МАШИННЕ НАВЧАННЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ УПРАВЛІННЯ БАЗАМИ ДАНИХ: РОЗРОБКА АЛГОРИТМІВ ДЛЯ АВТОМАТИЧНОГО МОНІТОРИНГУ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ

Abstract

Ця стаття досліджує застосування машинного навчання для автоматизації управління базами даних, зокрема розробки алгоритмів для автоматичного моніторингу та оптимізації їх роботи. В рамках дослідження ми використали різні техніки машинного навчання, включаючи регресійний аналіз, класифікаційні моделі, та реінфорсментне навчання для вирішення задач прогнозування навантаження, ідентифікації потенційних проблем у роботі систем, та динамічного управління ресурсами. На основі зібраних даних з різних комерційних баз даних, моделі були навчені, протестовані та валідовані з високою точністю. Результати показали, що використання машинного навчання може значно підвищити продуктивність управління базами даних, знизити час відгуку та оптимізувати розподіл ресурсів. Зокрема, реінфорсментне навчання продемонструвало здатність адаптувати розподіл ресурсів в реальному часі, зменшуючи затримки на 15-20% порівняно з традиційними методами. Стаття підкреслює значення інтеграції сучасних технологій машинного навчання в системи управління базами даних та надає рекомендації щодо подальших досліджень у цій області, спрямованих на розширення функціональності та покращення ефективності інформаційних систем.