Оптимізація використання баз даних для зберігання та обробки даних для навчання нейронних мереж

Abstract

Об’єктом дослідження є процеси оптимізації застосування баз даних у контексті забезпечення ефективного зберігання та обробки великих обсягів даних для потреб машинного навчання. Предметом дослідження є методи та засоби оптимізації структури баз даних, запитів до них, а також організації потоків даних з баз даних до моделей машинного навчання з метою підвищення продуктивності та ефективності навчального процесу нейронних мереж. Метою роботи є дослідження та оптимізація процесів зберігання і обробки даних у базах даних, що застосовуються для навчання моделей глибокого навчання. Актуальність дослідження полягає у підвищенні ефективності застосування методів машинного навчання шляхом раціонального вибору платформ та архітектур баз даних для обробки відповідних обсягів інформації.

The object of the study is the optimization processes of database use in the context of ensuring effective storage and processing of large amounts of data for the needs of machine learning. The subject of the study is methods and means of optimizing the structure of databases, queries to them, as well as the organization of data flows from databases to machine learning models in order to increase the productivity and efficiency of the training process of neural networks. The relevance of the study is to increase the efficiency of the application of machine learning methods through the rational selection of database platforms and architectures for processing the corresponding amounts of information.