Alegerea unei baze de date pentru învățarea automată

Fără o bază de date puternică, este greu de imaginat un sistem eficient de AI și de învățare automată. Printre altele, bazele de date sunt integrante pentru organizarea, stocarea și accesarea datelor, care pot fi apoi folosite pentru a crea modele AI.

Din păcate, există o problemă flagrantă cu bazele de date pentru învățarea automată – pur și simplu sunt prea multe! Alegerea celui potrivit este dificilă și, pentru a înrăutăți lucrurile, această decizie poate afecta succesul întregului proiect. Printre altele, trebuie să luați în considerare mai mulți factori, cum ar fi ușurința în utilizare, procesarea setului de date mare, scalabilitatea, prețul și opțiunile de integrare.

Pentru a vă ajuta, am făcut o defalcare a diferitelor tipuri de baze de date, caracteristicile lor principale și care ar fi cea mai bună pentru cazul dvs.

Factori la alegerea unei baze de date

Utilizarea surselor obișnuite de date este practic imposibilă dacă conduceți o afacere mare. Instrumentele tradiționale de analiză nu pot gestiona atât de multe date, așa că companiile trebuie să apeleze la baze de date pentru stocare și accesare. Atunci când alegeți o bază de date pentru crearea modelului ML, trebuie să acordați atenție diverșilor factori, dintre care cei mai importanți sunt:

• Performanţă

Popularitatea oricărei baze de date depinde de performanța acesteia. Deoarece modelele AI și ML se bazează pe cantități mari de date, este evidențiată nevoia de performanță ridicată. Baza de date potrivită ar trebui să prelucreze toate aceste date într-o clipă, făcându-le accesibile în diferite formate. Dacă procesarea interogărilor este prea lentă, vor exista sughițuri majore în timpul pregătirii și predicției modelului ML.

• Scalabilitate

Pentru ca modelele de învățare automată să fie eficiente, acestea ar trebui să poată accesa cantități mari de date și să le proceseze. Din acest motiv, trebuie să alegeți soluții cu un grad ridicat de scalabilitate, cu alte cuvinte, baze de date care pot face față unor sarcini în creștere. Dacă o bază de date nu are un potențial de scalare bun, va începe să încetinească pe măsură ce cerințele cresc.

• Integritatea datelor

Pentru ca inteligența artificială și modelele de învățare automată să funcționeze, au nevoie de acces la o cantitate mare de date fiabile. Nu ar trebui să existe erori în ceea ce privește consistența, acuratețea sau completarea. Cu alte cuvinte, integritatea datelor este vitală pentru rezultatele finale și va afecta modul în care publicul larg percepe un model.

Utilizarea bazelor de date pentru AI și învățare automată

După cum am menționat, o bază de date puternică se află în centrul oricărui proiect de învățare automată. Pe de altă parte, învățarea automată poate fi utilizată pentru o varietate de sarcini, inclusiv ML în personalizarea marketingului, ML în detectarea fraudelor și ML în securitatea cibernetică. Prin proxy, baza de date pe care o alegeți are, de asemenea, un impact major asupra tuturor acestor procese.

Clasificarea bazei de date principale

Destul de interesant, nu există multe soluții de baze de date care să poată fi utilizate pentru AI și învățarea automată. În cea mai mare parte, se reduce la trei tipuri:

• Baze de date grafice: Aceste soluții digitale vă permit să creați relații între diferite date și să le clasificați în margini și noduri. Ca atare, ele sunt ideale pentru situațiile în care trebuie să determinați legături între date. Bazele de date grafice oferă, de asemenea, performanțe și scalabilitate fantastice pentru companii
• Baze de date relaționale: Cu această categorie, puteți plasa date în tabele mari cu numeroase coloane și rânduri care clasifică intrările în mod unic. Cel mai bun lucru la ei este că sunt ușor de folosit, chiar dacă ești începător. De parcă nu ar fi suficient, bazele de date relaționale oferă precizie și securitate ridicate, simplificând în același timp colaborarea
• Baze de date NoSQL: acest tip de bază de date este ideal pentru date specializate, cum ar fi imagini, videoclipuri și texte specifice. Experții le folosesc pentru proiecte de învățare automată, deoarece pot eficientiza cantități mari de date și pot oferi o scalabilitate enormă. Nu numai că bazele de date NoSQL sunt prietenoase pentru dezvoltatori, dar le puteți și actualiza cu un efort minim

Funcții de bază de date pentru învățarea automată

O bază de date trebuie să îndeplinească mai multe criterii pentru a fi o alegere bună pentru dezvoltarea sistemelor de învățare automată. Iată principalele caracteristici pe care ar trebui să le căutați în timpul procesului de selecție:

• Scalabilitate: Motivul pentru care sistemele de învățare automată sunt atât de puternice este că se bazează pe volume mari de date pentru a executa sarcini. Acestea fiind spuse, baza de date trebuie să corespundă acestor cerințe și să fie foarte scalabilă
• Performanță: Un alt avantaj major al învățării automate este că este rapid fulgerător. Cu baza de date potrivită, sistemele dvs. de ML pot obține performanțe mai bune în timp ce gestionează interogări complexe cu ușurință
• Integrari: Majoritatea programelor moderne permit un grad ridicat de integrare si personalizare. Sistemele ML și AI nu sunt diferite, așa că veți avea nevoie de o bază de date care să permită numeroase integrări cu alte tehnologii și aplicații
• Securitate: Având în vedere numărul de atacuri cibernetice globale din ultimii câțiva ani, baza de date trebuie să fie suficient de sigură pentru a găzdui soluții ML

Baze de date populare pentru învățarea automată

După cum am menționat, există atât de multe baze de date care pot fi utilizate pentru AI și ML. Cu toate acestea, în scopul acestui articol, am decis să ne concentrăm pe cele mai bune câteva:

• NebulaGraph: Există o mică bază de date NebulaGraph pe care nu o poate face când vine vorba de învățare automată. Baza de date cu grafice poate stabili cu ușurință relații între diferite date și oferă, de asemenea, performanță și scalabilitate excelente
• MySQL: unul dintre cele mai cunoscute sisteme de gestionare a bazelor de date open-source, MySQL este folosit de numeroase corporații, inclusiv Uber, YouTube, Facebook și Twitter. Cu MySQL HeatWave AutoML, aveți toate caracteristicile necesare pentru crearea, antrenamentul și implementarea modelelor de învățare automată
• MongoDB: Ca orice bază de date NoSQL, MongoDB poate gestiona volume mari de date nestructurate. Dacă luăm în considerare interogările sale de mare viteză, modelul flexibil de date și indexarea, aceasta este baza de date perfectă pentru AI și ML
• PostgreSQL: experților le place să folosească PostgreSQL pentru modele de învățare automată. Folosind această bază de date, puteți executa tot felul de sarcini, inclusiv clasificarea textului, analiza regresiei, clasificarea și recunoașterea imaginilor și predicțiile serii de timp.
• Redis: În sfârșit, să menționăm câteva lucruri pozitive despre Redis. Această bază de date este populară pentru procesarea și stocarea în cache a datelor în timp real, ceea ce o face o alegere solidă pentru dezvoltarea modelelor de învățare automată

În cele mai multe cazuri, baza de date optimă va varia în funcție de nevoile dumneavoastră specifice. Așadar, asigurați-vă că încercați diferite opțiuni înainte de a vă dedica una dintre ele.