اتومات: د ډیټا ساینس او ​​ماشین زده کړې راتلونکې؟

د ماشین زده کړه د کمپیوټري تاریخ کې یو له ترټولو لوی پرمختګ و او اوس د لوی ډیټا او تحلیلونو په برخه کې مهم رول لوبولو وړتیا په توګه لیدل کیږي. د لوی ډیټا تحلیلونه د تشبث لید څخه یوه لویه ننګونه ده. د مثال په توګه ، فعالیتونه لکه د مختلف ډیټا فارمیټونو لوی شمیر درک کول ، د ډیټا چمتو کولو تحلیل او د بې ځایه ډیټا فلټر کول د سرچینې ډیر کیدی شي. د ډیټا ساینس پوه متخصصینو ګمارل یو ګران وړاندیز دی او نه د هر شرکت لپاره پای ته رسیدو وسیله. متخصصین پدې باور دي چې د ماشین زده کړه کولی شي د تحلیلونو سره تړلي ډیری دندې اتومات کړي - دواړه معمول او پیچلي. د ماشین اتومات زده کړه کولی شي د پام وړ سرچینې خلاصې کړي چې د ډیر پیچلي او نوښتګر کار لپاره کارول کیدی شي. د ماشین زده کړه داسې بریښي چې هر وخت پدې لور حرکت کوي.

د معلوماتي ټیکنالوژۍ په شرایطو کې اتومات کول

په آی ټي کې ، اتومات د مختلف سیسټمونو او سافټویر اتصال دی ، دوی ته دا وړتیا ورکوي چې د کوم انساني مداخلې پرته ځانګړي دندې ترسره کړي. په IT کې ، اتومات سیسټمونه دواړه ساده او پیچلي دندې ترسره کولی شي. د ساده دندې یوه بیلګه ممکن د پی ډی ایف سره فارمونه مدغم کول او سم ترلاسه کونکي ته اسناد لیږل وي ، پداسې حال کې چې د ساحې څخه بهر بیک اپ چمتو کول ممکن د پیچلي دندې مثال وي.

د خپلې دندې په سمه توګه ترسره کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ برنامه وکړئ یا اتومات سیسټم ته روښانه لارښوونې ورکړئ. هرکله چې د دې د دندې ساحه بدلولو لپاره یو اتومات سیسټم ته اړتیا وي ، برنامه یا د لارښوونې سیټ باید د یو چا لخوا تازه شي. که څه هم اتومات سیسټم په خپله دنده کې مؤثره دی ، خطاګانې د مختلف دلایلو لپاره پیښ کیدی شي. کله چې غلطي پیښیږي ، اصلي لامل باید وپیژندل شي او سم شي. په ښکاره ډول ، د دې دندې ترسره کولو لپاره ، یو اتومات سیسټم په بشپړ ډول په انسانانو پورې اړه لري. هرڅومره چې د کار طبیعت پیچلی وي ، د غلطیو او ستونزو احتمال یې لوړ وي.

د آی ټي صنعت کې د اتومات کولو یو عام مثال د ویب میشته کارونکي انٹرفیسونو ازمونې اتومات دی. د ازموینې قضیې د اتومات سکریپټ ته تغذیه کیږي او د کارونکي انٹرفیس د دې مطابق ازمول کیږي. (د ماشین زده کړې عملي غوښتنلیک په اړه د نورو لپاره ، د ماشین زده کړه او هډوپ د راتلونکي نسل درغلي کشف کې وګورئ.)

د اتومات کولو په ګټه دلیل دا دی چې دا ورځني او د تکرار وړ دندې ترسره کوي او کارمندان د ډیرو پیچلو او تخلیقي دندو ترسره کولو لپاره آزادوي. په هرصورت ، دا هم استدلال کیږي چې اتوماتیک د انسانانو لخوا دمخه ترسره شوي لوی شمیر دندې یا رولونه خارج کړي دي. اوس ، د ماشین زده کړې سره مختلف صنعتونو ته ننوتل ، اتومات کولی شي نوی اړخ اضافه کړي.

د اتومات ماشین زده کړې راتلونکې؟

د ماشین زده کړې جوهر د سیسټم وړتیا ده چې په دوامداره توګه د معلوماتو څخه زده کړي او د انسان مداخلې پرته وده وکړي. د ماشین زده کړه د انسان مغز په څیر عمل کولو وړتیا لري. د مثال په توګه ، په ای کامرس سایټونو کې د وړاندیز انجن کولی شي د کارونکي ځانګړي غوره توبونه او خوندونه و ارزوي او د غوره کولو لپاره خورا مناسب محصولاتو او خدماتو وړاندیزونه وړاندې کړي. دې وړتیا ته په پام سره ، د ماشین زده کړې د لوی معلوماتو او تحلیلونو سره تړلي پیچلي دندو اتومات کولو لپاره د مثالي په توګه لیدل کیږي. دې د دودیز اتوماتیک سیسټمونو لوی محدودیتونه لرې کړي چې په منظم ډول د انسان مداخلې ته اجازه نه ورکوي. د قضیې ډیری مطالعات شتون لري چې د پیچلي ډیټا تحلیل دندو ترسره کولو لپاره د ماشین زده کړې وړتیا ښیې ، کوم چې به وروسته پدې مقاله کې بحث شي.

لکه څنګه چې دمخه یادونه وشوه ، د لوی ډیټا تحلیلونه د سوداګرۍ لپاره یو ننګونکی وړاندیز دی ، کوم چې په نسبي ډول د ماشین زده کړې سیسټمونو ته سپارل کیدی شي. د سوداګرۍ له نظره ، دا کولی شي ډیری ګټې راوړي لکه د ډیر تخلیقي او ماموریت مهمو دندو لپاره د ډیټا ساینس سرچینو خلاصول ، د کار ډیر بار ، د دندو بشپړولو لپاره لږ وخت او د لګښت موثریت.

د قضیې مطالعه

په 2015 کې ، د MIT څیړونکو د ډیټا ساینس وسیلې باندې کار پیل کړ چې کولی شي د تخنیک په کارولو سره د لوی مقدار خام معلوماتو څخه د وړاندوینې ډیټا ماډلونه رامینځته کړي چې د ژور فیچر ترکیب الګوریتم په نوم یادیږي. ساینس پوهان ادعا کوي چې الګوریتم کولی شي د ماشین زده کړې غوره ب featuresې سره یوځای کړي. د ساینس پوهانو په وینا ، دوی دا په دریو مختلف ډیټاسټونو کې ازمولی او د نورو شاملولو لپاره ازموینه پراخه کوي. په یوه مقاله کې چې د ډیټا ساینس او ​​تحلیلونو نړیوال کنفرانس کې وړاندې کیږي ، څیړونکي جیمز میکس کینټر او کلیان ویرامچینی وویل ، "د اتوماتیک ټونینګ پروسې په کارولو سره ، موږ ټوله لار د انسان له ښکیلتیا پرته مطلوب کوو ، دا اجازه ورکوي مختلف ډیټاسټونو ته عمومي کړي".

راځئ چې د دندې پیچلتیا ته وګورو: الګوریتم هغه څه لري چې د اتوماتیک تنظیم کولو وړتیا په نوم پیژندل کیږي ، د دې په مرسته چې د لید معلومات یا ارزښتونه له خام معلوماتو (لکه عمر یا جندر) څخه ترلاسه کیدی شي یا ایستل کیدی شي ، وروسته د وړاندوینې ډاټا ماډلونه رامینځته کیدی شي. الګوریتم د ریاضي پیچلي دندې او د احتمال تیوري کاروي چې د ګوسیان کاپولا په نوم یادیږي. له همدې امله د پیچلتیا کچې درک کول اسانه دي چې الګوریتم یې اداره کولی شي. دې تخنیک په سیالیو کې جایزې هم ګټلي دي.

د ماشین زده کړه کولی شي د کور کار ځای ونیسي

دا په ټوله نړۍ کې بحث کیږي چې د ماشین زده کړه کولی شي ډیری دندې ځای په ځای کړي ځکه چې دا د انسان مغز موثریت سره دندې ترسره کوي. په حقیقت کې ، یو څه اندیښنه شتون لري چې د ماشین زده کړه به د ډیټا ساینس پوهانو ځای ونیسي ، او داسې ښکاري چې د ورته اندیښنې اساس شتون لري.

د اوسط کارونکي لپاره چې د ډیټا تحلیل مهارتونه نلري مګر په خپل ورځني ژوند کې د تحلیلي اړتیاو مختلف درجې لري ، د کمپیوټرونو کارول امکان نلري چې د ډیټا لوی مقدار تحلیل کړي او د تحلیل ډیټا چمتو کړي. په هرصورت ، د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) تخنیکونه کولی شي د کمپیوټرونو ښوولو سره دا محدودیت له مینځه ویسي ترڅو طبیعي انساني ژبه ومني او پروسس یې کړي. پدې توګه ، اوسط کارونکی پیچلي تحلیلي دندو یا مهارتونو ته اړتیا نلري.

IBM پدې باور دی چې د ډیټا ساینس پوهانو اړتیا د دې محصول ، واټسن طبیعي ژبې تحلیلي پلیټ فارم له لارې کم یا له مینځه وړل کیدی شي. په واټسن کې د تحلیلونو او سوداګرۍ استخباراتو مرستیال ولسمشر مارک اشتولر په وینا ، "د واټسن په څیر د ادراکي سیسټم سره ، تاسو یوازې خپله پوښتنه وپوښتئ - یا که تاسو کومه پوښتنه نلرئ ، تاسو یوازې خپل ډاټا اپلوډ کړئ او واټسن کولی شي دا وګوري. او اټکل وکړئ هغه څه چې تاسو یې غواړئ پوه شئ. "

پایله

اتومات د ماشین زده کړې کې بل منطقي ګام دی او موږ دمخه زموږ په ورځني ژوند کې اغیزې تجربه کوو-د ای کامرس سایټونه ، د فېسبوک ملګري وړاندیزونه ، د لینکډین شبکې وړاندیزونه او د ایربینب لټون درجه بندي. ورکړل شوي مثالونو ته په پام سره ، پدې کې هیڅ شک نشته چې دا د اتومات ماشین زده کړې سیسټمونو لخوا تولید شوي محصول کیفیت ته منسوب کیدی شي. د دې ټولو کیفیتونو او ګټو لپاره ، د ماشین زده کړې مفکوره د لوی بیکارۍ لامل کیږي یو څه ډیر غبرګون ښکاري. ماشینونه د لسیزو راهیسې زموږ د ژوند ډیری برخو کې د انسانانو ځای نیسي ، مګر انسانانو په صنعت کې د اړوند پاتې کیدو لپاره وده او تطبیق کړی. د لید په وینا ، د دې ټولو ګډوډي لپاره د ماشین زده کړه یوازې یوه بله څپه ده چې خلک به ورسره سمون ومومي.