MongoDB có tốt cho máy học không

Khoa học dữ liệu   Học máy

Hướng tới nhóm AI

17 Tháng Hai, 2021

Chia sẻ bài đăng này

Cập nhật lần cuối vào ngày 19 tháng 2 năm 2021 bởi Nhóm biên tập

(các) tác giả. Chetan Ambi

Sử dụng tính năng GridFS của MongoDB để lưu trữ và truy xuất các mô hình máy học

Tiếp tục đọc về Hướng tới AI »

Xuất bản qua Hướng tới AI

Hướng tới AI - Trung bình

Chia sẻ bài đăng này

Điều rất quan trọng là sử dụng đúng dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, điều này có thể giảm thiểu số bước cần thiết để học máy hiệu quả hơn, nhanh hơn, dễ vận hành hơn

Có một số lý do khiến cơ sở dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong việc vận hành Machine Learning

1. Để đơn giản

Sử dụng Cơ sở dữ liệu mang lại sự đơn giản cho mọi người trong nhóm vì nó cung cấp một số công cụ để dễ dàng lấy dữ liệu mong muốn

2. Giảm thiểu thời gian

Cơ sở dữ liệu đảm bảo giảm thiểu chuyển động dữ liệu và tăng tốc độ, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí

3. Sản xuất dễ dàng

Sử dụng cơ sở dữ liệu trong Machine Learning giúp giảm công việc triển khai phức tạp. Điều này làm cho các mô hình trong cơ sở dữ liệu dễ triển khai và vận hành hơn

Cơ sở dữ liệu nào cho Machine Learning?

Trước khi trực tiếp chuyển sang sử dụng cơ sở dữ liệu nào trong Machine Learning, điều rất quan trọng là phải biết và hiểu cách sử dụng của các loại cơ sở dữ liệu khác nhau

Có hai loại cơ sở dữ liệu

1. Cơ sở dữ liệu SQL có bản chất quan hệ hoặc dạng bảng
2. Cơ sở dữ liệu NoSQL không có quan hệ hoặc không có dạng bảng về bản chất

Trong Machine Learning, chúng ta có thể sử dụng bất kỳ cơ sở dữ liệu nào dựa trên SQL hoặc dựa trên NoSQL. Nhưng cũng có nhiều lý do khiến các cơ sở dữ liệu NoSQL khác nhau được sử dụng rộng rãi trong ngành

Một số lý do Tại sao cơ sở dữ liệu NoSQL được chọn thay vì MySQL trong Học máy, Thị giác máy tính và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho các dự án quy mô lớn?

1. Khả năng mở rộng cao và dễ dàng

Cơ sở dữ liệu SQL có thể lưu trữ một lượng lớn dữ liệu nhưng chỉ trong một máy đó là lỗ hổng lớn nhất trong cơ sở dữ liệu SQL. Đây là lý do tại sao cơ sở dữ liệu SQL còn được gọi là cơ sở dữ liệu có thể mở rộng theo chiều dọc có nghĩa là thêm các bản ghi lần lượt

Trong khi cơ sở dữ liệu NoSQL thì ngược lại với nó. Cơ sở dữ liệu NoSQL cung cấp một cách khác để lưu trữ dữ liệu từ nhiều máy khác nhau. Đây là lý do tại sao cơ sở dữ liệu NoQuery còn được gọi là cơ sở dữ liệu có thể mở rộng theo chiều ngang có nghĩa là thêm bản ghi trong các máy khác nhau

2. Mô hình lược đồ động hoặc dữ liệu linh hoạt

Cơ sở dữ liệu SQL là cơ sở dữ liệu quan hệ, vì vậy các cột hoặc thuộc tính cho các bảng của cơ sở dữ liệu đã được cố định. Không thể thêm hoặc xóa Thuộc tính cho bất kỳ bản ghi cụ thể nào. Hệ thống này giới hạn người dùng lưu trữ dữ liệu trong một lược đồ cố định

Trong khi cơ sở dữ liệu NoSQL là Schemaless, vì vậy dữ liệu có thể được chèn vào mà không cần bất kỳ lược đồ xác định trước nào. Vì vậy, định dạng dữ liệu hoặc lược đồ có thể được thay đổi bất cứ lúc nào mà không cần lo lắng về lược đồ

3. Ít tốn kém hơn để duy trì

Cơ sở dữ liệu SQL yêu cầu nhân lực được đào tạo và có quy mô cao để quản lý cơ sở dữ liệu trong khi cơ sở dữ liệu NoQuery dễ quản lý hơn nhiều. Chúng cung cấp nhiều tính năng khác nhau như Sửa chữa tự động, Phân phối dữ liệu dễ dàng hơn, Không có mô hình Dữ liệu được xác định trước và nhiều tính năng khác, những tính năng này làm giảm công việc của Quản trị viên cơ sở dữ liệu trong việc điều chỉnh

4. Tốc độ giao dịch

Tốc độ giao dịch trong cơ sở dữ liệu SQL chậm hơn cơ sở dữ liệu NoSQL. Trong cơ sở dữ liệu SQL, con trỏ tìm kiếm từng mục nhập để xem các bản ghi thỏa mãn điều kiện, nhưng trong NoSQL, việc tìm kiếm dựa trên ID của bản ghi giúp quá trình tìm kiếm nhanh hơn

5. Điện toán đám mây

Cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây là giải pháp trong thế giới Machine Learning đang phát triển. Trong Machine Learning, Dữ liệu không chỉ là dữ liệu, đó là Dữ liệu lớn. Để sử dụng nó cho mục đích xây dựng thứ gì đó tuyệt vời và sản xuất ở quy mô lớn, chúng tôi sử dụng Điện toán đám mây để truyền dữ liệu trên nhiều máy chủ, điều này chỉ có thể thực hiện được khi sử dụng cơ sở dữ liệu NoSQL. Cơ sở dữ liệu SQL không được sử dụng để xử lý các tập dữ liệu lớn và NoSQL được thiết kế đặc biệt để xử lý các tập dữ liệu lớn

Tất cả những điều này là những lợi thế của việc sử dụng cơ sở dữ liệu NoSQL bất cứ khi nào để sản xuất và nhân rộng nó trên quy mô lớn

Sau khi biết tất cả những ưu điểm này của cơ sở dữ liệu NoSQL, có thể có một số nhầm lẫn trong việc lựa chọn cơ sở dữ liệu NoSQL nào. Trên thị trường, có nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL khác nhau được các nhà nghiên cứu sử dụng, một số cơ sở dữ liệu nổi tiếng và được biết đến nhiều nhất được liệt kê. -

1. MongoDB
2. Apache Cassandra
3. Cơ sở dữ liệu máy học (MLDB)

Sự kết luận

Tóm lại, hãy hiểu chủ đề một cách rõ ràng. Cơ sở dữ liệu rất quan trọng đối với Machine Learning vì nó làm tăng tính đơn giản trong vận hành, xử lý dữ liệu nhanh hơn và dễ vận hành

Cả hai loại cơ sở dữ liệu đều có thể được sử dụng cho Machine Learning tùy thuộc vào dự án (quy mô lớn hay quy mô nhỏ). MySQL (cơ sở dữ liệu SQL) đáp ứng nhu cầu của các dự án quy mô nhỏ bằng cách cung cấp đủ số lượng tính năng. MongoDB (cơ sở dữ liệu NoSQL) nên được sử dụng để sản xuất các dự án và để làm cho chúng hoạt động ở quy mô lớn

MongoDB có tốt cho khoa học dữ liệu không?

Cơ sở dữ liệu nào là tốt nhất cho máy học?

MongoDB không tốt cho việc gì?

MongoDB có cần thiết cho kỹ sư dữ liệu không?