ဒေတာများသည်ဒေတာများကိုသိပ္ပံနှင့်အတူလုပ်ဖို့အရာအားလုံးကို

အရေးအပါဆုံးအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဒေတာများကိုသိပ္ပံရဲ့အပလီကေးရှင်း, applications များအမျိုးမျိုးတို့ကိုဖြစ်ပါတယ်။ ဟုတ်ပါတယ်, သငျသညျ, ညာဥပမာစက်သင်ယူမှုများအတွက် applications များ, အမျိုးမျိုးတို့ကိုပြုလုပ်ဖတ်ပါ။

အဆိုပါဒေတာများကိုတော်လှန်ရေး

2010 ခုနှစ်ဝန်းကျင်, ဒေတာတစ်ခုကြွယ်ဝသောစည်းစိမ်နှင့်အတူကြောင့်မဟုတ်ဘဲတစ်ဦးအသိပညာမောင်းနှင်ချဉ်းကပ်မှုထက်ချဉ်းကပ်မောင်းနှင်ဒေတာတွေနဲ့စက်တွေကိုလေ့ကျင့်ပေးဖို့ဖြစ်နိုင်ဖန်ဆင်းတော်မူ၏။ အားနည်းချက်ကိုစက်တွေ supporting ဦးနှောက်ကဲ့သို့ရှုပ်ထွေးသောကွန်ယက်ထပ်တလဲလဲအကြောင်းကိုအားလုံးသည်သီအိုရီစာတမ်းများဖြစ်နိုင်ဖြစ်လာခဲ့သည်။ ကျွန်တော်တို့ဟာကမ္ဘာပေါ်မှာအမှုအရာကိုတွေ့ကြုံခံစားဘယ်လိုအသက်ရှင်လမ်းကိုပြောင်းလဲစေနိုင်သည်ကိုတစ်ခုခု။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမဟုတ်တော့တဲ့စာတမ်းစက္ကူတည်ရှိသည်တစ်ခုပညာသင်နှစ်အယူအဆဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာကျွန်တော်တို့ရဲ့နေ့စဉ်ဘဝများကိုထိခိုက်စေလိမ့်မယ်လို့သင်ယူမှုတစ်မြင်သာထင်, အသုံးဝင်သောလူတန်းစားဖြစ်လာခဲ့သည်။ ဒါကြောင့်စက်သင်ယူနဲ့ AI သည်အခြားစူးစမ်းလေ့လာရေးသုံးသပ်ခြင်းများကဲ့သို့ဒေတာများကိုသိပ္ပံရှုထောင့်, မက်ထရစ်, Analytics မှ, ETL, စမ်းသပ်, A / B စမ်းသပ်မှုနှင့်အဘယ်သို့ဆိုင်အစဉ်အလာစီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးဟုခေါ်တွင်ခဲ့သည်လှမျးမိုးမီဒီယာကြီးစိုး။

ဒေတာကိုသိပ္ပံ – အထွေထွေအမြင်

ဒါကြောင့်ယခုအများပြည်သူစက်သင်ယူမှုနဲ့ AI အပေါ်အဓိကထားသုတေသီများအဖြစ် data တွေကိုသိပ္ပံပညာ၏ထင်၏။ ဒါပေမယ့်စက်မှုလုပ်ငန်းလေ့လာသူတွေအဖြစ်ဒေတာများကိုသိပ္ပံပညာရှင်များကငှားရမ်းသည်။ ဒါကြောင့်အဲဒီမှာနေတဲ့ misalignment ရှိသေး၏။ အဆိုပါ misalignment များအတွက်အကြောင်းပြချက်ဟုတ်ကဲ့အဲဒီသိပ္ပံပညာရှင်အများဆုံးဖြစ်ကောင်းပိုပြီးနည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာပြဿနာအပေါ်အလုပ်မလုပ်နိုငျသောကွောငျ့ဖွစျသညျပေမယ့် Google က Facebook နှင့် Netflix ကဲ့သို့ကြီးမားသည့်ကုမ္ပဏီများသူတို့နောက်တဖန်စက်သင်ယူမှုဆည်းပူးဖို့မလိုအပ်ပါဘူးသူတို့ရဲ့ထုတ်ကုန်တိုးတက်လာဖို့ဤမျှလောက်များစွာသောအနိမ့်ကာစရာကုလားကာအသီးအပွပြီ သူတို့ရဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွင်ဤသက်ရောက်မှုကိုရှာဖွေသို့မဟုတ်စာရင်းအင်းအသိပညာ။

A ကောင်းဆုံးဒေတာများကိုသိပ္ပံပညာရှင်ရုံနှင့်ပတ်သက်ပြီးရှုပ်ထွေးမော်ဒယ်များမဟုတ်ပါဘူး

အကောင်းတစ်ဦး data တွေကိုသိပ္ပံပညာရှင်ဖြစ်ခြင်းသည်သင်၏မော်ဒယ်ဘယ်လောက်အဆင့်မြင့်အကြောင်းကိုတော့မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါဟာသင့်ရဲ့အလုပ်အပေါ်ရှိသည်နိုင်မည်မျှသက်ရောက်မှုအကြောင်းပါ။ သင်တစ်ဦးပြဿနာ solver များမှာဒေတာ cruncher မရှိကြပေ။ သင်တစ်ဦးမဟာဗျူဟာဖြစ်ကြသည်။ ကုမ္ပဏီများသင်အရှိဆုံးစိတ်မကောင်းစရာဝေဝါးနဲ့ Hard ပြဿနာများအားငါပေးမည်သူတို့သည်သင့်လမ်းကြောင်းမှန်ပေါ်အတွက်ကုမ္ပဏီလမ်းပြမျှော်လင့်ထား။

တစ်ဦးကဒေတာများကိုသိပ္ပံပညာရှင်ရဲ့အလုပ်ဒေတာစုဆောင်းနှင့်အတူစတင်သည်။ ဤအသုံးပြုသူအကြောင်းအရာ, ကိရိယာ, အာရုံခံကိရိယာများ, ပြင်ပအချက်အလက်များနှင့်သစ်ထုတ်လုပ်ရေးနေထုတ်လုပ်လိုက်တဲ့ပါဝင်သည်။

တစ်ဦးမှာ Data သိပ္ပံပညာရှင်ရဲ့အခန်းကဏ္ဍ၏နောကျရှုထောင့်ကဒီဒေတာကိုရွှေ့သို့မဟုတ်သိုလှောင်ရန်ဖြစ်ပါသည်။ ဤသည်ပျက်ပြင်ဆင်ထားသညအချက်အလက်များ, ယုံကြည်စိတ်ချရသောအချက်အလက်များ၏စီးဆင်းမှု, အခြေခံအဆောက်အအုံများ, ETL, ပိုက်လိုင်းများနှင့်စနစ်တကျအချက်အလက်များ၏သိုလှောင်မှု၏သိုလှောင်မှုပါဝငျသညျ။

သင်တစ်ဦးမှာ Data သိပ္ပံပညာရှင်များအတွက်လိုအပ်သောအလုပ်တက်ရွှေ့သကဲ့သို့, လာမယ့်တဦးတည်းပြောင်းလဲသို့မဟုတ်ရှာဖွေစူးစမ်းဖြစ်ပါတယ်။ အလုပ်၏ဤအထူးသဖြင့်အစုံပြင်ဆင်မှု, Anomaly detection နဲ့သန့်ရှင်းရေးလွှမ်းခြုံ။

Next ကိုတစ်ဦးမှာ Data သိပ္ပံပညာရှင်များအတွက်အလုပ်၏အဆင့်ဆင့်အတွက်အချက်အလက်များ၏ပေါင်းစည်းခြင်းနဲ့တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဤလုပ်ငန်းကို Metris, ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု, စုစုပေါငျးမြား, အစိတ်အပိုင်းများ, လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များနှင့်အင်္ဂါရပ်များပါဝင်သည်။

သင်ယူခြင်းနှင့် Optimizer မှာ Data သိပ္ပံပညာရှင်များအဘို့အလုပ်လာမယ့်အစုဖြစ်ပေါ်လာသော။ အလုပ်၏ဤအစုရိုးရှင်းသောစက်သင်ယူမှု algorithms, A / B စမ်းသပ်ခြင်းများနှင့်လက်တွေ့စမ်းသပ်ချက်များပါဝင်သည်။

ယင်းအစုရဲ့ထိပ်မှာဒေတာများကိုသိပ္ပံပညာရှင်များက၏အရှုပ်ထွေးဆုံးအလုပ်ပါပဲ။ ဒါဟာ Artificial Intelligence နှင့်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူပါဝင်ပါသည်,

ဒီဒေတာကိုအင်ဂျင်နီယာအားထုတ်မှုအားလုံးသည်အလွန်အရေးကြီးပါသည်ကြောင့်ပဲရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များဖန်တီးခြင်းအကြောင်းကို, အလုပ်လုပ်ဖို့အများကြီးပိုပြီးလည်းမရှိဘူး။

Source by Shalini M