डेटाबेस पेशेवरों के लिए मशीन लर्निंग का क्या अर्थ है?

मशीन लर्निंग डेटाबेस अब पुराने हो रहे हैं। यह डेटाबेस पेशेवरों के लिए बड़े अवसर प्रस्तुत करता है जो इस परिवर्तन का लाभ उठाने के लिए विकसित होने में सक्षम हैं।

वर्तमान में डेटाबेस पेशेवर जैसे डेटाबेस प्रशासक (डीबीए) और डेटाबेस डेवलपर्स किसी भी आईटी संगठन में सबसे महत्वपूर्ण पदों में से कुछ हैं। एक डेटाबेस पेशेवर एक डेटाबेस को बनाने, प्रबंधित करने और नियंत्रित पहुँच प्रदान करने के लिए जिम्मेदार होता है। डीबीए के रूप में सही व्यक्ति होने से कंपनियों को समय बचाने और एप्लिकेशन विकास समय को कम करने में मदद मिल सकती है। हालांकि, बड़ी मात्रा में डेटा तक बढ़ती पहुंच के साथ, एक डेटाबेस पेशेवर की जिम्मेदारियां तेजी से विकसित हो रही हैं।

कई तकनीकों का विकास किया गया है जिनका उपयोग न केवल डेटा का प्रबंधन और अन्वेषण करने के लिए किया जा सकता है बल्कि डेटा के आधार पर अच्छी तरह से सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकता है। मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसमें पिछले दशक में काफी उछाल आया है।

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग विभिन्न सांख्यिकीय एल्गोरिदम की मदद से डेटा से उपयोगी पैटर्न को समझने और निकालने की एक प्रक्रिया है। मशीन लर्निंग को आगे पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण तकनीकों में विभाजित किया गया है। मशीन लर्निंग का उपयोग वर्तमान में कई जटिल समस्याओं को हल करने के लिए किया जा रहा है जैसे हैम और स्पैम ईमेल को वर्गीकृत करना, घर की कीमत की भविष्यवाणी, कविता निर्माण, छवि वर्गीकरण आदि।

क्या मशीन लर्निंग डेटाबेस पेशों की जगह ले लेगा?

मशीन लर्निंग के बारे में सबसे आम गलतफहमियों में से एक यह है कि यह कई नौकरियों में इंसानों की जगह लेगी। हालांकि यह कुछ दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए सही हो सकता है, एआई और मशीन लर्निंग मूल रूप से मानव मस्तिष्क के पूरक होंगे, इसे प्रतिस्थापित नहीं करेंगे। डेटाबेस पेशेवरों के लिए, मशीन लर्निंग डेटाबेस उनकी जगह नहीं लेंगे, बल्कि वे उनकी बहुत मदद करेंगे।

यह डेटाबेस पेशेवरों को योजना और रणनीतिक कार्यों पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा, क्योंकि यह स्थापना, कॉन्फ़िगरेशन और नियमित डेटाबेस अपडेट जैसे अधिक उबाऊ और स्वायत्त कार्यों को स्वचालित करेगा। इसलिए मशीन लर्निंग के अपनी नौकरियों पर प्रभाव से डरने के बजाय, डेटाबेस पेशेवरों को इसे कम चुनौतीपूर्ण कार्यों को अधिक तेज़ी से और कुशलता से पूरा करने के तरीके के रूप में अपनाना चाहिए। ।

बिग डेटा को संभालना एक चुनौती है

पिछले दो दशकों में विश्वव्यापी वेब के उदय के कारण, डेटा सभी आकारों और आकारों में उपलब्ध है। वास्तव में, बड़े डेटा शब्द का उपयोग अक्सर डेटा सेट के लिए किया जाता है जो कि मात्रा में बहुत बड़ा होता है, उच्च वेग पर आता है और इसमें विभिन्न प्रकार की सामग्री होती है।

बड़ी मात्रा में ऐसे असंरचित डेटा को संभालना डीबीए के लिए एक चुनौती बन गया है। मशीन लर्निंग डेटाबेस पर चलने वाले एल्गोरिदम असंरचित डेटा के साथ भी अच्छी तरह से काम करते पाए गए हैं। मशीन लर्निंग तकनीकों के माध्यम से बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से सार्थक जानकारी में तोड़ा जा सकता है जो मशीन लर्निंग कौशल हासिल करने के लिए डेटाबेस पेशेवरों की आवश्यकता को उजागर करता है।

मशीन लर्निंग डेटाबेस यहां हैं

Microsoft और Oracle जैसी कंपनियों ने पहले से ही विभिन्न मशीन सीखने की क्षमताओं को डेटाबेस में शामिल करना शुरू कर दिया है। उदाहरण के लिए, Microsoft Azure SQL डेटाबेस में एक मॉड्यूल है जो विभिन्न प्रदर्शन सुधार रणनीतियों का सुझाव देता है और अनुशंसा करता है जिन्हें स्वचालित रूप से लागू किया जा सकता है। इसी तरह, SQL सर्वर क्वेरी स्टोर प्रदर्शन बाधाओं के कारण प्रश्नों की पहचान करने के लिए एक योजना प्रदान करता है। Oracle 18c डेटाबेस में सेल्फ-हीलिंग क्षमताएं होती हैं और जब भी कोई डेटाबेस समस्या होती है, तो यह सेल्फ-पैच लागू कर सकता है और अपग्रेड कर सकता है। मशीन लर्निंग का एक अच्छा ज्ञान वास्तव में डेटाबेस डेवलपर्स को मशीन लर्निंग डेटाबेस टूल्स द्वारा की गई विभिन्न सिफारिशों के पीछे के तर्क को समझने में मदद करता है।

पूरी तरह से स्वायत्त डेटाबेस का आगमन

वर्तमान मशीन लर्निंग डेटाबेस में सीमित क्षमताएं हैं। वर्तमान शोध का फोकस पूरी तरह से स्वचालित डेटाबेस विकसित करना है। क्या ऐसा डेटाबेस होना अच्छा नहीं होगा जो आने वाली समस्याओं का अनुमान लगा सके और पहले से निवारक उपाय करने के लिए पर्याप्त रूप से सक्रिय हो? या क्या यह डेटाबेस पेशेवर के जीवन को बहुत आसान नहीं बना देगा यदि कोई महत्वपूर्ण लेनदेन होने पर डेटाबेस स्वचालित रूप से बैक अप लेता है? ऐसे कई परिदृश्य हैं जहां मशीन लर्निंग डेटाबेस अत्यंत उपयोगी होते हैं।

उदाहरण के लिए, मौजूदा डेटाबेस एक विशिष्ट समय पर स्वचालित बैकअप करते हैं लेकिन सभी डेटाबेस लेनदेन समर्थन के लायक नहीं होते हैं। इस तरह के परिदृश्य में, मशीन लर्निंग डेटाबेस यह जानने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हो सकते हैं कि कब बैकअप लेना है और कब बैकअप नहीं लेना है।

इसके अलावा, कई डेटाबेस समस्याओं का पहले से अनुमान लगाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, उन परिदृश्यों में जहां एकाधिक उपयोगकर्ता विभिन्न डेटाबेस संसाधनों तक पहुंच बना रहे हैं, गतिरोध की संभावना कई गुना बढ़ जाती है। यदि ऐसा हो रहा था, तो मशीन लर्निंग डेटाबेस संसाधनों तक नियंत्रित पहुंच प्रदान करने और गतिरोध से बचने के लिए आगे बढ़ सकता है।

कई अकादमिक अनुसंधान समूह हैं जिन्होंने पूरी तरह से स्वायत्त डेटाबेस विकसित करने का प्रयास किया है।

कार्नेगी मेलॉन डेटाबेस रिसर्च ग्रुप ने प्रोजेक्ट विकसित किया है OtterTune जो नए वर्कलोड को स्वचालित रूप से ट्यून करने में सक्षम मॉडल बनाने के लिए बड़ी संख्या में पुराने डेटाबेस से मशीन लर्निंग तकनीक और वर्कलोड डेटा का उपयोग करता है। OtterTune मशीन लर्निंग डेटाबेस स्वचालित रूप से बेहतर थ्रूपुट और नए डेटाबेस अनुप्रयोगों के लिए कम विलंबता के लिए इष्टतम सेटिंग्स की सिफारिश करता है।

MIT ने एक ओपन-सोर्स डेटाबेस प्रबंधन ढांचा भी विकसित किया है जिसे DBSee . कहा जाता है आर जो डेटाबेस संसाधनों के दिए गए सेट के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करता है और साथ ही प्रदर्शन बाधाओं की पहचान करता है।

सीखने की अवस्था

मशीन लर्निंग को अक्सर कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी के प्रतिच्छेदन के रूप में परिभाषित किया जाता है। कंप्यूटर विज्ञान का ज्ञान रखने वाला कोई भी व्यक्ति अपने मशीन सीखने के कौशल को मध्यवर्ती स्तर तक अपेक्षाकृत तेज़ी से बढ़ा सकता है यदि वे आंकड़ों की उचित समझ विकसित करते हैं।

कई GUI टूल और क्लाउड प्लेटफॉर्म जैसे कि Google AI, IBM Watson, Amazon Sagemaker, Azure ML ने मशीन लर्निंग डेटाबेस के लिए GUI आधारित ड्रैग एंड ड्रॉप इंटरफेस प्रदान करके मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करने की प्रक्रिया को सरल बनाया है। उपयोगकर्ताओं को केवल यह जानना होगा कि अधिकांश काम के रूप में उपकरण का उपयोग कैसे करें (डेटासेट जोड़ना, पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों का चयन करना, मॉडल को प्रशिक्षित करना और अंत में मॉडल का मूल्यांकन करना) कुछ माउस क्लिक के साथ किया जा सकता है।

यदि कोई डेटाबेस पेशेवर वास्तव में उन्नत मशीन लर्निंग में अपना करियर बनाना चाहता है, तो उन्हें आंकड़ों की पूरी समझ बनाने की आवश्यकता होगी। एक डेटाबेस पेशेवर की कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि सीएस से संबंधित मशीन सीखने की अवधारणाओं को जल्दी से समझने के लिए पर्याप्त से अधिक होगी।

हालाँकि, जैसा कि हमने ऊपर कहा, यदि कोई डेटाबेस पेशेवर केवल दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने में रुचि रखता है, तो GUI आधारित मशीन लर्निंग टूल्स का ज्ञान पर्याप्त से अधिक होगा।

एकाधिक कैरियर पथ

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सफलता ने संगठनों को समर्पित डेटा साइंस टीमों को विकसित करने के लिए प्रेरित किया है जिसमें कुशल मशीन लर्निंग विशेषज्ञ शामिल हैं।

वर्तमान में, मशीन लर्निंग विशेषज्ञों और डेटाबेस पेशेवरों के पास अलग-अलग करियर पथ हैं, हालांकि अधिक से अधिक संगठन मशीन लर्निंग या डेटा साइंस विशेषज्ञों से डेटाबेस विशेषज्ञता के कुछ स्तर की अपेक्षा करेंगे, और इसके विपरीत।

यह देखते हुए कि यह वर्तमान में प्रवाह में है, मशीन सीखने के कौशल के ज्ञान वाले डेटाबेस पेशेवरों को प्राथमिकता दी जाती है और डेटाबेस पेशेवर, या मशीन लर्निंग विशेषज्ञ या दोनों नौकरी जिम्मेदारियों वाले किसी व्यक्ति के रूप में काम पर रखने की बेहतर संभावना है।

अंतिम फैसला

बड़े डेटा और संबंधित मशीन लर्निंग तकनीकों के आगमन से डेटाबेस पेशेवरों की नौकरी की जिम्मेदारियों में पर्याप्त बदलाव आने की संभावना है क्योंकि समय के साथ उनका ध्यान डेटाबेस से डेटा पर स्थानांतरित हो जाएगा, क्योंकि मशीन लर्निंग डेटाबेस तेजी से खुद को प्रबंधित करते हैं।

मशीन लर्निंग डेटाबेस पेशेवरों को बहुत सारे मैनुअल और श्रमसाध्य कार्यों को स्वचालित करने में मदद करेगा, और उन्हें मशीन सीखने के कौशल को अपनाने और उन्हें उपयोग करने के लिए समय और प्रयास करने के लिए मुक्त करेगा।

डेटाबेस पेशेवर से व्यापक डेटाबेस में विकसित होने के लिए आवश्यक आँकड़ों को सीखना और मशीन लर्निंग सीधे आगे नहीं है, लेकिन कैरियर के विकास और अवसरों के मामले में बड़े लाभांश का भुगतान करेगा।