بحث - 

0

بحث - 

0

اے آئی کے ساتھ ڈیٹا کی صفائی - اس کا کیا مطلب ہے اور یہ کس طرح مددگار ثابت ہوسکتا ہے؟

بگ ڈیٹا تاہم ، اس لمحے ایک دلچسپ موضوع ہے ، تاہم ، اس معلومات کا نتیجہ خیز استعمال کمپنیوں کی مستقل بصیرت کے ل workers کارکنوں کو صاف ، عین اور قابل استعمال ڈیٹا دینے کی صلاحیت پر ہے۔ یہ بتانے کی چال چلن کریں کہ اعدادوشمار کا ایک بہت بڑا حص hہ جو اعداد و شمار کے ڈیٹا بیس میں موجود ہے وہ یقینی طور پر صاف نہیں ہیں ، اور کچھ کمپنیاں اس کو تنگ کرنے کی مشکل کام کو قبول کرتی ہیں۔

ڈیٹا کا خراب معیار بیس ڈیٹا امتحان کے نتائج کو فوری طور پر روک سکتا ہے اور فیصلہ سازی کے لیے الجھن کا باعث بن سکتا ہے۔ کاروبار- یہ دونوں منفی ہیں۔ ڈویلپرز اور ڈیٹا ٹیسٹر یکساں۔ یہ اسی طرح تنظیموں کو مستقل مزاجی کے مسائل کے لیے کھول سکتا ہے کیونکہ متعدد اس بات کی ضمانت دینے کے لیے ضروری ہیں کہ ان کی معلومات اتنی ہی درست اور موجود ہیں جتنی کہ توقع کی جا سکتی ہے۔

پروسیس مینجمنٹ اور پروسیس آرکیٹیکٹ سامنے والے سرے پر خراب ڈیٹا کوالٹی کی صلاحیت کو کم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، تاہم، اسے ہٹا نہیں سکتے۔ ڈیٹا کو صاف کرنے کا انتظام، اس وقت، خراب ڈیٹا کو قابل استعمال بنانے میں مضمر ہے، غلطیوں اور بے ضابطگیوں کو پہچان کر اور نکال کر یا ایڈجسٹ کر کے۔ ڈیٹا بیس یا ڈیٹا سیٹ۔

اس کے بجائے ڈیٹا سے چلنے والی دیگر سرگرمیوں کی طرح نہیں ، آپ درخواست دے سکتے ہیں۔ مشین سیکھنے آپ کو جلدی وہاں پہنچانے کے لیے۔

انجینئر بغیر کسی ملوث ہونے کے مصنوعی ذہانت کسی ایسے مقام تک معلومات حاصل کرنے کے لئے درکار وقت اور مشقت کی اچھی طرح سے کمی ہوسکتی ہے جہاں AI کا بہترین اثر پڑے گا ، جہاں ماڈل اتنا ہی قابل اور سمجھنے والا ہوگا جتنا یہ ہوسکتا ہے۔ منصوبہ بندی اور ڈیٹا کی صفائی کرنا AI مشن کا کم سے کم متاثر کن عنصر ہے۔ تاہم ، اسے ختم کرنا ہوگا۔

پر گہری بصیرت چاہتے ہیں۔ بگ ڈیٹا? پھر اپنی مفت کاپی یہاں سے حاصل کریں۔

ڈیٹا کی صفائی کے لئے AI کی ابھرتی ہوئی ضرورت

زیادہ تر بڑے پیمانے پر کمپنیوں کے پاس بے تحاشا ڈیٹا ہوتا ہے ، جس سے سبھی اپنے صارفین کے سلوک کو سمجھنے اور تجربوں کو اہم انتخاب فراہم کرنے کے لئے استعمال کرسکتے ہیں جو ان کی ترقی میں مدد کرسکتے ہیں۔ تاہم ، اس معلومات کا تجزیہ اور تشریح ناقابل تصور کے قریب ہے۔

آپ ہر امکان یا حالات کا اندازہ نہیں کرسکتے ہیں تاکہ عام طور پر فریم ورک جو سیکھ لیں وہ ایک اعلی فٹ ہے۔

پر توجہ مرکوز کرنا۔ مشین سیکھنے روایتی ڈیٹا سے چلنے والے نمونوں کے مقابلے میں بہتری سے نمٹنے کا زیادہ لچکدار طریقہ فراہم کرتا ہے۔ مصنوعی ذہانت تخمینے کی درستگی کے مطابق معلومات کا تجزیہ کرنا ، تخمینہ لگانا ، سیکھنا اور تبدیل کرنا قابل فہم بنا دیتا ہے۔ جیسا کہ مزید معلومات کا تجزیہ کیا جاتا ہے ، لہذا ترقی کا تخمینہ لگاتا ہے۔

ڈیٹا کی صفائی کے عمل میں ڈیٹا کے مراحل

اعداد و شمار ، حقیقت میں ، اعدادوشمار کے تجزیے کے ل relevant متعلقہ بننے کے آخری مقصد کو مدنظر رکھتے ہوئے تین مراحل کا تجربہ کرتے ہیں۔

  • خام ڈیٹا
  • تکنیکی اعتبار سے درست ڈیٹا
  • یکساں ڈیٹا

اے آئی ڈیٹا کو کیسے صاف کرتا ہے؟

ڈیٹا کی صفائی کا مطلب ایک اہم اور غلطی کا شکار عمل ہے جو ڈیٹا کی جانچ کو غیر یقینی طور پر متاثر کرسکتا ہے ، اور پورے عمل کی ساکھ کو متاثر کرتا ہے۔ ہم یہاں AI کی حکمت عملی کے مطابق ڈیٹا کے معیار اور صفائی کے کاموں کو پیش کریں گے۔

جب نیلے رنگ سے باہر دیکھا جائے تو ڈیٹا صاف کرنا آسان معلوم ہوتا ہے۔ کسی بھی صورت میں ، یہ ایک پریشانی کا عمل ہے جس میں جان بوجھ کر کئی اقدامات شامل ہیں اور اکثر ڈیٹا انڈیکس کے ل carefully احتیاط سے فٹ ہوجاتے ہیں۔ یہ مستقل طور پر اسائنمنٹس کا ایک مقررہ سیٹ کھیلنا اور نتائج حاصل کرنا نہیں ہے۔ اس میں ماڈل کی تکمیل تک ڈیٹا جمع کرنے کے مرحلے سے منسلک نیرس ، بار بار اور چکنی حکمت عملی شامل ہوسکتی ہے۔

بہترین طریقوں میں ابتدائی مرحلے میں یہ جاننے کے لئے کہ کس طرح کی بے ضابطگیاں اور غلطیوں کو خارج کیا جانا چاہئے اس پر تفصیلی اعداد و شمار کا تجزیہ کرنا شامل ہے۔ معلومات یا اعداد و شمار کے نمونوں کے دستی جائزے کے باوجود ، تجزیاتی پروگراموں سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ اعداد و شمار کے وسائل کے بارے میں میٹا ڈیٹا منتخب کریں اور اعداد و شمار کے معیار کے امور کو الگ کریں۔

پروگرامنگ جو استعمال ہوتا ہے مشین لرننگ اعانت کرتا ہے ، لیکن چونکہ اعداد و شمار بہت سارے منفرد ذرائع سے پیدا ہوسکتے ہیں ، اسی طرح عمل میں بھی آسانی سے استعمال میں آسانی کے ل the اعداد و شمار کو مستحکم ترتیب میں لانے کی ضرورت ہوتی ہے اور ہر چیز کی ضمانت دینے کے لئے ایک جیسی شکل اور نمونہ ہوتا ہے۔ اعداد و شمار کے ذرائع کی مقدار ، ان کی نسبت کی سطح ، اور اعداد و شمار کی نوعیت کتنی خوفناک ہے ، اس کے مطابق معلومات میں تبدیلی کے اقدامات کی بھی ضرورت پڑسکتی ہے۔ اس مرحلے پر ، تبدیلی کے کام کے عمل کی کافی حد اور تعریفوں کا تجزیہ اور تشخیص کرنا ضروری ہے۔ اسی طرح تجزیہ ، منصوبہ بندی اور جانچ پڑتال کے مختلف چکروں کی بھی ضرورت ہوسکتی ہے۔

غلطیوں کو ختم کرنے کے بعد ، صاف ڈیٹا کو بنیادی وسائل میں موجود خراب ڈیٹا کو پورا کرنا ضروری ہے۔ اس کی ضمانت دیتا ہے کہ لیگیسی کی درخواستوں میں بھی تازہ دم کیا ہوا اعداد و شمار موجود ہیں ، جو مستقبل میں معلومات کے خاتمے کے ل potential امکانی ترمیم کو محدود کرتے ہیں۔

بھی پڑھیں: ماہرین مصنوعی ذہانت اور بڑے اعداد و شمار سے فائدہ اٹھاتے ہیں

چیلنجز

مشین لرننگ ہمیں مختصر وقت میں بہت کچھ حاصل کرنے کا اختیار دیا۔ کچھ چیلنجوں مشین کو چلاتے وقت سامنا کرنا چاہیے-سیکھنے. طریقہ کار کی سمجھ ہونی چاہیے، بشمول متنوع الگورتھم قابل رسائی اور اس قسم کے مسائل جن سے وہ منسلک ہو سکتے ہیں۔ کسی بھی صورت میں، جب اس کو درست طریقے سے عملی جامہ پہنایا جاتا ہے، تو یہ مسائل کی ایک وسیع رینج کا خیال رکھ سکتا ہے اور مہارت سے گاڑی چلا سکتا ہے۔ کاروبار آگے.

جبکہ چند ہیں۔ چیلنجوں کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت کا استعمال ڈیٹا کی صفائی کے لیے، فوائد a کاروبار کسی بھی خرابیوں سے تجاوز کریں.

AI کے ساتھ ڈیٹا کی صفائی کی تاثیر

  • اتنی بڑی تعداد میں مشکل عمل کے ساتھ ، انسانی غلطی ایک قابل ذکر عنصر ثابت ہوسکتی ہے۔ تو ، مصنوعی ذہانت انتہائی خرابی والے مائل علاقوں میں سے دو کو ان کی حالت سے ہٹاتا ہے: پہلے جگہ پر خراب ڈیٹا تلاش کرنا ، اور اس کے بعد ضرورت کے مطابق تروتازہ کرنے والے ماڈل۔
  • سافٹ ویئر استعمال کرتا ہے۔ مشین سیکھنے ماڈل کے ڈھانچے کے تجزیہ کے لیے پھر غلطیوں کی قسم کا فیصلہ کرنے کے لیے ایسا ماڈل شاید بنانے جا رہا ہے۔ اس کے بعد پروڈکٹ کا تجزیہ کچھ کنٹرول حکمت عملیوں کے خلاف کیا گیا جس کے مثبت نتائج سامنے آئے۔
  • ڈیٹا کی صفائی پر کم وقت خرچ کرنے سے معلومات تک پہنچنے کا مستقل تجزیہ ہوگا - اس کی بنیادی شکل سے قطع نظر ، جو اس طرح تیز اور اہم ڈیٹا فراہم کرے گا۔
  • صاف اعداد و شمار کی ضمانت اور معیاری شکل میں انسٹال کرنے سے اسی طرح کام کو نمٹانے میں مدد ملے گی ، ترقی پذیر ٹیموں کو معاملات پر فوری جڑ تحقیقات کرنے کا اختیار ملے گا تاکہ ان کی تیزی سے ہدایت کی جاسکے۔ یہ اہم ہے کیوں کہ معاملات کا فوری عزم اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ انفارمیشن پائپ لائنوں کا سلسلہ بدستور جاری رہ سکتا ہے۔
  • ماڈل کو جتنی زیادہ معلومات باقاعدگی کے لیے پیش کی جاتی ہیں اتنا ہی بہتر ہوتا ہے۔ رواج سے بالکل مختلف ڈیٹا مینجمنٹ اور صفائی کے نظام ، مشین سیکھنے الگورتھم پیمانے کے ساتھ صورتحال کو بہتر بناتا ہے۔
  • مخصوص افعال کو ایندھن دینے کے حوالے سے ، AI ہمارے لیے کام کا ایک بڑا حصہ کر سکتا ہے۔ پر توجہ مرکوز کرکے۔ مشین سیکھنے جان بوجھ کر ہوشیار ہو رہا ہے کہ یہ ڈیٹا کو کس طرح استعمال کرتا ہے ، اس کی شرح اور تجزیہ کرتا ہے ، ہم کوڈنگ کے اوقات کو کم کر سکتے ہیں اور ساتھ ہی ناقص ڈیٹا پر کم دباؤ ڈال سکتے ہیں۔

ایک پروجیکٹ سر میں ہے؟ پھر مشورے کے ل us ہم تک پہنچیں۔

ٹیگز:

انوراگ

۰ تبصرے

ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

ہماری ٹیم سے تازہ ترین خبروں اور اپ ڈیٹس کو حاصل کرنے کے لئے ہماری میلنگ لسٹ میں شامل ہوں۔

آپ نے کامیابی سے رکنیت لی ہے!

یہ اشتراک کریں
%d اس طرح بلاگرز: