Iketsetsang: bokamoso ba data science le ho ithuta ka mochini?

Ho ithuta ka mochini e bile e 'ngoe ea khatelo-pele e kholo nalaneng ea likhomphutha mme joale e se e bonoa e le karolo ea bohlokoa lebaleng la tlhaiso-leseling e kholo le li-analytics. Litlhahlobo tse kholo tsa data ke phephetso e kholo ho latela pono ea khoebo. Mohlala, mesebetsi e joalo ka ho utloisisa palo e kholo ea lifomate tsa data tse fapaneng, ho sekaseka ho hlophisoa ha data le ho sefa lintlha tse sa hlokeng ho ka ba matla haholo. Ho batla litsebi tsa bo-ramahlale ba litaba ke tlhahiso e turang ebile ha se mokhoa oa ho fihlela k'hamphani e ngoe le e ngoe. Litsebi li lumela hore ho ithuta ka mochini ho ka etsa mesebetsi e mengata e amanang le li-analytics - tse tloahelehileng ebile li rarahane. Ho ithuta ka mochini o ikemetseng ho ka lokolla lisebelisoa tsa bohlokoa tse ka sebelisetsoang mosebetsi o rarahaneng le o ntlafatsang. Ho ithuta ka mochini ho bonahala ho tsamaea ka nqa ena ka linako tsohle.

Iketsetse moelelong oa mahlale a tlhahisoleseling

Ho IT, automation ke khokahano ea lits'ebetso tse fapaneng le software, e ba nolofalletsang ho etsa mesebetsi e ikhethileng ntle le ho kenella hoa motho. Ho IT, lits'ebetso tse ikemetseng li ka etsa mesebetsi e bonolo le e rarahaneng. Mohlala oa mosebetsi o bonolo e kanna ea ba ho kopanya liforomo le li-PDF le ho romella litokomane ho moamoheli ea nepahetseng, ha ho fana ka li-backup li ka ba mohlala oa mosebetsi o rarahaneng.

Ho etsa mosebetsi oa hau hantle, o hloka ho etsa program kapa ho fana ka litaelo tse hlakileng ho sistimi e ikemetseng. Nako le nako ha ho hlokahala sistimi e ikemetseng ho fetola boholo ba mosebetsi oa eona, lenaneo kapa thuto e hloka ho ntlafatsoa ke motho e mong. Le ha sistimi e ikemetseng e sebetsa hantle mosebetsing oa eona, liphoso li ka hlaha ka mabaka a fapaneng. Ha liphoso li hlaha, sesosa sa mantlha se hloka ho tsejoa le ho lokisoa. Ho hlakile hore ho etsa mosebetsi oa eona, sistimi e ikemetseng e its'etleha ka botlalo ho batho. Ha mofuta oa mosebetsi o rarahane le ho feta, monyetla oa liphoso le mathata o phahame.

Mohlala o tloaelehileng oa boiketsetso indastering ea IT ke ho iketsa liteko tsa li-interface tsa basebelisi tse thehiloeng marang-rang. Linyeoe tsa liteko li fepuoa ka har'a script mme sesebelisoa sa mosebelisi se lekoa ka nepo. (Bakeng sa tse ling mabapi le ts'ebeliso e sebetsang ea ho ithuta ka mochini, bona Machine Learning and Hadoop in Next Generation Fraud Detection.)

Khang e emelang boiketsetso ke hore e etsa mesebetsi e tloahelehileng le e phetoang hape e lokolla bahiruoa ho etsa mesebetsi e rarahaneng le ea boiqapelo. Leha ho le joalo, ho boetse ho pheha khang ea hore boiketsetso bo khethile palo e kholo ea mesebetsi kapa likarolo tse neng li etsoa pele ke batho. Ha joale, ka ho ithuta ka mochini ho kena liindastering tse fapaneng, boiketsetso bo ka eketsa karolo e ncha.

Bokamoso ba ho ithuta ka mochini o ikemetseng?

Bohlokoa ba ho ithuta ka mochini ke bokhoni ba sistimi ho tsoela pele ho ithuta ho tsoa boitsebisong le ho iphetola ntle le ho kenella ha motho. Ho ithuta ka mochini ho khona ho sebetsa joalo ka boko ba motho. Mohlala, lienjineri tsa likhothaletso libakeng tsa khoebo tsa e-commerce li ka lekola likhetho le litakatso tse ikhethileng tsa mosebelisi mme tsa fana ka likhothaletso ho lihlahisoa le lits'ebeletso tse nepahetseng ka ho fetisisa tseo u ka khethang ho tsona. Ka lebaka la bokhoni bona, ho ithuta ka mochini ho bonoa e le ntho e loketseng ho iketsetsa mesebetsi e rarahaneng e amanang le lintlha tse kholo le li-analytics. E hlotse likhaello tse kholo tsa litsamaiso tse tloahelehileng tse sa lumelleng ho kenella hoa batho khafetsa. Ho na le lithuto tse ngata tse bonts'ang bokhoni ba ho ithuta mochini ho etsa mesebetsi e rarahaneng ea tlhahlobo ea lintlha, e tla tšohloa hamorao pampiring ena.

Joalokaha ho se ho boletsoe, li-analytics tse kholo tsa data ke tlhahiso e phephetsang bakeng sa likhoebo, tse ka abeloang karolo ea sistimi ea ho ithuta ka mochini. Ho latela pono ea khoebo, sena se ka tlisa melemo e mengata joalo ka ho lokolla lisebelisoa tsa mahlale a data bakeng sa mesebetsi e meng e mahlonoko ea boiqapelo le thomo, meroalo e phahameng ea mosebetsi, nako e nyane ea ho phethela mesebetsi le katleho ea litšenyehelo.

Case thuto

Ka 2015, bafuputsi ba MIT ba ile ba qala ho sebetsa sesebelisoa sa mahlale sa data se ka etsang mefuta ea data e ka lebelloang ho tsoa ho bongata bo boholo ba data e sebelisang mokhoa o bitsoang li-algorithm tse tebileng tsa tšebetso. Bo-rasaense ba re algorithm e ka kopanya likarolo tse ntlehali tsa ho ithuta ka mochini. Ho ea ka bo-rasaense, ba e lekile ho li-database tse tharo tse fapaneng mme ba holisa liteko ho kenyelletsa tse ling. Pampiring e tla hlahisoa Kopanong ea Machabeng ea Boitsebiso ba Saense le Ditlhahlobo, bafuputsi James Max Kanter le Kalyan Veeramachaneni ba itse, "Re sebelisa tšebetso e ikemiselitseng ea ho lokisa, re ntlafatsa tsela eohle ntle le ho nka karolo ha motho, ho e lumella ho akaretsa ho li-database tse fapaneng".

Ha re shebeng ho rarahana ha mosebetsi: algorithm e na le se tsejoang e le bokhoni ba ho lokisa likoloi, ka thuso ea hore na leseli kapa litekanyetso li ka fumanoa kapa tsa nkuoa ho data e sa tsoakoang (joalo ka lilemo kapa bong), kamora moo data ea ho bolela esale pele mefuta e ka etsoa. Algorithm e sebelisa mesebetsi e rarahaneng ea lipalo le mohopolo oa monyetla o bitsoang Gaussian Copula. Ka hona ho bonolo ho utloisisa boemo ba ho rarahana boo algorithm e ka sebetsanang le bona. Mokhoa ona o boetse o hapile likhau litlholisanong.

Ho ithuta ka mochini ho ka nka sebaka sa mosebetsi oa sekolo

Ho ntse ho buuoa lefatšeng ka bophara hore ho ithuta ka mochini ho ka nka sebaka sa mesebetsi e mengata hobane e etsa mesebetsi ka bokhabane ba boko ba motho. Ebile, ho na le ngongoreho ea hore ho ithuta mochini ho tla nka sebaka sa bo-ramahlale ba data, mme ho bonahala ho na le lebaka la ho ameha joalo.

Bakeng sa mosebelisi ea tloaelehileng ea se nang boiphihlelo ba ho sekaseka lintlha empa a na le litlhoko tse fapaneng tsa ho sekaseka maphelong a bona a letsatsi le letsatsi, ha ho khonehe ho sebelisa likhomphutha tse ka hlahlobang lintlha tse ngata haholo mme tsa fana ka tlhaiso-leseling. Leha ho le joalo, Mekhoa ea Puo ea Tlhaho (NLP) e ka hlola moeli ona ka ho ruta likhomphutha ho amohela le ho sebetsana le puo ea motho ea tlhaho. Ka tsela ena, mosebelisi ea tloaelehileng ha a hloke mesebetsi e tsoetseng pele ea bohlahlobi kapa boiphihlelo.

IBM e lumela hore tlhoko ea bo-rasaense ba data e ka fokotsoa kapa ea felisoa ka sehlahisoa sa eona, Watson Natural Language Analytics Platform. Ho ea ka Marc Atschuller, motlatsi oa mopresidente oa li-analytics le bohlale ba khoebo ho Watson, "Ka sistimi e nang le ts'oaetso e kang Watson, o botsa feela potso ea hau - kapa haeba o sena potso, o kenya data ea hau feela mme Watson o ka e sheba 'me u fe seo u ka batlang ho se tseba. ”

Qetello

Automation ke mohato o latelang o utloahalang thutong ea mochini mme re se re ntse re e-na le litlamorao bophelong ba rona ba letsatsi le letsatsi - libaka tsa khoebo tsa e-commerce, litlhahiso tsa metsoalle ea Facebook, litlhahiso tsa li-network tsa LinkedIn le maemo a lipatlisiso tsa Airbnb. Ha ho nahanoa ka mehlala e fanoeng, ha ho pelaelo hore sena se ka bakoa ke boleng ba sehlahisoa se hlahisoang ke lits'ebetso tse iketsang tsa ho ithuta mochini. Bakeng sa litšoaneleho tsohle tsa eona le melemo, mohopolo oa ho ithuta ka mochini o bakang ho hloka mosebetsi ho hoholo ekare ke ntho e fetelletseng. Mechini e ntse e nkela batho likarolong tse ngata tsa maphelo a rona ka mashome a lilemo, empa batho ba fetohile mme ba ikamahanya le maemo hore ba lule ba sebetsa indastering. Ho latela pono, ho ithuta mochini bakeng sa pherekano eohle ea ona ke leqhubu le leng leo batho ba tla ikamahanya le lona.


Nako ea poso: Aug-03-2021