දත්ත පදනම් කරගත් ප්‍රසම්පාදන නිවැරදිව ලබා ගැනීමේදී නැතිවූ සම්බන්ධකය
ඔබේ ප්‍රසම්පාදන ක්‍රියාවලිය නවීකරණය කරන්න, නමුත් එය නිවැරදිව කරන්න
ප්‍රසම්පාදනයේ අනාගතය දත්ත මත පදනම් වූවක් බව අද ප්‍රසම්පාදන නායකයින් දැනටමත් අවබෝධ කරගෙන ඇත. නමුත් අපි විනාඩියක් නිශ්චිතව බලමු. දත්ත පදනම් කරගත් ප්‍රසම්පාදනය යනු හරියටම කුමක්ද? මෙය සාක්‍ෂාත් කර ගැනීමට ඔබට අවශ්‍ය නිශ්චිත ගොඩනැඟිලි කොටස් මොනවාද? කල් පිරීමේ මට්ටම අනුව ඔබ දැන් කොහේද?
වර්තමානයේදී, කිසියම් සිදුවීමකට පැමිණීම ගැන සිතීම කිසිසේත්ම කළ නොහැකි අතර පහත සඳහන් වචන වලින් එකක්වත් නොදකින්න: කෘතිම බුද්ධිය (AI), යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (එම්එල්), ව්‍යාපාරික බුද්ධිය (බීඅයි) සහ තවත් බොහෝ දේ. එය හුරු පුරුදු බවක් පෙනෙනවාද? මෙම කොන්දේසි ඕනෑම බැනරයක, පියාසර කරන්නෙකුගේ හෝ ප්‍රවර්ධන වීඩියෝ පටයක දක්නට ලැබීම අහම්බයක් නොවන අතර එය බොහෝ විට එය ඔබව අවුලුවයි. ඔවුන් සිසිල්, නැඹුරුතාවයක් ඇති අතර අනාගතය නිසැකවම ඔවුන්ගෙන් පිරී යනු ඇත. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, වැඩසටහන සමඟ සම්බන්ධ වීම නම් මෙම ශිල්පීය ක්‍රම පිළිබඳව දැන හඳුනා ගැනීම සහ ඔබේ ව්‍යාපාරයෙන් සහ එදිනෙදා කටයුතු වලින් ඔවුන් ලාභ ලබන ආකාරය අවබෝධ කර ගැනීමට හැකි වීමයි. ඔබ කරන විට, ආරම්භ කළ යුතු වඩාත් සංවේදී ක්‍රියාව නම්, මෙම නවෝත්පාදනයේ පදනමේ ඇත්තේ මොනවාදැයි බැලීමයි: භාවිතා කළ හැකි, උසස් තත්ත්වයේ දත්ත වලට පහසුවෙන් ප්‍රවේශ වීම.
ඇල්ගොරිතම සහ දත්ත - ඔවුන් සතුටින් විවාහ වීමට ඔබට අවශ්‍ය නම් දැනගත යුතු කරුණු
ඇල්ගොරිතම මඟින් ඔබට ක්‍රියාකාරී අවබෝධයක් ලබා ගත හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, වියදම් කිරීමේ රටාවන් (පාරිභෝගිකයින්ගේ ඉල්ලුමේ වෙනස්වීම් අපේක්ෂා කිරීම) සහ ප්‍රසම්පාදන ක්‍රියාවලියේ බාධාවන් පැන නැඟීමට පෙර ඒවා හඳුනා ගැනීමට (වලිගය) ඔවුන්ට හැකිය. නිවැරදිව සිදු කළ විට, කාර්‍යක්‍ෂම ප්‍රසම්පාදන ක්‍රියාවලියක් සඳහා මෙම තාක්‍ෂණ ඉතා වටිනා හා අත්‍යවශ්‍ය ය.
කෙසේ වෙතත්, සාමාන්‍යයෙන් අපිරිසිදු හා නරක තත්ත්වයේ සරල හා (වේගයෙන්) ප්‍රවේශ විය නොහැකි උප-ප්‍රශස්ත දත්ත පදනම් වලින් අරගල කරන බොහෝ ප්‍රසම්පාදන විශේෂඥයින් අපි දකින්නෙමු. ඇල්ගොරිතම බුද්ධිමත් විය හැකි නමුත් ඒවා තවමත් යන්ත්‍ර ය. එහි තේරුම නම් ඔබ ඔවුන්ට කුණු කසළ පෝෂණය කරන්නේ නම් (වැරදි දත්ත පදනමක් හේතුවෙන්) ඔවුන් ඔබට කසල නිමැවුමක් ලෙස ලබා දෙන බවයි. මෙය හැඳින්වෙන්නේ කසල in = කසල පිටතට මූලධර්මය, සහ ප්‍රසම්පාදන නායකයෙකු ලෙස ඔබව ස්ථානගත කිරීමට ඔබට අවශ්‍ය නැති තත්වයකි. අප දකින සහ ප්‍රායෝගිකව ඔබට හඳුනාගත හැකි උප ප්‍රශස්ත දත්ත පදනමක් තිබීමේ සාමාන්‍ය රෝග ලක්‍ෂණ නම්:
- අදාළ දත්ත ලබා ගැනීමට සති සහ සමහර විට සමහර විට මාස පවා ගත වේ
- ප්‍රමාණවත් දත්ත හා දත්ත හිඟයක් නොමැත
- අපිරිසිදු හා නරක ගුණාත්මක දත්ත, නැතිවූ හා වැරදි අගයන් රාශියක් ඇත
- (පෞද්ගලිකත්‍වය) සංවේදී හා ඒ නිසා ලබා ගත නොහැකි දත්ත
- අදාළ දත්ත වලට ප්‍රවේශය ලබා ගැනීම සඳහා කාලය ගතවන ගමන් පථ සහ අභ්‍යන්තර ක්‍රියාවලීන්
ඔබේ ප්‍රසම්පාදන දෙපාර්තමේන්තුවට අවශ්‍ය ශක්තිමත් පදනම
අනාගත, කාර්‍යක්‍ෂම ප්‍රසම්පාදන ක්‍රියාවලියක් කෙබඳු වේද? ඉතා මැනවින්, ඉහත සඳහන් වාක්‍ය ඛණ්ඩ සමඟ දත්ත පදනම් කරගත් නවෝත්පාදනයන් සාක්‍ෂාත් කර ගැනීම සඳහා භාවිතා කළ හැකි සහ උසස් තත්ත්වයේ දත්ත වලට පහසුවෙන් ප්‍රවේශ විය හැකි ශක්තිමත් දත්ත පදනමක් ලබා ගැනීමට යමෙක් කැමතියි (උදා: AI, ML, BI යනාදිය). එතරම් ශක්තිමත් දත්ත පදනමක් සහිතව උසස් තත්ත්වයේ දත්ත ඔබට උසස් තත්ත්වයේ ප්‍රතිඵල සහ ක්‍රියාකාරී අවබෝධයක් ලබා දෙන අතර එමඟින් ඔබේ ප්‍රසම්පාදන දෙපාර්තමේන්තුව ඉහළ නංවන අතර තවමත් නිසි දත්ත පදනමක් නොමැති අය හා සැසඳීමේදී ඔබට විශාල වාසියක් ලැබෙනු ඇත.
ඉතිං අපි මෙය නිවැරදිව කරන්නේ කෙසේද?
දාමයක් එහි දුර්වලම සම්බන්ධකය තරම් ශක්තිමත් ය. ප්‍රසම්පාදන දාමයේ බොහෝ සම්බන්ධක දැනටමත් පවතින අතර ඒවා ක්‍රියාත්මක කිරීමට සාපේක්ෂව පහසුය. කෙසේ වෙතත්, එක් අභියෝගාත්මක සම්බන්ධකයක් නොමැත. ඔබ ශක්තිමත් දත්ත පදනමක් පිහිටුවන්නේ කෙසේද සහ ප්‍රසම්පාදන නායකයෙකු ලෙස ඔබට ආරම්භ කළ හැක්කේ කොතැනින්ද?
ඔබේ ප්‍රසම්පාදන දෙපාර්තමේන්තුව කුමන අභියෝග සමඟ පොරබදන්නේද යන්න මත පදනම්ව, මෙම ශක්තිමත් දත්ත පදනම ස්ථාපිත කිරීමට සින්තෝ ඔබට උදවු කළ හැකිය. සින්තෝ සහාය දක්වන උදාහරණ කිහිපයක්:
- (පෞද්ගලිකත්‍වය) සංවේදී දත්ත වල ගුණාත්මක භාවය නැති නොවී පහසුවෙන් ප්‍රවේශ විය හැකි බවට පත් කිරීම
- සති (සහ සමහර විට මාස) සිට පැය ගණන් දක්වා (සංවේදී) දත්ත වෙත දත්ත ප්‍රවේශය වේගවත් කරන්න
- නැතිවූ/වැරදි අගයන් වැනි දත්තවල ගුණාත්මක ගැටලු නිරාකරණය කර ගන්න
- දත්ත හිඟ අභියෝග වලදී (උදාහරණ ලෙස ඇල්ගොරිතමයන් පුහුණු කිරීම සඳහා), උසස් තත්ත්වයේ පුහුණු දත්ත වඩාත් වැදගත් වන විට උප සැකසුම්/අධි-සම්පීඩනය යෙදිය හැකිය.
- ඔබ සතුව ඇති මුල් දත්ත වල සමාන රටා, ලක්‍ෂණ සහ සංඛ්‍යානමය සබඳතා සමඟ අතිරේක බුද්ධිමත් කෘතීම දත්ත උත්පාදනය කිරීම
අප සඳහන් කළ බාධක ඔබ හඳුනනවාද? තවද මෙම ලිපිය දත්ත ඩ්‍රයිව් ප්‍රසම්පාදනය හා ඔබේ වර්තමාන මාතෘ මට්ටම පිළිබඳව ඔබේ ගමන පිළිබඳ මනා හැඟීමක් ලබා දෙයිද? ඔබ සිටින තැන, ඔබ මුහුණ දෙන දුෂ්කරතා සහ ඔබේ සාමාන්‍ය ප්‍රතිචාර දැන ගැනීමට අපි කැමතියි. එබැවින් සැප්තැම්බර් 15 දා පැවැත්වෙන ඩීපීඩබ්ලිව් ප්‍රසම්පාදන සමුළුවේදී සින්තෝ පැමිණෙනු ඇතth හා 16th. කරුණාකර ඒ සඳහා නිදහස් වන්න අප අමතන්න තවද ඔබට ඇති සියලුම ප්‍රශ්න අපෙන් අසන්න. හරහා පමණක් ළඟා වන්න DPW- වේදිකාව or අප අමතන්න දත්ත පදනම් කරගත් ප්‍රසම්පාදන අනාගතය සඳහා තවදුරටත් ගැඹුරට යාමට.
දත්ත සින්තටික්, නමුත් අපගේ කණ්ඩායම සැබෑ ය!
සින්තෝ අමතන්න කෘතිම දත්තවල වටිනාකම ගවේෂණය කිරීම සඳහා අපගේ විශේෂඥයෙකු ආලෝකයේ වේගයෙන් ඔබ හා සම්බන්ධ වනු ඇත!
කෘත්‍රිම දත්තවල ගුණාත්මකභාවය ගැන තව දැන ගැනීමට අවශ්‍යද? SAS අපගේ කෘතිම දත්ත තක්සේරු කරන වීඩියෝව බලන්න!
මුල් දත්ත හා සැසඳීමේ දී කෘත්‍රිම දත්තවල දත්ත ගුණාත්මක බව ප්‍රධාන වේ. මෙය ප්‍රදර්ශනය කිරීම සඳහා අපි මෑතකදී SAS (විශ්ලේෂණවල වෙළඳපල ප්‍රමුඛයා) සමඟ webinar එකක් පැවැත්වූයේ එබැවිනි. ඔවුන්ගේ විශ්ලේෂණ විශේෂඥයින් විවිධ විශ්ලේෂණ (AI) ඇගයීම් හරහා සින්තෝ වෙතින් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත කට්ටල ඇගයීමට ලක් කර ප්‍රතිඵල බෙදාහදා ගත්හ. මෙම වීඩියෝවෙන් ඔබට මේ පිළිබඳ කෙටි සටහනක් සොයාගත හැකිය.
