දත්ත කැණීම යනු විවිධ තාක්ෂණික ක්රම සහ යෙදුම් භාවිතයෙන් විශාල දත්ත කට්ටල වලින් ප්‍රයෝජනවත් රටා සහ දැනුම උකහා ගැනීමයි. ඇල්ගොරිතම, මෙවලම්, සහ සැබෑ ලෝකයේ යෙදුම් ආවරණය කරමින්, කෘතිම බුද්ධිය, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධති සමඟ දත්ත කැණීම ඡේදනය වන ආකාරය මෙම මාතෘකා පොකුර ගවේෂණය කරයි.
දත්ත කැණීම අවබෝධ කර ගැනීම
දත්ත කැණීම යනු විශාල දත්ත කට්ටල වලින් රටා, ප්‍රවණතා සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සොයා ගැනීම ඇතුළත් ක්‍රියාවලියකි. තීරණ ගැනීම සහ උපායමාර්ගික සැලසුම් සඳහා භාවිතා කළ හැකි සැඟවුණු තොරතුරු අනාවරණය කර ගැනීම අරමුණු කරගත් තාක්ෂණික ක්රම සහ ක්‍රමවේද රාශියක් එය වට කර ඇත.
දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම
දත්ත කැණීමේදී බහුලව භාවිතා වන ප්‍රධාන තාක්ෂණික ක්රම කිහිපයක් තිබේ:
- සංගම් රීති පතල් කැණීම: මෙම තාක්ෂණය විශාල දත්ත කට්ටලවල විචල්‍යයන් අතර සිත්ගන්නා සම්බන්ධතා සොයා ගැනීමට භාවිතා කරයි. පාරිභෝගික මිලදී ගැනීමේ හැසිරීම් රටාවන් හඳුනා ගැනීම සඳහා වෙළඳපල කූඩ විශ්ලේෂණයේදී එය බහුලව භාවිතා වේ.
- වර්ගීකරණය: වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම දත්ත පූර්ව නිශ්චිත කාණ්ඩවලට වර්ග කිරීමට භාවිතා කරයි. උදාහරණ ලෙස තීරණ ගස්, ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර සහ ස්නායු ජාල ඇතුළත් වේ.
- Clustering: Clustering ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කරනුයේ යම් යම් ලක්ෂණ මත පදනම්ව සමාන දත්ත ලක්ෂ්‍ය සමූහගත කිරීමටයි. K-අදහස් පොකුරු සහ ධූරාවලි පොකුරු මෙම කාණ්ඩයේ ජනප්‍රිය ක්රම වේ.
- Regression: Regression analysis භාවිතා කරන්නේ ස්වාධීන සහ පරායත්ත විචල්‍යයන් අතර සම්බන්ධය තේරුම් ගැනීමටයි. එය ඓතිහාසික දත්ත මත පදනම්ව සංඛ්‍යාත්මක අගයන් පුරෝකථනය කිරීම සඳහා බහුලව භාවිතා වේ.
- Outlier Detection: මෙම තාක්ෂණය අවධානය යොමු කරන්නේ දත්ත කට්ටලවල ඇති අසාමාන්‍ය හෝ අසාමාන්‍ය රටා හඳුනා ගැනීම කෙරෙහි වන අතර එය අනෙක් දත්තවලට වඩා සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් වේ.
- අනුක්‍රමික රටා පතල් කැණීම: මෙම තාක්ෂණය කාලයත් සමඟ ගනුදෙනුකරුවන්ගේ ගනුදෙනු අනුපිළිවෙල වැනි දත්තවල අනුක්‍රමික රටා හෝ තාවකාලික සම්බන්ධතා සොයා ගැනීමට භාවිතා කරයි.
දත්ත කැණීම් යෙදුම්
දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම විවිධ වසම් හරහා පුළුල් පරාසයක යෙදුම් සොයා ගනී:
- සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණය: දත්ත කැණීම රෝගීන්ගේ වාර්තා විශ්ලේෂණය කිරීමට, රෝග විනිශ්චය කිරීමට සහ ප්‍රතිකාර ප්‍රතිඵල පුරෝකථනය කිරීමට භාවිතා කරයි.
- මූල්‍ය: මූල්‍යකරණයේදී, වංචා හඳුනාගැනීම, අවදානම් තක්සේරු කිරීම සහ කොටස් වෙළෙඳපොළ විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත කැණීම අදාළ වේ.
- සිල්ලර වෙළඳාම: සිල්ලර වෙළෙන්දෝ වෙළඳපල කූඩ විශ්ලේෂණය, පාරිභෝගික ඛණ්ඩනය සහ ඉල්ලුම පුරෝකථනය කිරීම සඳහා දත්ත කැණීම් භාවිතා කරයි.
- නිෂ්පාදනය: දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම ක්‍රියාවලි ප්‍රශස්තකරණය, තත්ත්ව පාලනය සහ අනාවැකි නඩත්තු කිරීම සඳහා උපකාර කරයි.
- අලෙවිකරණය: පාරිභෝගික හැසිරීම් විශ්ලේෂණය, ප්‍රචාරක ප්‍රශස්තකරණය සහ පුද්ගලාරෝපිත නිර්දේශ සඳහා අලෙවිකරුවන් දත්ත කැණීම් භාවිතා කරයි.
- යන්ත්‍ර ඉගෙනීම: බොහෝ දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම වර්ගීකරණය සහ ප්‍රතිගාමී ඇල්ගොරිතම වැනි යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ කුඩයට අයත් වේ.
- ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP): පාරිභෝගික සමාලෝචන, සමාජ මාධ්‍ය පළ කිරීම් සහ ප්‍රවෘත්ති ලිපි වැනි ව්‍යුහගත නොවන දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය උකහා ගැනීමට පෙළ පතල් යෙදුම්වල AI-බලවත් NLP ශිල්පීය ක්රම භාවිතා වේ.
- ගැඹුරු ඉගෙනීම: යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ උප කුලකයක් වන ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති, විශාල දත්ත කට්ටලවල සංකීර්ණ රටා හඳුනා ගැනීම සහ විශේෂාංග නිස්සාරණය සඳහා භාවිතා වේ.
- AI-බලවත් ස්වයංක්‍රීයකරණය: AI පද්ධති ස්වයංක්‍රීය දත්ත කැණීම් ක්‍රියාවලීන් සක්‍රීය කරයි, විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් කාර්යක්ෂමව හා පරිමාණය කළ හැකි විශ්ලේෂණයට ඉඩ සලසයි.
- උපායමාර්ගික සැලසුම්කරණය: උපාය මාර්ගික සැලසුම්කරණය සඳහා වටිනා යෙදවුම් සැපයීම, වෙළඳපල ප්‍රවණතා, පාරිභෝගික මනාපයන් සහ තරඟකාරී බුද්ධිය හඳුනා ගැනීමට දත්ත කැණීම් උපකාර කරයි.
- මෙහෙයුම් තීරණ සහාය: දත්ත කැණීම් මෙවලම්, ඉන්වෙන්ටරි කළමනාකරණය, සැපයුම් දාම ප්‍රශස්තකරණය සහ සම්පත් වෙන් කිරීම වැනි එදිනෙදා මෙහෙයුම් තීරණ සඳහා තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සපයයි.
- ව්‍යාපාර බුද්ධිය: MIS විවිධ දත්ත මූලාශ්‍රවලින් ක්‍රියාකාරී තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් ජනනය කිරීමට දත්ත කැණීම උත්තේජනය කරයි, දැනුවත් ව්‍යාපාරික තීරණ ගැනීමට ආයතන බල ගන්වයි.
- අවදානම් කළමනාකරණය: දත්ත කැණීම මඟින් ක්‍රියාකාරී අවදානම් හඳුනා ගැනීම සහ අවම කිරීම සක්‍රීය කරයි, විභව තර්ජන අපේක්ෂා කිරීමට සහ ඒවාට විසඳුම් සෙවීමට ආයතනවලට උපකාර කරයි.
දත්ත කැණීම් සහ කෘතිම බුද්ධිය
කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) සමඟ දත්ත කැණීම ක්රම කිහිපයකින් සමීපව බැඳී ඇත, උසස් දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා AI ශිල්පීය ක්රම උපයෝගී කර ගනී:
කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධතිවල දත්ත කැණීම
කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධති (MIS) විවිධ ආයතනික මට්ටම්වල තීරණ ගැනීමට සහාය වීම සඳහා දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම මත රඳා පවතී:
නිගමනය
කෘතිම බුද්ධිය, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ කළමනාකරණ තොරතුරු පද්ධති ක්ෂේත්‍රය තුළ දත්ත කැණීම් ශිල්පීය ක්රම සහ යෙදුම් ප්‍රධාන භූමිකාවක් ඉටු කරයි. බලවත් ඇල්ගොරිතම සහ මෙවලම් භාවිතා කිරීමෙන්, සංවිධානවලට විශාල දත්ත කට්ටලවලින් වටිනා අවබෝධයක් ලබා ගත හැකිය, දැනුවත් තීරණ ගැනීම සහ විවිධ වසම් හරහා නව්‍යකරණයන් පෝෂණය කිරීම.