আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

এআই সহ ডেটা পরিষ্কার করা - এর অর্থ কী এবং এটি কীভাবে সহায়ক হতে পারে?

বড় তথ্য এই মুহুর্তে একটি আকর্ষণীয় বিষয়, তবে, সেই তথ্যের ফলস্বরূপ ব্যবহার প্রচুর পরিমাণে সংস্থাগুলি তৈরি করার জন্য শ্রমিকদের পরিষ্কার, সুনির্দিষ্ট এবং ব্যবহারযোগ্য ডেটা দেওয়ার সংস্থাগুলির দক্ষতার উপর নির্ভর করে। কৌশলটি বর্ণনা করার কৌশলটি করুন, শ্রেণিবদ্ধ ডাটাবেসে থাকা ডেটাগুলির একটি দুর্দান্ত অংশ অবশ্যই স্পষ্ট নয় এবং বেশ কয়েকটি সংস্থাগুলি এটিকে পরিপাটি করার কঠোর কার্যকলাপকে আলিঙ্গন করে বলে মনে হচ্ছে।

ডেটার নিম্নমানের বেস ডেটা পরীক্ষার ফলাফল বন্ধ করে দিতে পারে এবং বিভ্রান্তিকর সিদ্ধান্ত নেওয়ার দিকে নিয়ে যেতে পারে ব্যবসায়— উভয়ই নেতিবাচক ডেভেলপারদের এবং ডেটা পরীক্ষক সমানভাবে। এটি একইভাবে সংগঠনগুলিকে ধারাবাহিকতার সমস্যার জন্য উন্মুক্ত করে দিতে পারে কারণ অনেকগুলি পূর্বশর্তের জন্য গ্যারান্টি দিতে পারে যে তাদের তথ্য যথাযথ এবং বর্তমান হিসাবে আশা করা যায়।

প্রসেস ম্যানেজমেন্ট এবং প্রসেস আর্কিটেক্ট ফ্রন্ট এন্ডে খারাপ ডাটা কোয়ালিটির সম্ভাব্যতা কমাতে সাহায্য করতে পারে, তবে, এটি অপসারণ করতে পারে না। ডেটা ক্লিনজিংয়ের ব্যবস্থা, সেই সময়ে, ভুল এবং অনিয়মগুলি সনাক্ত করে এবং বহিষ্কার বা সামঞ্জস্য করে খারাপ ডেটা ব্যবহারযোগ্য করে তোলার মধ্যে রয়েছে ডাটাবেজ বা ডেটা সেট।

এর পরিবর্তে অন্যান্য ডেটা-চালিত কার্যক্রমের মতো নয়, আপনি আবেদন করতে পারেন মেশিন শিক্ষা আপনাকে দ্রুত সেখানে নিয়ে যেতে।

জড়িত ছাড়া ইঞ্জিনিয়াররা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এআইয়ের সবচেয়ে ভাল প্রভাব পড়বে এমন এক জায়গায় তথ্য পাওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সময় ও শ্রমকে যথাযথভাবে হ্রাস করতে পারে, যেখানে মডেল যতটা সক্ষম এবং বোধগম্য হতে পারে। ডেটা পরিকল্পনা এবং পরিষ্কার করা এআই মিশনের সর্বনিম্ন চিত্তাকর্ষক উপাদান। তবে এটি শেষ করতে হবে।

উপর গভীর অন্তর্দৃষ্টি চান বড় ডেটা? তারপর এখানে আপনার বিনামূল্যে অনুলিপি দখল.

ডেটা পরিষ্কারের জন্য এআইয়ের উদীয়মান প্রয়োজন

বেশিরভাগ বৃহত-স্কেল সংস্থাগুলির কাছে প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকে, যা তাদের গ্রাহকরা যেভাবে আচরণ করে তা বোঝার জন্য এবং অভিজ্ঞতার বিকাশে কী কী পছন্দগুলি তাদের বিকাশে সহায়তা করতে পারে তা দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। যাইহোক, এই তথ্যটি বিশ্লেষণ করা এবং ব্যাখ্যা করা অভাবনীয় close

আপনি প্রতিটি সম্ভাবনা বা পরিস্থিতিতে এতটা স্বাভাবিকভাবে ফ্রেমওয়ার্কগুলি শিখতে পারেন যা উচ্চতর ফিট ant

মনোনিবেশ করা মেশিন শিক্ষা প্রচলিত ডেটা-চালিত প্যাটার্নের চেয়ে উন্নতি মোকাবেলার জন্য আরও নমনীয় উপায় প্রদান করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তথ্যের বিশ্লেষণ করা, অনুমান করা, অনুমানের নির্ভুলতা অনুসারে শিখতে ও পরিবর্তন করা অনুমিত করে তোলে। আরও তথ্য যেমন বিশ্লেষণ করা হয়, তেমনি অগ্রগতি অনুমান করে।

ডেটা পরিষ্কারের প্রক্রিয়াতে ডেটা পর্যায়ের

তথ্য, পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য প্রাসঙ্গিক হওয়ার শেষ লক্ষ্যটি মাথায় রেখে তিনটি পর্যায়ের অভিজ্ঞতা অর্জন করে experiences

  • মূল তথ্য
  • প্রযুক্তিগতভাবে সঠিক ডেটা
  • ইউনিফর্ম ডেটা

এআই কীভাবে ডেটা পরিষ্কার করে?

ডেটা পরিষ্কারের অর্থ একটি অগ্রণী এবং ত্রুটি-প্রবণ কর্ম হতে পারে যা সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াটির বিশ্বাসযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে ডেটা পরীক্ষায় অবিশ্বাস্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে। আমরা এখানে এআই কৌশল অনুসারে ডেটা মানের এবং পরিষ্কারের কাজের চিত্রিত করব।

নীল রঙের বাইরে দেখলে ডেটা পরিষ্কার করা সহজ মনে হতে পারে। যাই হোক না কেন, ইচ্ছাকৃতভাবে বেছে নেওয়া এবং ডেটা ইনডেক্সের জন্য প্রায়শই সাবধানতার সাথে ফিট হওয়া সহ এটি একটি ঝামেলাজনক প্রক্রিয়া। এটি ক্রমাগত অ্যাসাইনমেন্টের একটি নির্ধারিত সেট খেলছে না এবং ফলাফলগুলি পাচ্ছে। এটিতে একঘেয়ে, পুনরাবৃত্তিমূলক এবং চক্রীয় কৌশলগুলি মডেলটি শেষ না হওয়া পর্যন্ত ডেটা সংগ্রহের পর্যায়ে থেকে সরাসরি সংযুক্ত থাকতে পারে।

কোন ধরণের অনিয়ম এবং ত্রুটিগুলি বহিষ্কার করতে হবে তা স্বীকৃতি দেওয়ার জন্য প্রাথমিক পর্যায়ে একটি বিশদ ডেটা বিশ্লেষণ প্রয়োগ করার সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি জড়িত। তথ্য বা ডেটা নমুনাগুলির ম্যানুয়াল মূল্যায়ন সত্ত্বেও, বিশ্লেষণমূলক প্রোগ্রামগুলি প্রায়শই ডেটা রিসোর্সগুলি সম্পর্কে মেটাডেটা তুলে নেবে এবং ডেটা মানের বিষয়গুলির বিষয়গুলি আলাদা করে প্রত্যাশা করে।

প্রোগ্রামিং যা ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং সমর্থন করে, তবে যেহেতু ডেটা যে কোনও সংখ্যক অনন্য উত্স থেকে উদ্ভূত হতে পারে, তেমনি প্রক্রিয়াটির জন্য একইভাবে ব্যবহারের সহজতর স্বাচ্ছন্দ্যের জন্য ডেটা একটি অবিচ্ছিন্ন কনফিগারেশনে প্রাপ্ত হওয়া এবং প্রতিটি কিছুর অনুরূপ আকার এবং প্যাটার্নের গ্যারান্টি দেওয়া দরকার। তথ্য উত্সের পরিমাণ, বৈচিত্র্যগুলির স্তর এবং তথ্যের প্রকৃতি কতটা ভয়াবহ, তার উপর নির্ভর করে তথ্য পরিবর্তনের পদক্ষেপগুলিও প্রয়োজন হতে পারে। এই মুহুর্তে, একটি রূপান্তর কাজের প্রক্রিয়ার পর্যাপ্ততা এবং সংজ্ঞাগুলি অবশ্যই বিশ্লেষণ ও মূল্যায়ন করতে হবে। বিশ্লেষণ, পরিকল্পনা এবং চেক পদক্ষেপের বিভিন্ন চক্র একইভাবে প্রয়োজন হতে পারে।

ত্রুটিগুলি অপসারণের পরে, পরিষ্কার ডেটা অবশ্যই প্রাথমিক উত্সগুলিতে খারাপ ডেটা সরবরাহ করতে হবে। ভবিষ্যতের তথ্য অপসারণের সম্ভাব্য সংশোধনকে সীমাবদ্ধ করে উত্তরাধিকারী অ্যাপ্লিকেশনগুলিতেও রিফ্রেশ ডেটা রয়েছে এর গ্যারান্টি রয়েছে।

এছাড়াও পড়ুন: বিশেষজ্ঞ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় ডেটা গ্রহণ করেন

চ্যালেঞ্জ

মেশিন লার্নিং আমাদেরকে সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে অনেক কিছু অর্জন করার ক্ষমতা দিয়েছে। কয়েকটি চ্যালেঞ্জ মেশিন চালানোর সময় মুখোমুখি হতে হবে-শিক্ষা. অ্যাক্সেসযোগ্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম এবং সেগুলিকে সংযুক্ত করা যেতে পারে এমন সমস্যাগুলি সহ পদ্ধতির একটি বোধগম্যতা থাকা উচিত। যে কোনও ক্ষেত্রে, যখন এটি সঠিকভাবে বাস্তবায়িত হয়, তখন এটি বিস্তৃত সমস্যাগুলির যত্ন নিতে পারে এবং দক্ষতার সাথে চালাতে পারে ব্যবসায় এগিয়ে।

যদিও কিছু আছে চ্যালেঞ্জ থেকে কৃত্রিম বুদ্ধি ব্যবহার তথ্য পরিষ্কারের জন্য, একটি সুবিধা ব্যবসায় কোনো অপূর্ণতা অতিক্রম.

এআই সহ ডেটা পরিষ্কারের কার্যকারিতা

  • এ জাতীয় বিপুল সংখ্যক বিপজ্জনক পদ্ধতির সাথে মানবীয় ত্রুটি একটি লক্ষণীয় বিষয় হতে পারে। সুতরাং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সবচেয়ে ত্রুটিযুক্ত দুটি ঝুঁকির অঞ্চলে তাদের এ অবস্থা থেকে সরিয়ে দেয়: প্রথমে খারাপ ডেটা খুঁজে পাওয়া, এবং প্রয়োজনের পরে সতেজ মডেলগুলির পরে।
  • সফটওয়্যার ব্যবহার করে মেশিন শিক্ষা মডেলের কাঠামো বিশ্লেষণের জন্য তারপর ভুলের ধরন ঠিক করার জন্য এই ধরনের একটি মডেল সম্ভবত তৈরি করতে যাচ্ছে। তারপরে পণ্যটি কয়েকটি নিয়ন্ত্রণ কৌশলগুলির বিরুদ্ধে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল, ইতিবাচক ফলাফল সহ।
  • ডেটা পরিষ্কার করার জন্য ব্যয় করা কম সময় তথ্য সম্পর্কিত অবিচ্ছিন্ন বিশ্লেষণ আনবে - এটির প্রাথমিক বিন্যাস নির্বিশেষে, যা দ্রুত এবং উল্লেখযোগ্য ডেটা সরবরাহ করবে।
  • পরিষ্কার তথ্যের গ্যারান্টি দেওয়া এবং একটি স্ট্যান্ডার্ড ফর্ম্যাটে ইনস্টল করা একইভাবে পুনর্নির্মাণের নিষ্পত্তি করতে সহায়তা করবে, উন্নয়নশীল দলগুলিকে ইস্যুতে তাত্ক্ষণিক মূল তদন্ত করার ক্ষমতা দেয় যাতে তাদের দ্রুত নির্দেশনা দেওয়া যায়। বিষয়গুলির তাত্ক্ষণিক সংকল্প গ্যারান্টি দেয় যে তথ্য পাইপলাইন নিরবচ্ছিন্নভাবে স্ট্রিমিং চালিয়ে যেতে পারে বলে এটি গুরুত্বপূর্ণ।
  • মডেলের কাছে নিয়মিততার জন্য যত বেশি তথ্য জমা দেওয়া হয় ততই ভাল হয়। তাই প্রথাগত থেকে ভিন্ন ডাটা ব্যাবস্থাপনা এবং পরিষ্কারের ব্যবস্থা, মেশিন শিক্ষা অ্যালগরিদম স্কেল দিয়ে পরিস্থিতির উন্নতি করে।
  • নির্দিষ্ট ফাংশনগুলিকে জ্বালানি দেওয়ার ক্ষেত্রে, এআই আমাদের জন্য কাজের একটি বড় অংশ করতে পারে। উপর মনোনিবেশ করে মেশিন শিক্ষা এটি কীভাবে ডেটা ব্যবহার করে, রেট দেয় এবং বিশ্লেষণ করে সে বিষয়ে ইচ্ছাকৃতভাবে বুদ্ধিমান হওয়া, আমরা কোডিং-ঘন্টা হ্রাস করতে পারি এবং সেইসাথে ত্রুটিপূর্ণ ডেটার উপর কম চাপ দিতে পারি।

মাথায় একটি প্রকল্প আছে? তারপরে পরামর্শের জন্য আমাদের কাছে পৌঁছান।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: