การเลือกฐานข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

หากไม่มีฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ก็ยากที่จะจินตนาการถึงระบบ AI และระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ เหนือสิ่งอื่นใด ฐานข้อมูลเป็นส่วนสำคัญสำหรับการจัดระเบียบ จัดเก็บ และการเข้าถึงข้อมูล ซึ่งสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างแบบจำลอง AI ได้

น่าเสียดายที่มีปัญหาหนึ่งที่ชัดเจนเกี่ยวกับฐานข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง – มีมากเกินไป! การเลือกสิ่งที่ถูกต้องเป็นเรื่องยาก และที่แย่ไปกว่านั้น การตัดสินใจนี้อาจส่งผลต่อความสำเร็จของโครงการทั้งหมด เหนือสิ่งอื่นใด คุณต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการ เช่น ความง่ายในการใช้งาน การประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความสามารถในการปรับขนาด ราคา และตัวเลือกในการบูรณาการ

เพื่อช่วยเหลือคุณ เราได้แจกแจงฐานข้อมูลประเภทต่างๆ คุณสมบัติหลัก และฐานข้อมูลใดที่เหมาะกับกรณีของคุณมากที่สุด

ปัจจัยในการเลือกฐานข้อมูล

การใช้แหล่งข้อมูลปกติแทบจะเป็นไปไม่ได้หากคุณดำเนินธุรกิจขนาดใหญ่ เครื่องมือวิเคราะห์แบบเดิมไม่สามารถจัดการข้อมูลได้มากขนาดนั้น บริษัทจึงจำเป็นต้องหันมาใช้ฐานข้อมูลเพื่อจัดเก็บและเข้าถึง เมื่อเลือกฐานข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลอง ML คุณต้องคำนึงถึงปัจจัยต่าง ๆ ซึ่งปัจจัยที่สำคัญที่สุด ได้แก่:

• ผลงาน

ความนิยมของฐานข้อมูลขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของฐานข้อมูล เนื่องจากโมเดล AI และ ML ต้องอาศัยข้อมูลปริมาณมาก ความต้องการประสิทธิภาพสูงจึงถูกเน้นย้ำ ฐานข้อมูลที่ถูกต้องควรประมวลผลข้อมูลทั้งหมดนี้ในพริบตาในขณะที่ทำให้สามารถเข้าถึงได้ในรูปแบบที่แตกต่างกัน หากการประมวลผลคิวรีช้าเกินไป จะเกิดอาการสะดุดครั้งใหญ่ระหว่างการฝึกโมเดล ML และการคาดการณ์

• ความสามารถในการขยายขนาด

เพื่อให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีประสิทธิภาพ พวกเขาควรสามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากและประมวลผลได้ ด้วยเหตุนี้ คุณจึงต้องเลือกโซลูชันที่มีความสามารถในการปรับขนาดในระดับสูง หรืออีกนัยหนึ่งคือฐานข้อมูลที่อาจรับมือกับปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นได้ หากฐานข้อมูลไม่มีศักยภาพในการขยายขนาดที่ดี ฐานข้อมูลจะเริ่มช้าลงเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น

• ความสมบูรณ์ของข้อมูล

เพื่อให้โมเดลปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงทำงานได้ พวกเขาต้องการการเข้าถึงข้อมูลที่เชื่อถือได้จำนวนมาก ไม่ควรมีข้อผิดพลาดใดๆ ในแง่ของความสม่ำเสมอ ความถูกต้อง หรือความสมบูรณ์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ความสมบูรณ์ของข้อมูลมีความสำคัญต่อผลลัพธ์ขั้นสุดท้าย และจะส่งผลต่อการรับรู้ของประชาชนทั่วไปต่อแบบจำลอง

การใช้ฐานข้อมูลสำหรับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

ตามที่กล่าวไว้ ฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพอยู่ที่ด้านหน้าและศูนย์กลางของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้งานได้หลากหลาย รวมถึง ML ในการปรับเปลี่ยนการตลาดส่วนบุคคล, ML ในการตรวจจับการฉ้อโกง และ ML ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยพร็อกซี ฐานข้อมูลที่คุณเลือกยังมีผลกระทบสำคัญต่อกระบวนการเหล่านี้ทั้งหมดด้วย

การจำแนกฐานข้อมูลหลัก

สิ่งที่น่าสนใจคือมีโซลูชันฐานข้อมูลไม่มากนักที่สามารถใช้สำหรับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้ โดยส่วนใหญ่แล้วจะแบ่งออกเป็นสามประเภท:

• ฐานข้อมูลกราฟ: โซลูชันดิจิทัลเหล่านี้ช่วยให้คุณสร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ และจัดหมวดหมู่ให้เป็นขอบและโหนดได้ ด้วยเหตุนี้ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่คุณต้องระบุการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล ฐานข้อมูลกราฟยังมอบประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่ยอดเยี่ยมให้กับบริษัทต่างๆ
• ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์: ด้วยหมวดหมู่นี้ คุณสามารถวางข้อมูลลงในตารางขนาดใหญ่ที่มีคอลัมน์และแถวจำนวนมากที่จัดประเภทรายการโดยไม่ซ้ำกัน สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับพวกเขาคือมันใช้งานง่าย แม้ว่าคุณจะเป็นมือใหม่ก็ตาม ราวกับว่ายังไม่เพียงพอ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์นำเสนอความแม่นยำและความปลอดภัยสูง ในขณะเดียวกันก็ทำให้การทำงานร่วมกันง่ายขึ้น
• ฐานข้อมูล NoSQL: ฐานข้อมูลประเภทนี้เหมาะสำหรับข้อมูลเฉพาะทาง เช่น รูปภาพ วิดีโอ และข้อความเฉพาะ ผู้เชี่ยวชาญใช้สิ่งเหล่านี้สำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากสามารถปรับปรุงข้อมูลปริมาณมากและมอบความสามารถในการปรับขนาดได้อย่างมหาศาล ไม่เพียงแต่เป็นมิตรกับนักพัฒนาฐานข้อมูล NoSQL เท่านั้น แต่คุณยังสามารถอัปเดตฐานข้อมูลเหล่านั้นได้โดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย

คุณสมบัติฐานข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ฐานข้อมูลต้องเป็นไปตามเกณฑ์หลายประการจึงจะเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการพัฒนาระบบการเรียนรู้ของเครื่อง นี่คือคุณสมบัติหลักที่คุณควรมองหาในระหว่างกระบวนการคัดเลือก:

• ความสามารถในการปรับขนาด: สาเหตุที่ระบบการเรียนรู้ของเครื่องมีประสิทธิภาพมากก็เพราะพวกเขาต้องอาศัยข้อมูลปริมาณมากในการดำเนินงาน ดังที่กล่าวไปแล้ว ฐานข้อมูลของคุณต้องตรงกับข้อกำหนดเหล่านี้และสามารถปรับขนาดได้สูง
• ประสิทธิภาพ: ข้อดีที่สำคัญอีกประการหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องคือการทำงานที่รวดเร็วปานสายฟ้า ด้วยฐานข้อมูลที่เหมาะสม ระบบ ML ของคุณจะได้รับประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในขณะที่จัดการกับการสืบค้นที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย
• บูรณาการ: โปรแกรมที่ทันสมัยส่วนใหญ่อนุญาตให้มีการบูรณาการและการปรับแต่งในระดับสูง ระบบ ML และ AI ก็ไม่แตกต่างกัน ดังนั้น คุณจะต้องมีฐานข้อมูลที่สามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีและแอปอื่นๆ ได้มากมาย
• ความปลอดภัย: เมื่อพิจารณาจากจำนวนการโจมตีทางไซเบอร์ทั่วโลกในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ฐานข้อมูลของคุณจึงต้องปลอดภัยเพียงพอที่จะบรรจุโซลูชัน ML

ฐานข้อมูลยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว มีฐานข้อมูลมากมายที่สามารถใช้สำหรับ AI และ ML ได้ อย่างไรก็ตาม เพื่อจุดประสงค์ของบทความนี้ เราได้ตัดสินใจที่จะมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ดีที่สุดสองสามข้อ:

• NebulaGraph: มีฐานข้อมูล NebulaGraph เพียงเล็กน้อยที่ไม่สามารถทำได้เมื่อพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่อง ฐานข้อมูลกราฟสามารถสร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย และยังให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่ยอดเยี่ยมอีกด้วย
• MySQL: หนึ่งในระบบการจัดการฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่มีชื่อเสียงที่สุด MySQL ถูกใช้โดยบริษัทหลายแห่ง รวมถึง Uber, YouTube, Facebook และ Twitter ด้วย MySQL HeatWave AutoML คุณจะมีคุณสมบัติที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับการสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดล Machine Learning
• MongoDB: เช่นเดียวกับฐานข้อมูล NoSQL อื่นๆ MongoDB สามารถรองรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากได้ หากเราพิจารณาการสืบค้นความเร็วสูง โมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น และการจัดทำดัชนี นี่คือฐานข้อมูลที่สมบูรณ์แบบสำหรับ AI และ ML
• PostgreSQL: ผู้เชี่ยวชาญชอบใช้ PostgreSQL สำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการใช้ฐานข้อมูลนี้ คุณสามารถดำเนินงานได้ทุกประเภท รวมถึงการจัดหมวดหมู่ข้อความ การวิเคราะห์การถดถอย การจัดหมวดหมู่และการจดจำรูปภาพ และการทำนายอนุกรมเวลา
• Redis: สุดท้ายนี้ มาพูดถึงข้อดีบางประการเกี่ยวกับ Redis กัน ฐานข้อมูลนี้ได้รับความนิยมในด้านการประมวลผลข้อมูลและการแคชแบบเรียลไทม์ที่ยอดเยี่ยม ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ในกรณีส่วนใหญ่ ฐานข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดจะแตกต่างกันไปตามความต้องการเฉพาะของคุณ ดังนั้นอย่าลืมลองใช้ตัวเลือกต่างๆ ก่อนที่จะตัดสินใจเลือกหนึ่งในนั้น