ඇස්තමේන්තුගත කියවීමේ කාලය: 6 මිනුටි
සමාගම් විසින් ව්‍යාපාරික මෙහෙයුම් හා සම්බන්ධ දත්ත ප්‍රමාණය දිනෙන් දින ඉහළ යමින් පවතින අතර, රටා හඳුනා ගැනීමට, ප්‍රතිඵල පුරෝකථනය කිරීමට සහ තීරණ ගැනීමට මඟ පෙන්වීමට විශාල දත්ත කට්ටල විශ්ලේෂණය කරන ක්ෂේත්‍රයක් වන අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා නව උනන්දුවක් ඇති කරයි. සමාගම් ක්‍රියාශීලීව හඳුනාගෙන අවම කළ යුතු සංකීර්ණ සහ නිරන්තරයෙන් ව්‍යාප්ත වන මෙහෙයුම් අවදානම් පරාසයකට ද මුහුණ දෙයි. බොහෝ සමාගම් අලෙවිකරණ/විකුණුම් අවස්ථා හඳුනා ගැනීම සඳහා අනාවැකි විශ්ලේෂණ භාවිතා කිරීමට පටන් ගෙන ඇති අතර, ආරක්ෂාව ඇතුළුව අවදානම් කළමනාකරණයේදී සමාන උපාය මාර්ග අඩුය.
පුරෝකථන විශ්ලේෂණවල සාමාන්‍ය පන්තියක් වන වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම, මූලික වශයෙන් ප්රමුඛ දර්ශක වන ආරක්‍ෂාවට අදාළ පරීක්ෂණ සහ නඩත්තු දත්ත මත පදනම්ව ආරක්‍ෂිත සිදුවීම්වල වේලාව සහ ස්ථානය පුරෝකථනය කිරීමෙන් පිරිපහදු සහ ඛනිජ රසායනික කර්මාන්ත සඳහා විශේෂයෙන් ප්රයෝජනවත් විය හැකිය. මෙම ක්‍රමය හා සම්බන්ධ ප්‍රධාන අභියෝග දෙකක් ඇත: (1) මනින ලද ප්රමුඛ දර්ශක සැබවින්ම බිඳ වැටීම් පිළිබඳ පුරෝකථනය කරන බව සහතික කිරීම සහ (2) පුරෝකථන අගයක් ඇති කිරීමට ප්රමුඛ දර්ශක නිතර මැනීම.
නිතිපතා යාවත්කාලීන කරන ලද පරීක්ෂණ දත්ත භාවිතා කරමින්, ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගමනය භාවිතයෙන් ආකෘතියක් නිර්මාණය කළ හැකිය. මේ ආකාරයෙන් ඔබට ආකෘතියක් නිර්මාණය කළ හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, මාර්ගයේ එක් එක් සැතපුම් සඳහා දුම්රිය අසාර්ථක වීමේ සම්භාවිතාව පුරෝකථනය කිරීමට. අමතර දත්ත එකතු කරන විට සම්භාවිතාව යාවත්කාලීන විය හැක.
දුම්රිය අසාර්ථක වීමේ පුරෝකථනය කරන ලද සම්භාවිතාවන්ට අමතරව, එම ආකෘතිය සමඟම අපට වැඩි පුරෝකථන වලංගුභාවයකින් යුත් විචල්‍යයන් හඳුනාගත හැකිය (දුම්රිය අසාර්ථක වීමට සැලකිය යුතු ලෙස දායක වන ඒවා). ආදර්ශ ප්‍රතිඵල භාවිතා කරමින්, නඩත්තු කිරීම, පරීක්ෂා කිරීම සහ ප්‍රාග්ධන වැඩිදියුණු කිරීමේ සම්පත් අවධානය යොමු කළ යුත්තේ කොතැනටද යන්න සහ මෙම ක්‍රියාකාරකම් වලදී ආමන්ත්‍රණය කළ යුතු සාධක මොනවාද යන්න නිවැරදිව හඳුනා ගැනීමට ඔබට හැකි වනු ඇත.
එම ක්‍රමවේදයම පිරිපහදු කිරීමේ සහ ඛනිජ රසායන කර්මාන්තවල දී අනතුරු පුරෝකථනය කිරීම සහ අනතුරු වළක්වා ගැනීම මගින් අවදානම් කළමනාකරණය කිරීම සඳහා භාවිතා කළ හැකි අතර, සංවිධාන:
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ යනු යන්ත්ර ඉගෙනීම ඇතුළු විවිධ විෂය ක්ෂේත්‍රවල අංග ඇතුළත් පුළුල් ක්ෂේත්‍රයකි.කෘතිම බුද්ධිය, සංඛ්යා ලේඛන සහ තොරතුරු කැණීම්. පුරෝකථන විශ්ලේෂණ විශාල දත්ත කට්ටලවල රටා සහ ප්‍රවණතා අනාවරණය කරයි. එක් ආකාරයක අනාවැකි විශ්ලේෂණ, වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම, පිරිපහදු සහ ඛනිජ රසායනික කර්මාන්ත සඳහා විශේෂයෙන් ප්රයෝජනවත් විය හැකිය.
වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම අධීක්ෂණ යන්ත්ර ඉගෙනීම ලෙස වර්ග කළ හැක. අධීක්ෂණ ඉගෙනීම සමඟින්, දන්නා ප්‍රතිඵලවලට සම්බන්ධ කළ හැකි අනාවැකි විචල්‍යවල මිනුම් ඇතුළත් දත්ත කට්ටලයක් පරිශීලකයාට ඇත. මෙම ලිපියේ සිද්ධි අධ්‍යයන අංශයේ සාකච්ඡා කරන ලද ආකෘතියේ, ධාවන පථයේ එක් එක් සැතපුම් සඳහා කාල සීමාවක් තුළ විවිධ ධාවන මිනුම් (උදා: වක්‍රය, හරස් මාර්ග) ගන්නා ලදී. මෙම නඩුවේ දන්නා ප්‍රතිඵලය නම්, එම වසර දෙකක කාලය තුළ සෑම දුම්රිය සැතපුමක් තුළම පීලි බිඳවැටීමක් සිදු වූයේද යන්නයි.
පසුව සුදුසු ආකෘතිකරණ ඇල්ගොරිතමයක් තෝරාගෙන දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ අනාවැකි රීති (ආකෘතියක්) නිර්මාණය කිරීම සඳහා විචල්‍ය මිනුම් සහ ප්‍රතිඵල අතර සම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීමට භාවිතා කරයි. නිර්මාණය කළ පසු, ආකෘතියට නොදන්නා අනාවැකි විචල්‍යයන් සහ ප්‍රතිඵලවල මිනුම් අඩංගු නව දත්ත කට්ටලයක් ලබා දෙන අතර පසුව ආකෘතියේ රීති මත පදනම්ව ප්‍රතිඵලයේ සම්භාවිතාව ගණනය කරනු ඇත. මෙය අධීක්‍ෂණය නොකළ ඉගෙනුම් වර්ග සමඟ සැසඳේ, එහිදී ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරන ඇල්ගොරිතම හැර, පරිශීලකයාගේ නිශ්චිත දිශාවකින් තොරව දත්ත කට්ටලයක රටා සහ ප්‍රවණතා හඳුනා ගනී.
සාමාන්‍ය වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම අතරට රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය, ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගමනය, තීරණ ගස, ස්නායු ජාලය, ආධාරක දෛශික/නම්‍යශීලී වෙනස්කම් කිරීමේ යන්ත්‍රය, නයිව් බේස් වර්ගීකාරකය සහ තවත් බොහෝ දේ ඇතුළත් වේ. වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතමයක් ක්‍රියා කරන ආකාරය පිළිබඳ සරල උදාහරණයක් රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය සපයයි. රේඛීය ප්‍රතිගමනයකදී, දැනට පවතින දත්ත ලක්ෂ්‍ය මත පදනම්ව හොඳම ගැලපෙන රේඛාවක් ගණනය කරනු ලැබේ, රේඛා සමීකරණය ay = mx + b ලබා දෙයි. දන්නා විචල්‍යය (x) ඇතුළු කිරීමෙන් නොදන්නා විචල්‍ය (y) සඳහා පුරෝකථනයක් සපයයි.
සැබෑ ලෝකයේ විචල්‍යයන් අතර බොහෝ සම්බන්ධතා රේඛීය නොවේ, නමුත් සංකීර්ණ සහ අක්‍රමවත් ලෙස හැඩගැසී ඇත. එබැවින් රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය බොහෝ විට ප්රයෝජනවත් නොවේ. අනෙකුත් වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම වලට වක්‍ර රේඛීය හෝ ලඝුගණක සම්බන්ධතා වැනි වඩාත් සංකීර්ණ සම්බන්ධතා ආකෘතිගත කිරීමේ හැකියාව ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගාමී ඇල්ගොරිතමයකට සංකීර්ණ සම්බන්ධතා ආදර්ශන කළ හැකිය, සංඛ්‍යාත්මක නොවන විචල්‍යයන් (උදා: ප්‍රවර්ග) ඇතුළත් කළ හැකිය, සහ බොහෝ විට යථාර්ථවාදී සහ සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වලංගු ආකෘති නිර්මාණය කළ හැකිය. ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගාමී ආකෘතියක සාමාන්‍ය ප්‍රතිදානය යනු ප්‍රතිඵලය/සිද්ධිය සිදුවීමේ පුරෝකථනය කළ සම්භාවිතාවයි. අනෙකුත් වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම ලොජිස්ටික් ප්‍රතිග්‍රහනයට සමාන ප්‍රතිදානයක් සපයයි, නමුත් අවශ්‍ය යෙදවුම් ඇල්ගොරිතම අතර වෙනස් වේ.
විශේෂිත ප්‍රතිඵලයක සම්භාවිතාව සහ විභව බරපතලකම මත පදනම්ව සාමාන්‍යයෙන් අවදානමට ප්‍රමුඛත්වය දෙනු ලබන අවදානම් කළමනාකරණයේදී සංකීර්ණ සම්බන්ධතා ආකෘති නිර්මාණය විශේෂයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ. එම ප්‍රතිඵලයට දායක වන අවදානම් සාධක ආදර්ශනය කිරීමෙන් ප්‍රතිඵලයේ සම්භාවිතාව පිළිබඳ නිරවද්‍ය සහ සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වලංගු තක්සේරුවක් ඇති වේ. ඊට ප්රතිවිරුද්ධව, බොහෝ අවදානම් තක්සේරු කිරීම් වර්ගීකරණ පරිමාණයකින් "සම්භාවිතාව" මනිනු ලැබේ (දශකයකට වරක්, වසරකට වරක්, වසරකට කිහිප වතාවක්), එය අඩු නිරවද්යතාව, වඩා ආත්මීය වන අතර, අවදානම තුළ පවතින අවදානම් අතර වෙනස හඳුනා ගැනීමට නොහැකි වේ. එකම පුළුල් කාණ්ඩය. අවදානම් තක්සේරුවක විභව බරපතලකම ප්‍රමාණාත්මකව තක්සේරු කිරීම සඳහා වෙනත් ශිල්පීය ක්‍රම තිබේ, නමුත් මෙය මෙම ලිපියේ විෂය පථයෙන් ඔබ්බට ය.
BlogInnovazione.it
Apple Vision Pro වාණිජ නරඹන්නා භාවිතයෙන් අක්ෂි ශල්‍යකර්මයක් Catania Polyclinic හි සිදු කරන ලදී.
වර්ණ ගැන්වීම හරහා සියුම් මෝටර් කුසලතා වර්ධනය කිරීම ලිවීම වැනි වඩාත් සංකීර්ණ කුසලතා සඳහා දරුවන් සූදානම් කරයි. වර්ණ ගැන්වීමට...
නාවික අංශය සැබෑ ගෝලීය ආර්ථික බලවතෙකු වන අතර එය බිලියන 150 ක වෙළඳපලක් කරා ගමන් කර ඇත.
පසුගිය සඳුදා ෆිනෑන්ෂල් ටයිම්ස් OpenAI සමඟ ගිවිසුමක් නිවේදනය කළේය. FT එහි ලෝක මට්ටමේ පුවත්පත් කලාවට බලපත්‍ර ලබා දෙයි…
