உள்ளடக்கம்
கே:
தரவு அறிவியல் செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குவதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் சில முக்கிய வழிகள் யாவை?
ப:
இயந்திர கற்றல் மற்றும் AI இன் தரவு அறிவியல் செயல்முறைகளை நான்கு வெவ்வேறு கட்டங்களாக பிரிக்கலாம்:
- தரவு கையகப்படுத்தல் மற்றும் ஆய்வு,
- மாதிரி கட்டிடம்,
- மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும்
- ஆன்லைன் மதிப்பீடு மற்றும் சுத்திகரிப்பு.
எனது அனுபவத்திலிருந்து, எந்த இயந்திரக் கற்றல் அடிப்படையிலான தரவு அறிவியல் செயல்முறையிலும் தரவு கையகப்படுத்தல் மற்றும் மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் கட்டங்கள் மிகவும் தடைசெய்யப்பட்ட கட்டங்கள், அவற்றை மேம்படுத்த இரண்டு வழிகள் இங்கே:
1. மிகவும் அணுகக்கூடிய தரவுத்தளத்தை நிறுவவும்.
பெரும்பாலான நிறுவனங்களில், தரவு ஒரு மைய இடத்தில் சேமிக்கப்படவில்லை. வாடிக்கையாளர்கள் தொடர்பான தகவல்களை எடுத்துக் கொள்வோம். உங்கள் வணிகம் ஒரு வலை பயன்பாடாக இருந்தால் உங்களிடம் வாடிக்கையாளர் தொடர்பு தகவல், வாடிக்கையாளர் ஆதரவு கள், வாடிக்கையாளர் கருத்து மற்றும் வாடிக்கையாளர் உலாவல் வரலாறு ஆகியவை உள்ளன. இந்த தரவு அனைத்தும் இயற்கையாகவே சிதறடிக்கப்படுகின்றன, ஏனெனில் அவை வெவ்வேறு நோக்கங்களுக்கு உதவுகின்றன. அவை வெவ்வேறு தரவுத்தளங்களில் வசிக்கக்கூடும், சில முழுமையாக கட்டமைக்கப்பட்டிருக்கலாம் மற்றும் சில கட்டமைக்கப்படாமல் இருக்கலாம், மேலும் அவை வெற்று கோப்புகளாக கூட சேமிக்கப்படலாம்.
துரதிர்ஷ்டவசமாக, இந்த தரவுத்தொகுப்புகளின் சிதறல் அனைத்து என்.எல்.பி, இயந்திர கற்றல் மற்றும் AI சிக்கல்களின் அடிப்படையாக தரவு அறிவியல் பணிகளுக்கு மிகவும் மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது. தகவல்கள். எனவே, இந்த எல்லா தரவையும் ஒரே இடத்தில் வைத்திருப்பது - டேட்டாஸ்டோர் - மாதிரி வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை விரைவுபடுத்துவதில் மிக முக்கியமானது. அனைத்து தரவு அறிவியல் செயல்முறைகளுக்கும் இது ஒரு முக்கியமான பகுதி என்பதால், நிறுவனங்கள் தங்களது தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்க உதவும் தகுதி வாய்ந்த தரவு பொறியாளர்களை நியமிக்க வேண்டும். எளிமையான தரவு ஒரு இடத்திற்குச் செல்லும்போது இது எளிதில் துவங்கி மெதுவாக நன்கு சிந்திக்கக்கூடிய தரவு களஞ்சியமாக வளரக்கூடியது, முழுமையாக ஆவணப்படுத்தப்பட்டு பயன்பாட்டுக் கருவிகளுடன் வினவக்கூடியது, தரவுகளின் துணைக்குழுக்களை வெவ்வேறு வடிவங்களில் வெவ்வேறு நோக்கங்களுக்காக ஏற்றுமதி செய்ய.
2. தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பிற்கான சேவையாக உங்கள் மாதிரிகளை அம்பலப்படுத்துங்கள்.
தரவை அணுகுவதை இயக்குவதோடு கூடுதலாக, தரவு விஞ்ஞானிகளால் உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளை தயாரிப்புடன் ஒருங்கிணைக்க முடியும் என்பதும் முக்கியம். ரூபியில் இயங்கும் வலை பயன்பாட்டுடன் பைத்தானில் உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளை ஒருங்கிணைப்பது மிகவும் கடினம். கூடுதலாக, மாதிரிகள் உங்கள் தயாரிப்பு வழங்க முடியாத பல தரவு சார்புகளைக் கொண்டிருக்கலாம்.
இதைச் சமாளிப்பதற்கான ஒரு வழி, உங்கள் மாதிரியைச் சுற்றி ஒரு வலுவான உள்கட்டமைப்பை அமைப்பதும், மாதிரியை “வலை சேவையாக” பயன்படுத்துவதற்கு உங்கள் தயாரிப்புக்குத் தேவையான போதுமான செயல்பாட்டை அம்பலப்படுத்துவதும் ஆகும். எடுத்துக்காட்டாக, தயாரிப்பு மதிப்புரைகளில் உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு உணர்வு வகைப்பாடு தேவைப்பட்டால் , இது செய்ய வேண்டியது வலை சேவையைத் தொடங்குவதோடு, சம்பந்தப்பட்டதை வழங்குவதும், தயாரிப்பு நேரடியாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய பொருத்தமான உணர்வு வகைப்பாட்டை சேவை திருப்பித் தரும். இந்த வழியில் ஒருங்கிணைப்பு வெறுமனே ஒரு API அழைப்பு வடிவத்தில் உள்ளது. மாடலையும் அதைப் பயன்படுத்தும் தயாரிப்பையும் துண்டிக்கும்போது, நீங்கள் வரும் புதிய தயாரிப்புகளுக்கு இந்த மாடல்களை சிறிய தொந்தரவுடன் பயன்படுத்துவது மிகவும் எளிதானது.
இப்போது, உங்கள் மாதிரியைச் சுற்றி உள்கட்டமைப்பை அமைப்பது என்பது வேறு ஒரு கதை மற்றும் உங்கள் பொறியியல் குழுக்களிடமிருந்து அதிக ஆரம்ப முதலீடு தேவைப்படுகிறது. உள்கட்டமைப்பு கிடைத்ததும், உள்கட்டமைப்புக்கு ஏற்ற வகையில் மாதிரிகளை உருவாக்குவது ஒரு விஷயம்.