Escolhendo um banco de dados para aprendizado de máquina

Sem um banco de dados poderoso, é difícil imaginar um sistema eficiente de IA e aprendizado de máquina. Entre outros, os bancos de dados são essenciais para organizar, armazenar e acessar dados, que podem então ser usados ​​para criar modelos de IA.

Infelizmente, há um problema gritante com bancos de dados para aprendizado de máquina – há simplesmente muitos deles! Escolher o caminho certo é complicado e, para piorar a situação, esta decisão pode afetar o sucesso de todo o projeto. Entre outros, você precisa considerar vários fatores, como facilidade de uso, processamento de grandes conjuntos de dados, escalabilidade, preço e opções de integração.

Para te ajudar, separamos os diferentes tipos de bancos de dados, suas principais características e qual seria o mais adequado para o seu caso específico.

Fatores ao escolher um banco de dados

Usar fontes de dados regulares é virtualmente impossível se você dirige uma grande empresa. As ferramentas analíticas tradicionais não conseguem lidar com tantos dados, por isso as empresas precisam recorrer a bancos de dados para armazenamento e acesso. Ao escolher um banco de dados para criação de modelo de ML, você precisa prestar atenção a vários fatores, dos quais os mais importantes são:

• Desempenho

A popularidade de qualquer banco de dados depende do seu desempenho. Como os modelos de IA e ML dependem de grandes quantidades de dados, a necessidade de alto desempenho é destacada. O banco de dados certo deve processar todos esses dados em um piscar de olhos, ao mesmo tempo que os torna acessíveis em diferentes formatos. Se o processamento da consulta for muito lento, haverá grandes problemas durante o treinamento e a previsão do modelo de ML.

• Escalabilidade

Para que os modelos de aprendizado de máquina sejam eficazes, eles devem ser capazes de acessar grandes quantidades de dados e processá-los. Por isso, é necessário escolher soluções com alto grau de escalabilidade, ou seja, bancos de dados que possam potencialmente lidar com cargas crescentes. Se um banco de dados não tiver um bom potencial de escalonamento, ele começará a ficar mais lento à medida que os requisitos aumentarem.

• Integridade de dados

Para que os modelos de inteligência artificial e de aprendizagem automática funcionem, eles precisam de acesso a uma grande quantidade de dados confiáveis. Não deve haver erros em termos de consistência, precisão ou conclusão. Em outras palavras, a integridade dos dados é vital para os resultados finais e afetará a forma como o público em geral percebe um modelo.

Usando bancos de dados para IA e aprendizado de máquina

Conforme mencionado, um banco de dados poderoso está na vanguarda de qualquer projeto de aprendizado de máquina. Por outro lado, o aprendizado de máquina pode ser utilizado para uma variedade de tarefas, incluindo ML na personalização de marketing, ML na detecção de fraudes e ML na segurança cibernética. Por proxy, o banco de dados de sua escolha também tem um grande impacto em todos esses processos.

Classificação do banco de dados principal

Curiosamente, não existem muitas soluções de banco de dados que possam ser utilizadas para IA e aprendizado de máquina. Na maior parte, tudo se resume a três tipos:

• Bancos de dados gráficos: essas soluções digitais permitem criar relacionamentos entre diferentes dados e categorizá-los em arestas e nós. Como tal, são ideais para situações em que é necessário determinar ligações entre dados. Os bancos de dados gráficos também oferecem desempenho e escalabilidade fantásticos para empresas
• Bancos de dados relacionais: com esta categoria, você pode colocar dados em tabelas grandes com inúmeras colunas e linhas que classificam as entradas de maneira exclusiva. A melhor coisa sobre eles é que são fáceis de usar, mesmo se você for iniciante. Como se isso não bastasse, os bancos de dados relacionais oferecem alta precisão e segurança, ao mesmo tempo que simplificam a colaboração
• Bancos de dados NoSQL: Este tipo de banco de dados é ideal para dados especializados, como imagens, vídeos e textos específicos. Os especialistas os utilizam para projetos de aprendizado de máquina, pois podem otimizar grandes quantidades de dados e fornecer enorme escalabilidade. Os bancos de dados NoSQL não são apenas fáceis de desenvolver, mas você também pode atualizá-los com o mínimo de esforço

Recursos de banco de dados para aprendizado de máquina

Um banco de dados deve atender a diversos critérios para ser uma boa escolha para o desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina. Aqui estão os principais recursos que você deve procurar durante o processo de seleção:

• Escalabilidade: A razão pela qual os sistemas de aprendizado de máquina são tão poderosos é porque eles dependem de grandes volumes de dados para executar tarefas. Dito isto, seu banco de dados deve atender a esses requisitos e ser altamente escalável
• Desempenho: Outra grande vantagem do aprendizado de máquina é que ele é extremamente rápido. Com o banco de dados certo, seus sistemas de ML podem alcançar melhor desempenho enquanto lidam com consultas complexas com facilidade
• Integrações: A maioria dos programas modernos permite um alto grau de integração e customização. Os sistemas de ML e IA não são diferentes, então você precisará de um banco de dados que permita inúmeras integrações com outras tecnologias e aplicativos
• Segurança: Dado o número de ataques cibernéticos globais nos últimos anos, seu banco de dados precisa ser seguro o suficiente para abrigar soluções de ML

Bancos de dados populares para aprendizado de máquina

Conforme mencionado, existem muitos bancos de dados que podem ser utilizados para IA e ML. No entanto, para os fins deste artigo, decidimos nos concentrar em alguns dos melhores:

• NebulaGraph: Há pouca coisa que o banco de dados NebulaGraph não pode fazer quando se trata de aprendizado de máquina. O banco de dados gráfico pode estabelecer facilmente relacionamentos entre diferentes dados e também oferece excelente desempenho e escalabilidade
• MySQL: Um dos mais famosos sistemas de gerenciamento de banco de dados de código aberto, o MySQL é usado por inúmeras empresas, incluindo Uber, YouTube, Facebook e Twitter. Com MySQL HeatWave AutoML, você tem todos os recursos necessários para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina
• MongoDB: como qualquer banco de dados NoSQL, o MongoDB pode lidar com grandes volumes de dados não estruturados. Se considerarmos sua consulta de alta velocidade, modelo de dados flexível e indexação, este é o banco de dados perfeito para IA e ML
• PostgreSQL: os especialistas adoram usar o PostgreSQL para modelos de aprendizado de máquina. Ao utilizar este banco de dados, você pode executar todos os tipos de tarefas, incluindo classificação de texto, análise de regressão, classificação e reconhecimento de imagens e previsões de séries temporais.
• Redis: Por último, vamos mencionar algumas coisas positivas sobre o Redis. Este banco de dados é popular por seu fantástico processamento e armazenamento em cache de dados em tempo real, tornando-o uma escolha sólida para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina

Na maioria dos casos, o banco de dados ideal varia de acordo com suas necessidades específicas. Portanto, experimente diferentes opções antes de se comprometer com uma delas.