ဤဧည့်သည်အင်္ဂါရပ်တွင် Shaip ၏အမှုဆောင်အရာရှိချုပ်နှင့်ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Vatsal Ghiya သည်အဖွဲ့အစည်းများအတွက်ဒေတာလုပ်ဆောင်မှုကိုအရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် Machine Learning (ML) အသုံးပြုမှုနှင့်ပတ်သက်သောအသေးစိတ်အချက်အချို့ကိုဖော်ပြထားသည်။ ဒေတာလုပ်ငန်းစဉ်တွင် Machine Learning (ML) ကို အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုရကြောင်း နားလည်ရန်နှင့် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို သက်တောင့်သက်သာဖြစ်စေရန် ဤဘလော့ဂ်သို့ ဝင်ကြည့်ကြပါစို့။
ဆောင်းပါးမှ အဓိက ယူဆောင်သွားသည်မှာ
- ဒေတာပမာဏ မြင့်မားပြီး လိုအပ်ချက်အရ ဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲရန် ပြောပါက သင်မည်ကဲ့သို့ ခံစားရမည်နည်း။ ကြည့်ရတာ အချိန်ကုန်တယ်မဟုတ်လား? သို့သော် ယခုအခါ လုပ်ငန်းများသည် စာရွက်စာတမ်းများကို အမျိုးအစားခွဲရန်နှင့် ဒေတာကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် Machine Learning (ML) ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- လူပြိန်းဘာသာစကားဖြင့်၊ စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် သက်ဆိုင်ရာအတန်းများနှင့် အမျိုးအစားများအလိုက် သက်ဆိုင်ရာအတန်းများနှင့် အမျိုးအစားများအလိုက် သက်ဆိုင်သည့်နှင့် အမျိုးအစားခွဲထားသော စာရွက်စာတမ်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် အသိဉာဏ်ရှိသောစာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ sub-domain တစ်ခုဟုယူဆနိုင်သည်။
- လုပ်ငန်းများသည် စာရွက်စာတမ်းများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် စက်-သင်ယူမှုနည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤနည်းပညာများသည် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု၊ ကြီးကြပ်မှု သင်ယူမှုနှင့် စည်းကမ်းအခြေခံသည့် နည်းစနစ်များမှတစ်ဆင့်လည်း ဖြစ်သည်။ ဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲရန်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ပထမဦးစွာ စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ ဒေတာများကို စုဆောင်းရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့နောက် အဆိုပါ ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးကာ မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို စစ်ဆေးရန် ဒေတာအတွဲကို နောက်ဆုံးစစ်ဆေးရမည်ဖြစ်သည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
