Nosql Veritabanları Makine Öğrenimi İçin Neden Mükemmel?

Nosql veritabanları, birkaç nedenden dolayı makine öğrenimi için giderek daha popüler hale geliyor. Birincisi, genellikle makine öğrenimi modellerini eğitmek için gereken büyük ölçekli verileri işleyebilirler. İkinci olarak, karmaşık verilerle çalışırken önemli olabilecek geleneksel ilişkisel veritabanlarından daha yüksek derecede esneklik sağlayabilirler. Son olarak, nosql veritabanlarının yatay olarak ölçeklenmesi daha kolay olabilir ve bu, büyük miktarda veriyi işleyebilmesi gereken makine öğrenimi uygulamaları için önemli olabilir.

Geleneksel ilişkisel veritabanları, sınırlamaları nedeniyle NoSQL veritabanlarının ihtiyaçlarını karşılayamıyordu. NoSQL veritabanları, ilişkisel veritabanlarıyla karşılaştırıldığında genellikle daha ölçeklenebilirdir ve üstün performans sunar. Veri modellerinin esnekliği ve kullanım kolaylığı, onları özellikle bulut bilgi işlem ortamlarında ilişkisel modeller için ideal bir tamamlayıcı haline getirir. Depolanan veya alınan veriler söz konusu olduğunda, daha az dönüşüm gerekir. Çeşitli veri depolama teknolojileri kullanılarak daha fazla veri daha uygun bir şekilde saklanabilir ve alınabilir. NoSQL veritabanları genellikle esnek ve geliştiriciler tarafından kontrol edilen şemalara sahiptir. Yeni veri formları veri tabanına daha kolay dönüştürülebildiğinden, bu onu değiştirmeyi kolaylaştırır.

NoSQL veritabanları verileri yerel biçimlerde depoladığından , geliştiricilerin verileri mağaza biçimlerine dönüştürmesi gerekmez. NoSQL veritabanlarının büyük çoğunluğu, etraflarında geniş bir geliştirici topluluğuna sahiptir. Veritabanında bir bilgisayar kümesi kullanılması sonucunda veritabanı otomatik olarak genişletilir ve daraltılır.

NoSQL veritabanı sistemleri , yalnızca iş uygulama verilerinin depolanması ve yönetimi için popülerlik kazanmakla kalmıyor, aynı zamanda kullanıcıların karmaşık veri kümelerini anında anlamalarına ve daha bilinçli kararlar almalarına olanak tanıyan entegre veri analitiği sağlıyor.

Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tek bir konumda depolamak ve modellemek için tasarlanmışsa, bir NoSQL veritabanının en iyi seçenek olma olasılığı daha yüksektir.

NoSQL'in ölçeklenebilirliği, basitliği, düşük kod gereksinimleri ve bakım kolaylığı, onu küçük kuruluşlar için ideal bir araç haline getirir. NoSQL'deki daha az olgun, daha az esnek sorgular avantajlarından uzaklaşır. Sorguların yapısı daha az esnektir. NoSQL mimarisinin kendi başına ölçeklenmesi amaçlanmamıştır.

MongoDB, diğer NoSQL veritabanları gibi, esnek şema gereksinimleri nedeniyle büyük veri kümeleriyle uğraşmada SQL'e göre avantajlar sağlar. Veri analizi için, SQL veritabanları geleneksel olarak veri yöneticilerinin çoğu tarafından kullanılmıştır. Çünkü çoğu BI aracı (Looker gibi) NoSQL veritabanlarının sorgulanmasını desteklemez.

Nosql Makine Öğrenimi İçin İyi mi?

NoSQL veritabanları, çeşitli makinelerden gelen verileri alternatif bir şekilde depolayabilir. Sonuç olarak, NoSQL veritabanları Yatay Ölçeklenebilir veritabanları olarak da bilinir ve aynı anda birden çok makineye kayıt eklemek için kullanılır.

Veri bilimcisi olmak için NoSQL veritabanları hakkında bilgi edinin. NoSQL veritabanı, verileri çeşitli biçim ve boyutlarda depolayabilen bir veritabanıdır. Biçim ve yapıyı ondan çıkarmak. Noql veritabanları, belirli veri kümeleri için ve belirli bir odakla kullanılabilir. Çok fazla yapılandırılmamış veri var. Veritabanı odaklı veritabanları, sütunların indekslenmesini ve döndürülmesini kolaylaştırır. Belge veritabanları , metin tabanlı çevrimiçi ortamlarda olduğu kadar arşiv malzemelerinin saklanması için de kullanılmaktadır.

Veriler, grafik veritabanlarında saklanır ve varlıklar arasındaki ilişkilerin grafiğini çizmek için de kullanılır. Veri bilimi projeleri için NoSQL veritabanlarının kullanılması çeşitli şekillerde avantajlıdır. Bu sorunları çözmek için birden çok veri türüyle uyumluluğu ve yatay ölçeklenebilirliği dahil ediyoruz. Çeşitli NoSQL veritabanlarıyla uyumlulukları nedeniyle MongoDB, Cassandra, Redis ve ApacheCouchDB'nin hepsinin iyi çalıştığı bilinmektedir. MongoDB, anahtar/değer verilerini Cassandra ve belge veritabanları gibi anahtar/değer depolarında depolamak için kullanılabilir. NoSQL veritabanı, web ve mobil uygulamaların geliştirilmesinde sıklıkla kullanılan bir veritabanı türüdür. Veri bilimindeki öğrenciler ve profesyoneller, veritabanlarını oluşturmak, yönetmek ve analiz etmek için temel platformların ve programlama dillerinin veritabanlarıyla nasıl etkileşime girdiğini daha kapsamlı bir şekilde anlayacaklar. Faithe Day, İngilizce ve Dijital Beşeri Bilimler alanında lisans derecesine ve İletişim Çalışmaları alanında doktora derecesine sahip bir yazar, araştırmacı ve eğitimcidir.

Nosql Veritabanları: Veri Bilimciler İçin En İyi Seçim

Yapılandırılmamış verilerle çalışırken bir NoSQL veritabanına sahip olmak çok önemlidir. Dinamik işlemleri yürütme yetenekleri yoktur, ancak SQL veritabanlarından daha ACID uyumlu ve esnektirler. Net veri gereksinimleriniz varsa ve önceden tanımlanmış şema kullanmak istiyorsanız SQL'i seçmelisiniz. Ancak verileriniz yapılandırılmamışsa veya dinamik işlemler gerektiriyorsa, NoSQL daha iyi bir seçimdir.

Mongodb Makine Öğrenimi İçin Yararlı mı?

Mongodb, makine öğrenimi için kullanışlıdır çünkü verilerin eğitim modelleri için erişimi ve kullanımı kolay bir şekilde depolanmasına ve düzenlenmesine yardımcı olabilir. Ek olarak, mongodb, makine öğrenimi modellerini başkaları tarafından kullanılabilmesi için dağıtmak için kullanılabilir.

MongoDB gibi bir NoSQL veritabanı, belge yapılarına dayalı olarak büyük miktarda veri depolayabilir. MongoDB, geleneksel ilişkisel veritabanlarında olduğu gibi tablolar ve satırlar yerine koleksiyonları ve belgeleri kullanır. Bu blogda, MongoDB'nin makine öğreniminde neden önemli olduğunu ve onu Python'da ne için kullanabileceğimizi inceleyeceğiz. MongoDB, eğitilmiş modelleri depolamak, paylaşmak ve almak için ideal bir platformdur. Modellerimiz sadece veritabanında saklanmakla kalmaz, aynı zamanda bir geçmiş içinde de saklanabilir. Sonuç olarak, bunu yapmayı seçersek, eğitilmiş bir modeli önceki bir sürümden geri yükleyebiliriz.

Daha fazla bilgi için https://www.mongodb.com/product/query-api adresine gidin.

Makine Öğrenimi İçin Nosql

Makine öğrenimi uygulamaları için NoSQL veritabanlarını kullanmanın birçok faydası vardır. NoSQL veritabanları yüksek düzeyde ölçeklenebilirdir ve bu, büyük miktarda veriyi işlemesi gereken uygulamalar için önemlidir. Ayrıca, eğitim sürelerini hızlandırmaya yardımcı olabilecek şekilde kolayca dağıtılacak şekilde tasarlanmıştır. Ek olarak, NoSQL veritabanlarının bakımı genellikle geleneksel ilişkisel veritabanlarından daha ucuzdur.

Veriler arasında herhangi bir ilişki olmayan ilişkisel olmayan bir veritabanı, bu kategoriye NoSQL denir. Son derece uyarlanabilirler ve ölçeklenebilir ve güvenilir oldukları dağıtılmış bir ortamda çalışmak üzere tasarlandılar. NoSQL veritabanlarıyla ilgili performans sorunları hakkında endişelenmenize gerek yok; bunun yerine, pahalı birleştirmeler çalıştırmadan sorgulayın. Ne olduklarını bildiğimize göre, bu bölümde çeşitli NoSQL veritabanlarının üzerinden geçelim. Belge tabanlı NoSQL veritabanları, verileri JSON nesnelerinde depolar. Bir anahtar- değer veritabanı , anahtar-değer çiftinin bir örneğidir. Geniş sütun tabanlı bir veritabanı, çok sayıda dinamik sütun tutabilir.

Aşağıdaki makaleler, MongoDB'ye başlamanıza yardımcı olacaktır. Facebook, açık kaynaklı Cassandra veritabanı sistemini 2000'lerin başında oluşturdu. ElasticSearch, büyük miktarda veriyi analiz etmek, depolamak ve aramak için en hızlı ve en güçlü araçtır. Amazon DynamoDB, etkileyici bir şekilde günde 10 trilyon isteği işleme kapasitesine sahiptir.