選擇用於機器學習的資料庫

已發表: 2023-12-21

選擇用於機器學習的資料庫

如果沒有強大的資料庫，很難想像高效的人工智慧和機器學習系統。其中，資料庫是組織、儲存和存取資料不可或缺的一部分，這些資料隨後可用於建立人工智慧模型。

不幸的是，機器學習資料庫有一個明顯的問題——資料庫太多了！選擇正確的一個是很棘手的，更糟糕的是，這個決定可能會影響整個專案的成功。其中，您需要考慮多種因素，例如易用性、大型資料集處理、可擴充性、價格和整合選項。

為了幫助您，我們對不同類型的資料庫、它們的主要功能以及哪一種最適合您的特定情況進行了細分。

選擇資料庫時考慮的因素

如果您經營的是大型企業，那麼使用常規資料來源幾乎是不可能的。傳統的分析工具無法處理那麼多數據，因此公司需要求助於資料庫來儲存和存取。選擇用於建立 ML 模型的資料庫時，需要注意各種因素，其中最重要的是：

任何資料庫的受歡迎程度都取決於其效能。由於人工智慧和機器學習模型依賴大量數據，因此對高效能的需求就凸顯出來。正確的資料庫應該在眨眼之間處理所有這些數據，同時使其能夠以不同的格式進行存取。如果查詢處理太慢，機器學習模型訓練和預測期間就會出現嚴重問題。

為了使機器學習模型有效，它們應該能夠存取大量資料並對其進行處理。因此，您需要選擇具有高度可擴展性的解決方案，換句話說，選擇能夠應對不斷增加的負載的資料庫。如果資料庫不具備良好的擴展潛力，那麼隨著需求的增加，它的速度就會開始減慢。

為了使人工智慧和機器學習模型發揮作用，它們需要存取大量可靠的數據。在一致性、準確性或完整性方面不應該有任何錯誤。換句話說，資料完整性對於最終結果至關重要，並將影響公眾對模型的看法。

如前所述，強大的資料庫是任何機器學習專案的前沿和中心。另一方面，機器學習可用於各種任務，包括行銷個人化中的 ML、詐欺偵測中的 ML 以及網路安全中的 ML。透過代理，您選擇的資料庫也會對所有這些過程產生重大影響。

有趣的是，可用於人工智慧和機器學習的資料庫解決方案並不多。在大多數情況下，它可以歸結為三種類型：

圖形資料庫：這些數位解決方案可讓您在不同資料之間建立關係並將它們分類為邊緣和節點。因此，它們非常適合需要確定資料之間的連結的情況。圖數據庫還為公司提供了出色的性能和可擴展性
關聯式資料庫：使用此類別，您可以將資料放入具有大量列和行的大型表中，這些資料列和行對條目進行唯一分類。它們的最大優點是即使您是初學者也很容易使用。好像這還不夠，關係型資料庫提供高精確度和安全性，同時簡化協作
NoSQL 資料庫：這種類型的資料庫非常適合特殊數據，例如圖像、影片和特定文字。專家將它們用於機器學習項目，因為它們可以簡化大量數據並提供巨大的可擴展性。 NoSQL 資料庫不僅對開發人員友好，而且您還可以輕鬆更新它們

資料庫必須滿足幾個標準才能成為機器學習系統開發的良好選擇。以下是您在選擇過程中應注意的主要功能：

如前所述，有許多資料庫可用於人工智慧和機器學習。然而，出於本文的目的，我們決定專注於幾個最好的：

NebulaGraph：在機器學習方面，NebulaGraph 資料庫無所不能。圖資料庫可以輕鬆建立不同資料之間的關係，並且還提供了優異的效能和可擴展性
MySQL： MySQL 是最著名的開源資料庫管理系統之一，被眾多公司使用，包括 Uber、YouTube、Facebook 和 Twitter。透過 MySQL HeatWave AutoML，您擁有建立、訓練和部署機器學習模型所需的所有功能
MongoDB：與任何 NoSQL 資料庫一樣，MongoDB 可以處理大量非結構化資料。如果我們考慮它的高速查詢、靈活的資料模型和索引，這是人工智慧和機器學習的完美資料庫
PostgreSQL：專家喜歡使用 PostgreSQL 來建立機器學習模型。透過利用該資料庫，您可以執行各種任務，包括文字分類、回歸分析、圖像分類和識別以及時間序列預測
Redis：最後，讓我們提一下有關 Redis 的一些正面的事情。該資料庫因其出色的即時數據處理和快取而廣受歡迎，使其成為開發機器學習模型的可靠選擇

在大多數情況下，最佳資料庫會根據您的特定需求而有所不同。因此，在做出其中一種選擇之前，請務必嘗試不同的選擇。