikację tekstu, analizę regresji, klasyfikację i rozpoznawanie obrazów oraz przewidywanie szeregów czasowych
• Redis: Na koniec wspomnijmy o kilku pozytywnych rzeczach na temat Redis. Ta baza danych jest popularna ze względu na fantastyczne przetwarzanie i buforowanie danych w czasie rzeczywistym, co czyni ją solidnym wyborem do opracowywania modeli uczenia maszynowego

W większości przypadków optymalna baza danych będzie się różnić w zależności od konkretnych potrzeb. Dlatego zanim zdecydujesz się na jedną z nich, wypróbuj różne opcje.