बिग डेटा को 5 चरणों में व्यवस्थित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे करें

जब मशीन सीख रहा हूँ बिग डेटा के साथ खेल में आता है, खेल अगले स्तर तक जाता है। बिग डेटा (अगले बीडी के रूप में संदर्भित) सूचनाओं के विशाल समूह से व्यावसायिक कार्यों को हल करने के लिए उपयोगी ज्ञान को व्यवस्थित रूप से निकालने के विभिन्न तरीकों की जांच करता है। ऐसा करने के लिए, परिचालन जानकारी प्राप्त करने के लिए अलग-अलग एल्गोरिथम प्रक्रियाएं हैं।

BD विशेषज्ञ अपरिष्कृत असंरचित जानकारी के साथ काम करते हैं, जिसके प्रसंस्करण का उपयोग निर्णय लेने में सहायता के लिए किया जाता है। एनालिटिक्स में सत्यापन, रूपांतरण, सफाई और मॉडलिंग जानकारी शामिल है।

इस प्रकार, बिग डेटा में विशाल डेटासेट शामिल होते हैं जो विविधता और उच्च अद्यतन दरों की विशेषता भी रखते हैं। बिग डेटा को व्यवस्थित करने के लिए मशीन लर्निंग सिद्धांतों को प्रभावी ढंग से उपयोग और एकीकृत करने के लिए, हमें यह समझना चाहिए कि यह किन स्रोतों से आता है और इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

बीडी किन स्रोतों से आता है?

सारी जानकारी कई वैकल्पिक स्रोतों से एकत्र की जाती है। सामान्य उपयोगकर्ता व्यावसायिक संचार से लेकर खरीदारी और सामाजिक नेटवर्किंग तक कई गतिविधियाँ ऑनलाइन करते हैं। दुनिया भर में अरबों कनेक्टेड डिवाइस और एम्बेडेड सिस्टम भी प्रतिदिन IoT डेटा बनाते, एकत्र और साझा करते हैं। बीडी के कुछ मुख्य स्रोत हैं:

• सोशल नेटवर्क;
• डेटा बादल;
• वेबसाइटें;
• चीजों की इंटरनेट।

सामग्री संग्रह और प्रसंस्करण BD के साथ काम करने की दो प्रमुख विधियाँ हैं। पहले में जानकारी एकत्र करना और उसकी स्पष्ट व्याख्या करना शामिल है। जानकारी को छाँटने और संसाधित करने से अनदेखे पैटर्न और संकेत प्रकट होते हैं जो लगभग हर व्यावसायिक क्षेत्र में निर्णय लेने में कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, पैटर्न की पहचान करना और पूर्वानुमान देना।

हालाँकि, एमएल तंत्र (बाद में एमएल के रूप में संदर्भित) को एकीकृत करने और बीडी को प्रभावी ढंग से संसाधित करने के लिए, आपको शक्तिशाली सॉफ्टवेयर समाधान की आवश्यकता है।

कंपनियां अब खोज कर रही हैं सिंथेटिक डेटा पीढ़ी उपयोगकर्ता की गोपनीयता से समझौता किए बिना डेटा अखंडता बनाए रखना।

यदि आप यह कार्य करवाने के लिए किसी सॉफ्टवेयर विकास कंपनी की तलाश कर रहे हैं, पीला सिस्टम आपकी सेवा में हमेशा है।

बिग डेटा का 5 वी

BD के साथ काम करना पांच बुनियादी सिद्धांतों (बिग डेटा के V's) से जुड़ा है:

1. वॉल्यूम: कंपनियों द्वारा एकत्रित की जाने वाली जानकारी की मात्रा वास्तव में बहुत अधिक है, इसलिए विश्लेषण में वॉल्यूम एक महत्वपूर्ण कारक बन जाता है;
2. वेग: हमारे आस-पास होने वाली लगभग हर चीज (खोज क्वेरी, सामाजिक नेटवर्क आदि) बहुत तेज़ी से नई सामग्री उत्पन्न करती है, जिनमें से कई का उपयोग निर्णय लेने में किया जा सकता है;
3. विविधता: उत्पन्न जानकारी बहुत विविध है और वीडियो, टेक्स्ट, डेटाबेस, संख्या, चार्ट इत्यादि जैसे कई प्रारूपों में प्रस्तुत की जा सकती है। बीडी के प्रकारों को समझना इसके मूल्य को अनलॉक करने की कुंजी है;
4. सत्यता: उच्च आत्मविश्वास वाली जानकारी में कई तथ्य होते हैं जो विश्लेषण के लिए बहुमूल्य हो सकते हैं और जो अंतिम परिणाम के लिए कुछ मूल्य जोड़ते हैं। कम आत्मविश्वास वाली जानकारी में अर्थहीन सामग्री शामिल होती है, जिसे नॉइज़ कहा जाता है;
5. मूल्य: बीडी को मूल्यवान समाधानों में बदलने की संभावना।

मशीन सीखने का सार

एमएल एल्गोरिदम के निर्माण और अनुकूलन की खोज करता है जिसका कार्य है अप्रत्याशित/भविष्य के डेटा की भविष्यवाणी करें. क्लाउड कंप्यूटिंग द्वारा सशक्त, यह प्रक्रिया के लचीलेपन को सुनिश्चित करता है और इसमें कई डेटा शामिल होते हैं, चाहे स्रोत कोई भी हो। एमएल एल्गोरिदम को बीडी के साथ काम करने के हर चरण में एकीकृत किया जा सकता है, जिसमें निम्नलिखित शामिल हैं:

• डेटा विभाजन;
• डेटा विश्लेषण;
• मॉडलिंग।

इन चरणों के माध्यम से जाने पर, आप मूल्यवान निष्कर्षों और प्रतिमानों के साथ एक बड़ी तस्वीर प्राप्त कर सकते हैं, जिन्हें तब वर्गीकृत किया जाता है और एक स्पष्ट रूप में परिवर्तित किया जाता है। मशीन लर्निंग और BD को मर्ज करना एक अंतहीन प्रक्रिया है। असाइन किए गए एल्गोरिदम की जाँच की जाती है और उस समय के साथ सुधार किया जाता है जब जानकारी सिस्टम में प्रवेश करती है।

सामान्य तौर पर, पेशेवर एमएल को सूचना के बढ़ते और बदलते प्रवाह के साथ पालन करने के लिए लागू किया जाता है। एमएल एल्गोरिदम उभरती हुई सामग्री को संसाधित करते हैं और इससे जुड़े पैटर्न निर्धारित करते हैं, जो तब मूल्यवान निष्कर्षों में परिवर्तित हो जाते हैं जिन्हें निर्णय लेने की प्रक्रिया के कुछ चरणों में तेजी लाने के लिए व्यापार प्रवाह में शामिल किया जा सकता है।

बिग डेटा के लिए एमएल एल्गोरिदम का उपयोग कैसे करें

विपणन स्वचालन

ग्राहक आधार किसी भी उद्यम का दिल होता है। प्रत्येक कंपनी को संचार तकनीकों में महारत हासिल करनी होती है और उपलब्ध चैनलों के माध्यम से आसानी से ग्राहकों से संपर्क करना होता है। एमएल ग्राहकों की इच्छाओं और कार्यों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए जटिल एल्गोरिदम लागू करता है।

ML और BD द्वारा समर्थित, मार्केटिंग ऑटोमेशन ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए व्यक्तिगत संदेश के माध्यम से भावना विश्लेषण, ग्राहक विभाजन और प्रत्यक्ष विज्ञापन प्रयासों का लाभ उठा सकता है।

एमएल का उपयोग अक्सर मीडिया और मनोरंजन विशेषज्ञों द्वारा दर्शकों के स्वाद को सटीक रूप से निर्धारित करने और प्रासंगिक सामग्री वितरित करने के लिए किया जाता है।

पाठ भावना विश्लेषण

सेंटीमेंट एनालिसिस एक नया उत्पाद लॉन्च करने या नई सुविधाओं को पेश करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। बड़े डेटा पर प्रशिक्षित एमएल मॉडल आपको ग्राहकों की प्रतिक्रिया का सटीक अनुमान लगाने की अनुमति देते हैं: क्या वे उत्पाद को पसंद करेंगे या इसे पूरी तरह से अनदेखा करेंगे।

उत्पाद विकास की शुरुआत में ही भविष्यवाणी के परिणाम संभव हैं! इससे आप बाजार की जरूरतों के अनुसार डिजाइन या मार्केटिंग रणनीति को बदल सकते हैं।

सिफारिश प्रणाली

उत्पाद अनुशंसा करना एक कला की तरह है: इसमें सूक्ष्मता और बीडी के साथ एमएल तकनीकों के एक मजबूत संयोजन की आवश्यकता होती है। यह संयोजन स्ट्रीमिंग सेवाओं में सबसे अच्छी तरह से एकीकृत है: यह उपयोगकर्ता के अनुभव को प्रभावित करने के लिए व्यवहारिक भविष्यवाणियों के साथ संदर्भ को मर्ज करता है, जिससे कंपनियों को प्रभावी ग्राहक प्रस्ताव उत्पन्न करने में मदद मिलती है।

आप ऐप के प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं, उपयोगकर्ता जुड़ाव में सुधार कर सकते हैं और उपयोगकर्ता के अनुभव को प्रभावित करने वाली समस्याओं की पहचान कर सकते हैं हेडस्पिन का डेटा साइंस-ड्रिवन प्लेटफॉर्म. हेडस्पिन की डेटा साइंस क्षमताएं आपको प्रतिस्पर्धा से आगे रहने और अपने व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा करने में मदद कर सकती हैं।

एक अच्छी उत्पाद सिफारिश बनाने के लिए, सिस्टम को ग्राहक और कंपनी दोनों की इच्छाओं और जरूरतों की स्पष्ट समझ होनी चाहिए। इसमें से अधिकांश जानकारी सामाजिक नेटवर्क, वेब फ़ॉर्म, स्थान इतिहास और कई अन्य स्रोतों से एकत्र की जा सकती है।

विशिष्ट, अनूठी मानवीय जरूरतों और अन्य ग्राहक गतिविधि के साथ डेटा को सहसंबंधित करके, एमएल-आधारित अनुशंसा प्रणाली व्यवसायों को एक स्वचालित विपणन प्रक्रिया प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स दर्शकों को सही सामग्री प्रदान करने के लिए उनका बड़े पैमाने पर उपयोग करता है।

जोखिम प्रबंधन

डेटा संग्रह और कंप्यूटिंग शक्ति के तेजी से विकास के साथ, एमएल व्यापार निर्णय लेने का एक अभिन्न अंग बनता जा रहा है। जोखिम प्रबंधन के लिए इसके आवेदन ने नई पीढ़ी के बेहतर भविष्य कहनेवाला मॉडल की नींव रखी है।

मशीन लर्निंग और बड़े डेटा के लिए जोखिम प्रबंधन शीर्ष अनुप्रयोगों में से एक है। उदाहरण के लिए, बैंक स्कोरिंग को स्वचालित करने और क्रेडिट स्कोर मूल्यांकन के प्रमुख चरणों को डिजिटल बनाने के लिए उनका उपयोग करने से वित्तीय संस्थान की लागत में काफी कमी आ सकती है। इस क्षेत्र में सबसे उपयोगी एमएल विधियाँ प्रतिगमन हैं, निर्णय वृक्ष आरेख, और तंत्रिका नेटवर्क।

गूढ़ पैटर्न

एमएल व्यावसायिक क्षेत्रों के लिए एकदम सही है, जिसमें ग्राहकों की इच्छाओं और कार्यों को जानने से मूल्यवान परिणाम मिल सकते हैं। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य देखभाल और फार्मास्यूटिकल्स में, जहां आपको बहुत सारी जानकारी संसाधित करने की आवश्यकता होती है। एमएल तकनीक प्रारंभिक चरण में बीमारियों का पता लगाती है और अस्पतालों को पिछली स्वास्थ्य रिपोर्ट, रोग संबंधी रिपोर्ट आदि का विश्लेषण करके सेवाओं को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने की अनुमति देती है रोगी इतिहास. इससे निदान में सुधार होता है और लंबे समय में चिकित्सा अनुसंधान को बढ़ावा मिलता है।

संपेक्षतः

मशीन लर्निंग बिग डेटा का एक अनिवार्य हिस्सा है और इसका उपयोग डेटा को उपयोगी ज्ञान में बदलने के लिए किया जाता है। जैसा कि विभिन्न स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा को एमएल एल्गोरिदम द्वारा संसाधित किया जाता है, सिस्टम सीखता है और समय के साथ बेहतर होता जाता है।

एमएल का सफलतापूर्वक लाभ उठाने की कुंजी व्यापक डेटा एकीकरण के माध्यम से है, भविष्य कहनेवाला मॉडल स्थापित करने के लिए जो उपयोगकर्ता के व्यवहार के साथ-साथ बदलती स्थिति और रुझानों का सटीक प्रतिनिधित्व करता है।

हालांकि अधिकांश कंपनियां अभी भी एमएल के बुनियादी स्तर पर काम कर रही हैं, यह एक आशाजनक तकनीक है जिसका उपयोग अधिक शक्तिशाली और लचीले समाधान बनाने के लिए किया जा सकता है। चल रहे अनुसंधान और विकास के प्रयास यह सुनिश्चित करेंगे कि इस उभरती हुई तकनीक की विशेषताओं में सुधार हो, जिससे यह भविष्य की भविष्यवाणी करने और व्यवस्थित करने में अधिक प्रभावी और कुशल हो।