Makine Öğrenimi İçin Veritabanı Seçmek

Güçlü bir veritabanı olmadan verimli bir yapay zeka ve makine öğrenimi sistemi hayal etmek zordur. Diğerlerinin yanı sıra veritabanları, verileri düzenlemek, depolamak ve verilere erişmek için vazgeçilmezdir ve bunlar daha sonra yapay zeka modelleri oluşturmak için kullanılabilir.

Ne yazık ki, makine öğrenimi veritabanlarında göze çarpan bir sorun var: Bunlardan çok fazla var! Doğru olanı seçmek zordur ve daha da kötüsü bu karar tüm projenin başarısını etkileyebilir. Diğerlerinin yanı sıra kullanım kolaylığı, büyük veri kümesi işleme, ölçeklenebilirlik, fiyat ve entegrasyon seçenekleri gibi birçok faktörü göz önünde bulundurmanız gerekir.

Size yardımcı olmak için, farklı veritabanlarının bir dökümünü, bunların ana özelliklerini ve sizin durumunuz için hangisinin en iyi olacağını inceledik.

Veritabanı seçerken faktörler

Büyük bir işletme yürütüyorsanız normal veri kaynaklarını kullanmak neredeyse imkansızdır. Geleneksel analiz araçları bu kadar çok veriyi işleyemediğinden şirketlerin depolama ve erişim için veritabanlarına yönelmeleri gerekiyor. ML modeli oluşturmak için bir veritabanı seçerken çeşitli faktörlere dikkat etmeniz gerekir; bunlardan en önemlileri şunlardır:

• Verim

Herhangi bir veritabanının popülaritesi performansına bağlıdır. Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri büyük miktarda veriye dayandığından, yüksek performansa olan ihtiyaç vurgulanıyor. Doğru veritabanı, tüm bu verileri göz açıp kapayıncaya kadar işlemeli ve farklı formatlarda erişilebilir hale getirmelidir. Sorgu işleme çok yavaşsa ML modeli eğitimi ve tahmini sırasında büyük aksaklıklar yaşanacaktır.

• Ölçeklenebilirlik

Makine öğrenimi modellerinin etkili olabilmesi için büyük miktarlarda veriye erişebilmeleri ve bunları işleyebilmeleri gerekir. Bu nedenle, yüksek derecede ölçeklenebilirliğe sahip çözümleri, diğer bir deyişle artan yüklerin üstesinden gelme potansiyeli olan veritabanlarını seçmeniz gerekir. Bir veritabanının ölçeklendirme potansiyeli iyi değilse gereksinimler arttıkça yavaşlamaya başlayacaktır.

• Veri bütünlüğü

Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin çalışabilmesi için büyük miktarda güvenilir veriye erişmeleri gerekiyor. Tutarlılık, doğruluk ve tamamlama açısından herhangi bir hata olmamalıdır. Başka bir deyişle, veri bütünlüğü nihai sonuçlar için hayati öneme sahiptir ve genel kamuoyunun bir modeli nasıl algıladığını etkileyecektir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi için veritabanlarını kullanma

Daha önce de belirtildiği gibi, güçlü bir veritabanı herhangi bir makine öğrenimi projesinin önünde ve merkezinde yer alır. Öte yandan makine öğrenimi, pazarlama kişiselleştirmede ML, dolandırıcılık tespitinde ML ve siber güvenlikte ML dahil olmak üzere çeşitli görevler için kullanılabilir. Vekil olarak seçtiğiniz veritabanının da tüm bu süreçler üzerinde büyük etkisi vardır.

Ana veritabanı sınıflandırması

İlginçtir ki yapay zeka ve makine öğrenimi için kullanılabilecek çok fazla veritabanı çözümü yok. Çoğunlukla üç türe ayrılır:

• Grafik veritabanları: Bu dijital çözümler, farklı veriler arasında ilişkiler oluşturmanıza ve bunları kenarlar ve düğümler halinde sınıflandırmanıza olanak tanır. Bu nedenle veriler arasındaki bağlantıları belirlemeniz gereken durumlar için idealdirler. Grafik veritabanları şirketler için olağanüstü performans ve ölçeklenebilirlik de sağlar
• İlişkisel veritabanları: Bu kategoriyle, verileri, girişleri benzersiz şekilde sınıflandıran çok sayıda sütun ve satır içeren büyük tablolara yerleştirebilirsiniz. Bunların en iyi yanı, yeni başlayan biri olsanız bile kullanımının kolay olmasıdır. Sanki bu yeterli değilmiş gibi, ilişkisel veritabanları işbirliğini basitleştirirken yüksek doğruluk ve güvenlik sunar
• NoSQL veritabanları: Bu tür veritabanı; resimler, videolar ve belirli metinler gibi özel veriler için idealdir. Uzmanlar, büyük miktarlarda veriyi düzene koyabildikleri ve muazzam ölçeklenebilirlik sağlayabildikleri için bunları makine öğrenimi projeleri için kullanıyor. NoSQL veritabanları yalnızca geliştirici dostu olmakla kalmaz, aynı zamanda bunları minimum çabayla güncelleyebilirsiniz

Makine öğrenimi için veritabanı özellikleri

Bir veritabanının, makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesinde iyi bir seçim olabilmesi için çeşitli kriterleri karşılaması gerekir. Seçim sürecinde aramanız gereken temel özellikler şunlardır:

• Ölçeklenebilirlik: Makine öğrenimi sistemlerinin bu kadar güçlü olmasının nedeni, görevleri yürütmek için büyük miktarda veriye güvenmeleridir. Bununla birlikte veritabanınızın bu gereksinimleri karşılaması ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir olması gerekir.
• Performans: Makine öğreniminin bir diğer önemli avantajı da ışık hızında olmasıdır. Doğru veritabanıyla makine öğrenimi sistemleriniz karmaşık sorguları kolaylıkla yönetirken daha iyi performans elde edebilir
• Entegrasyonlar: Çoğu modern program, yüksek derecede entegrasyon ve özelleştirmeye izin verir. ML ve AI sistemleri farklı değildir; bu nedenle diğer teknolojiler ve uygulamalarla çok sayıda entegrasyona olanak tanıyan bir veritabanına ihtiyacınız olacak
• Güvenlik: Son birkaç yıldaki küresel siber saldırıların sayısı göz önüne alındığında, veritabanınızın makine öğrenimi çözümlerini barındıracak kadar güvenli olması gerekiyor

Makine öğrenimi için popüler veritabanları

Bahsedildiği gibi AI ve ML için kullanılabilecek pek çok veritabanı var. Ancak bu makalenin amacı doğrultusunda en iyi birkaç tanesine odaklanmaya karar verdik:

• NebulaGraph: Makine öğrenimi söz konusu olduğunda NebulaGraph veritabanının yapamayacağı çok az şey vardır. Grafik veritabanı, farklı veriler arasında kolaylıkla ilişkiler kurabilmesinin yanı sıra mükemmel performans ve ölçeklenebilirlik de sağlar.
• MySQL: En ünlü açık kaynaklı veritabanı yönetim sistemlerinden biri olan MySQL, Uber, YouTube, Facebook ve Twitter dahil çok sayıda şirket tarafından kullanılıyor. MySQL HeatWave AutoML ile makine öğrenimi modellerini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için gerekli tüm özelliklere sahip olursunuz
• MongoDB: Herhangi bir NoSQL veritabanı gibi MongoDB de büyük hacimli yapılandırılmamış verileri işleyebilir. Yüksek hızlı sorgulama, esnek veri modeli ve indeksleme özelliklerini göz önünde bulundurursak bu, AI ve ML için mükemmel bir veritabanıdır.
• PostgreSQL: Uzmanlar, makine öğrenimi modelleri için PostgreSQL'i kullanmayı seviyor. Bu veritabanını kullanarak metin sınıflandırma, regresyon analizi, görüntü sınıflandırma ve tanıma ve zaman serisi tahminleri dahil her türlü görevi gerçekleştirebilirsiniz.
• Redis: Son olarak Redis'le ilgili birkaç olumlu şeyden bahsedelim. Bu veritabanı, muhteşem gerçek zamanlı veri işleme ve önbelleğe alma özellikleriyle popülerdir ve bu da onu makine öğrenimi modelleri geliştirmek için sağlam bir seçim haline getirir

Çoğu durumda en uygun veritabanı, özel ihtiyaçlarınıza göre değişecektir. Bu nedenle, bunlardan birine karar vermeden önce farklı seçenekleri denediğinizden emin olun.