আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

4 টি উপায়: কীভাবে বড় ডেটা অটোমেশন ডেটা বিজ্ঞান পরিবর্তন করছে?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিন লার্নিং বড় ডেটা অটোমেশন এর আসছে বড় ডেটা ডিজিটাল আড়াআড়ি এবং সাংগঠনিক ক্রিয়াকলাপে দুর্দান্ত পরিবর্তন এনেছে। বিশ্লেষণ বৃদ্ধির মাধ্যমে এটি দ্বারা বিগ ডেটা সমস্যাগুলির উত্থান সফলভাবে হ্রাস পেয়েছে। বাজারে নতুন ট্রেন্ড আসার সাথে সাথে প্রযুক্তিগুলি আরও পরিশ্রুত হচ্ছে। স্বয়ংক্রিয়তা বিগ ডেটা হল সবচেয়ে কষ্টদায়ক প্রযুক্তি যা পুরোপুরি আধিপত্য পরিবর্তন করছে। বিগ ডেটার মূল উপাদানটি নিদর্শনগুলি খুঁজে বের করার মধ্যে রয়েছে যা আসলে কিছু প্রজেক্টিং মান রয়েছে। এটি তখন স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া দ্বারা বিকশিত হয় যা কিছু নির্দিষ্ট 'ডেটা বৈশিষ্ট্য' সনাক্ত করতে সাহায্য করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি তখন ডাটাবেসের পূর্বাভাসমূলক তদন্ত তৈরিতে সহায়তা করে।

বিভিন্ন গবেষকের বিবৃতি:

যেমনটি এমআইটি থেকে গবেষকরা জানিয়েছেন বিগ ডেটা বিশ্লেষণ পরীক্ষা করা হয়েছিল। এটি এর সম্প্রচার থেকে মানুষের দিকটি মুছে ফেলার মাধ্যমে করা হয়েছিল। এটির ধরণের প্রথমটি বলা হয় তথ্য বিজ্ঞান মেশিন বেশ কয়েকটি ডেটা সায়েন্স প্রতিযোগিতায় অনুশীলন করা হয়েছিল যেখানে এই অটোমেশনটি আসলে তার মানব প্রতিযোগীদের তুলনায় আরও ভালভাবে পারফর্ম করেছে। পরীক্ষায় সঠিকতা স্তরটি পাওয়া গেছে যা 96% ছিল। মজাদারভাবে, যেখানে মানুষ তাদের ভবিষ্যদ্বাণীীয় অ্যালগরিদমগুলি ডিকোড করার জন্য প্রকৃতপক্ষে কয়েক মাস সময় নিয়েছিল, মেশিনগুলি কয়েক ঘন্টার মধ্যে একই প্রক্রিয়াটি করেছিল। এই গবেষণাটি মূলত বিগ ডেটা অ্যানালাইসিসকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলার দিকে মনোনিবেশ করে যা নির্দিষ্ট ডেটা প্রস্তুত করে এমন সমস্যাগুলি সনাক্তকরণ যা বিশ্লেষণ দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে be

বিগ ডেটাতে আগ্রহী? আজ যোগাযোগ করুন:

বিগ ডেটা অটোমেশনের সুবিধা কী কী?

থেকে স্বয়ংক্রিয়তা বিগ ডেটা অ্যানালাইসিসের মাধ্যমে, সংখ্যক সংস্থাগুলি সুবিধা পেয়েছে। প্রযুক্তির প্রয়োগ অনুসারে যে কোনও পরিমাণ বিগ ডেটা কয়েক সপ্তাহের মধ্যে প্রক্রিয়া, বিশ্লেষণ এবং বোঝা যায়। এই সমস্ত ক্ষেত্রে, অটোমেশন অপারেশনাল ব্যয় হ্রাস, অপারেশনাল দক্ষতা উন্নতকরণ, স্ব-পরিষেবা মডিউলগুলিতে উন্নত করা এবং এর স্কেলিবিলিটি বৃদ্ধি করার মতো অতিরিক্ত সুবিধা প্রদান করেছে বড় তথ্য প্রযুক্তি। উদাহরণস্বরূপ ই কমার্স ব্যবসা, এটি ডেটা টেবিলগুলি জুড়ে গৌণ সংখ্যক সনাক্তকারী হিসাবে কাজ করতে পারে। এমনকি লিঙ্কযুক্ত মান রয়েছে এমন বৈশিষ্ট্যগুলি সন্ধান করতেও এটি শ্রেণিবদ্ধ ডেটা খুঁজে বের করে।

অটোমেশন কী ফাংশন প্লে করে?

বৈজ্ঞানিক ও ইলেকট্রনিক্স ইঞ্জিনিয়ার্স ইনস্টিটিউট (আইইইই) তে ডেটা সায়েন্স এবং অ্যাডভান্সড অ্যানালিটিক্স সম্পর্কিত একটি আন্তর্জাতিক সম্মেলন অনুষ্ঠিত হয়েছিল যাতে এই মডেলটি ফোকাস করেছিল। সেখানে বিভিন্ন পর্যবেক্ষণগুলি সময়-পরিবর্তিত ডেটার মাধ্যমে করা হয়েছিল। এই পূর্বাভাস পর্যবেক্ষণগুলি ভবিষ্যত ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য ব্যবহৃত হবে। এটি ব্যাপকভাবে বিবেচনা করে, অটোমেশন দ্বারা যে ভূমিকাটি নেওয়া উচিত তা নিম্নলিখিত চারটি বিষয়ের উপর নির্ভর করে:

1. সময়-পরিবর্তিত বিগ ডেটা অধ্যয়ন:

পরিচালিত অধ্যয়নটি অবশ্যই সময়ের জন্য যথেষ্ট সময়ের মধ্যে কোনও ভলিউমের ডেটা খুঁজে পাওয়ার জন্য একটি প্রাথমিক কাঠামোতে কাজ করা উচিত। বিশ্লেষণকে বিভিন্ন বিভাগে শ্রেণীবদ্ধকরণ ব্যবহারিক পদ্ধতির উপর আলোকপাত করে। এই বিভাগগুলি আসলে ডেটাগুলির লেবেলিং, যথাযথ সময়সীমার অনুসারে এর পৃথকীকরণ ইত্যাদি data এমনকি ডেটা বৈশিষ্ট্যের স্বীকৃতিও এতে সম্বোধন করা হয়।

2. ডেটা প্রস্তুতির কাজ:

জন্য আনুমানিক বিশ্লেষণ, নেওয়া সময় আসলে অটোমেশন দ্বারা হ্রাস করা হয়। এই প্রক্রিয়ায় কাজ করা ডেটা সায়েন্টিস্টদের মতে, এটি একটি জটিল চ্যালেঞ্জযুক্ত। এইভাবে এটির জন্য একটি শক্তিশালী ভাষা প্রয়োজন যা ভবিষ্যদ্বাণী সমস্যার সনাক্তকরণকে সহজ করে এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটিকে যুক্তিসঙ্গত করে। এছাড়াও, একটি উপযোগী কাঠামোর প্রয়োজন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে শ্রেণীবিভাগ এবং ডেটা লেবেলিংয়ের অনুরূপ কাজের জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের সাথে কাজ করতে পারে।

৩. পূর্বাভাস বৈশিষ্ট্যগুলি সন্ধান করা এবং সেগুলি নির্দেশ করে:

পরিমাপযোগ্য বিন্যাসে অটোমেশন দ্বারা চালিত হওয়া মূল ভূমিকাটি ডেটার উপস্থাপনা। বিশ্লেষকদের সক্ষমতার দিকে, এটি একটি বড় লিপ হিসাবে কাজ করতে পারে যা অভিন্ন বিন্যাসে মূল পূর্বাভাস সমস্যাগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করবে। এটি এর ভাগ করে নেওয়া এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করবে। এ কারণে ডেটা বিশ্লেষক এবং ডোমেন বিশেষজ্ঞের মধ্যে সহযোগিতা বৃদ্ধি পাবে। এমনকি সমস্যাগুলির নির্দিষ্টকরণের জন্যও বিশেষজ্ঞ স্বয়ংক্রিয়ভাবে পূর্বাভাস বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত ভাষাটি নেতৃত্ব করতে এবং ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন। এমনকি প্রক্রিয়াটিতে নির্ভুলতা বৃদ্ধি পাবে।

৪. স্ব-পরিষেবা মডেল উত্পাদন করা হবে:

প্রতিটি ব্যবসার মালিকের জন্য, এটির প্রকৃতপক্ষে স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণের উন্মুক্ততার সাথে সরাসরি সংযোগ রয়েছে। ক্লাউড কম্পিউটিং এর ক্রমবর্ধমান প্রভাবের কারণে বাস্তব সময়ে ডেটার গভীর অন্তর্দৃষ্টি রয়েছে। এটি প্রচলিত সহজ প্রবেশাধিকার করে খরচ কমানোর দিকে পরিচালিত করে ব্যবসায়িক বুদ্ধি এবং জ্ঞানীয় কম্পিউটিং বিশ্লেষণ. পরিকল্পনা সমর্থন যা ডেটা লেক এবং ডেটা প্রস্তুতির প্ল্যাটফর্মের আকারে উপস্থিত রয়েছে তাও স্ব-পরিষেবা আন্দোলনকে ধরে রাখে। তবুও, স্বয়ংক্রিয় ডেটা ব্যবহার শুধুমাত্র নিরাপদ প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে করা উচিত। যদি নীতিগুলি শব্দার্থিক ডেটা প্রসেসিং ব্যবহার করে শক্তিশালী করা হয় তবে এটি ব্যবসা-সমালোচনামূলক তথ্যের সাথে ডেটা সিঙ্ক করার সময় প্রশাসনকে সহায়তা করবে। নিরাপত্তা নিশ্চিতকরণ, নিয়ন্ত্রণ, নিরীক্ষা এবং আর্কিটেকচারের দিকগুলিকে কভার করার উপর ফোকাস করা উচিত।

সারাংশ:

সামনের সময়ে ডেটা সায়েন্সের উন্নতির পথে, অটোমেশন বড় তথ্য বিশ্লেষণ বেশ একটি দৈত্য পদক্ষেপ. এটি আসলেই ব্যবসায়ীদেরকে জটিল অঞ্চলে না গিয়ে এর অসংখ্য কারণের সুবিধা দিতে সহায়তা করেছে কারণ এটি একটি স্ব-পরিষেবা মডেল। বিগ ডেটা আসলে আরও ব্যবহারযোগ্য এবং সাশ্রয়ী হয়ে উঠেছে। আরও, এটি ডেটা বিজ্ঞানীকে ডেটা বিশ্লেষণের সময়সাপেক্ষ কাজগুলিতে জড়িত হওয়া সত্ত্বেও তাদের গভীর দক্ষতার উপর ফোকাস করতে সহায়তা করে।

আপনার পরবর্তী বড় প্রকল্পের জন্য ডেটা বিজ্ঞানীদের সন্ধান করছেন? আজ যোগাযোগ করুন।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ রাস্তোগি

0 মন্তব্য

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: