Выбор базы данных для машинного обучения

Без мощной базы данных трудно представить эффективную систему искусственного интеллекта и машинного обучения. Помимо прочего, базы данных необходимы для организации, хранения и доступа к данным, которые затем можно использовать для создания моделей ИИ.

К сожалению, есть одна вопиющая проблема с базами данных для машинного обучения — их слишком много! Выбрать правильный вариант непросто, и, что еще хуже, это решение может повлиять на успех всего проекта. Среди прочего вам необходимо учитывать множество факторов, таких как простота использования, обработка больших наборов данных, масштабируемость, цена и варианты интеграции.

Чтобы помочь вам, мы сделали анализ различных типов баз данных, их основных функций и того, какая из них лучше всего подойдет для вашего конкретного случая.

Факторы при выборе базы данных

Использование обычных источников данных практически невозможно, если у вас крупный бизнес. Традиционные инструменты аналитики не могут обрабатывать такой объем данных, поэтому компаниям приходится обращаться к базам данных для хранения и доступа. При выборе базы данных для создания модели ML необходимо обращать внимание на различные факторы, из которых наиболее важными являются:

• Производительность

Популярность любой базы данных зависит от ее производительности. Поскольку модели искусственного интеллекта и машинного обучения полагаются на большие объемы данных, подчеркивается необходимость высокой производительности. Правильная база данных должна обрабатывать все эти данные в мгновение ока, делая их доступными в различных форматах. Если обработка запросов происходит слишком медленно, во время обучения и прогнозирования модели ML возникнут серьезные проблемы.

• Масштабируемость

Чтобы модели машинного обучения были эффективными, они должны иметь возможность доступа к большим объемам данных и их обработки. По этой причине вам необходимо выбирать решения с высокой степенью масштабируемости, другими словами, базы данных, которые потенциально могут справиться с возрастающими нагрузками. Если база данных не имеет хорошего потенциала масштабирования, она начнет замедляться по мере увеличения требований.

• Целостность данных

Чтобы модели искусственного интеллекта и машинного обучения работали, им необходим доступ к большому количеству надежных данных. Не должно быть никаких ошибок с точки зрения последовательности, точности или завершения. Другими словами, целостность данных жизненно важна для конечных результатов и повлияет на то, как широкая публика воспримет модель.

Использование баз данных для искусственного интеллекта и машинного обучения

Как уже упоминалось, мощная база данных находится в центре любого проекта машинного обучения. С другой стороны, машинное обучение можно использовать для решения множества задач, включая машинное обучение для персонализации маркетинга, машинное обучение для обнаружения мошенничества и машинное обучение в кибербезопасности. По доверенности, выбранная вами база данных также оказывает большое влияние на все эти процессы.

Классификация основной базы данных

Интересно, что существует не так много решений для баз данных, которые можно использовать для искусственного интеллекта и машинного обучения. По большей части это сводится к трем типам:

• Базы данных графов. Эти цифровые решения позволяют создавать связи между различными данными и классифицировать их на ребра и узлы. По существу, они идеально подходят для ситуаций, когда вам необходимо определить связи между данными. Базы данных графов также обеспечивают фантастическую производительность и масштабируемость для компаний.
• Реляционные базы данных. С помощью этой категории вы можете помещать данные в большие таблицы с многочисленными столбцами и строками, которые уникально классифицируют записи. Самое лучшее в них то, что ими легко пользоваться, даже если вы новичок. Как будто этого было недостаточно, реляционные базы данных обеспечивают высокую точность и безопасность, одновременно упрощая совместную работу.
• Базы данных NoSQL. Этот тип базы данных идеально подходит для специализированных данных, таких как изображения, видео и определенные тексты. Эксперты используют их для проектов машинного обучения, поскольку они могут оптимизировать большие объемы данных и обеспечить огромную масштабируемость. Базы данных NoSQL не только удобны для разработчиков, но и позволяют обновлять их с минимальными усилиями.

Возможности базы данных для машинного обучения

База данных должна соответствовать нескольким критериям, чтобы быть хорошим выбором для разработки систем машинного обучения. Вот основные характеристики, на которые следует обратить внимание в процессе выбора:

• Масштабируемость. Причина, по которой системы машинного обучения настолько эффективны, заключается в том, что они полагаются на большие объемы данных для выполнения задач. При этом ваша база данных должна соответствовать этим требованиям и быть хорошо масштабируемой.
• Производительность. Еще одним важным преимуществом машинного обучения является его молниеносная скорость. Благодаря правильной базе данных ваши системы машинного обучения могут повысить производительность и с легкостью обрабатывать сложные запросы.
• Интеграция: Большинство современных программ допускают высокую степень интеграции и настройки. Системы машинного обучения и искусственного интеллекта ничем не отличаются, поэтому вам понадобится база данных, обеспечивающая многочисленные интеграции с другими технологиями и приложениями.
• Безопасность. Учитывая количество глобальных кибератак за последние несколько лет, ваша база данных должна быть достаточно безопасной для размещения решений ML.

Популярные базы данных для машинного обучения

Как уже упоминалось, существует очень много баз данных, которые можно использовать для искусственного интеллекта и машинного обучения. Однако для целей этой статьи мы решили сосредоточиться на нескольких лучших из них:

• NebulaGraph: База данных NebulaGraph мало что может сделать, когда дело доходит до машинного обучения. База данных графов позволяет легко устанавливать связи между различными данными, а также обеспечивает отличную производительность и масштабируемость.
• MySQL: одна из самых известных систем управления базами данных с открытым исходным кодом. MySQL используется многими корпорациями, включая Uber, YouTube, Facebook и Twitter. MySQL HeatWave AutoML предоставляет все необходимые функции для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
• MongoDB: Как и любая база данных NoSQL, MongoDB может обрабатывать большие объемы неструктурированных данных. Если принять во внимание высокоскоростные запросы, гибкую модель данных и индексирование, то это идеальная база данных для искусственного интеллекта и машинного обучения.
• PostgreSQL: эксперты любят использовать PostgreSQL для моделей машинного обучения. Используя эту базу данных, вы можете выполнять всевозможные задачи, включая классификацию текста, регрессионный анализ, классификацию и распознавание изображений, а также прогнозирование временных рядов.
• Redis: Наконец, давайте упомянем несколько положительных моментов о Redis. Эта база данных популярна благодаря своей фантастической обработке и кэшированию данных в реальном времени, что делает ее отличным выбором для разработки моделей машинного обучения.

В большинстве случаев оптимальная база данных будет варьироваться в зависимости от ваших конкретных потребностей. Поэтому обязательно попробуйте разные варианты, прежде чем выбирать один из них.