ಎ ವಿಷುಯಲ್ ಇಂಟ್ರಡಕ್ಷನ್ ಟು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (2015)

ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೋಡುವ ಮ್ಯಾಜಿಕ್: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ದೃಶ್ಯ ಪರಿಚಯ

2015 ರಲ್ಲಿ, ಸ್ಟೆಫನಿ ಯೀ ಮತ್ತು ಟೋನಿ ಚು ಅವರ ಹೆಗ್ಗುರುತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಲೇಖನವು ಗಮನಾರ್ಹವಾದದ್ದನ್ನು ಮಾಡಿದೆ: ಇದು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ML) ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ. ಅವರು ದಟ್ಟವಾದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅಮೂರ್ತ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಯಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೇಗೆ "ಕಲಿಯುತ್ತವೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅವರು ಸರಳವಾದ, ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಾಧನ-ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಈ ದೃಶ್ಯ ವಿಧಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈಡ್ ಮಾಡಿತು, ಇದು ಮಾಹಿತಿಯ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂದಿನ ವ್ಯಾವಹಾರಿಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಈ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ. ವಿವಿಧ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ Mewayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಈ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇಂಧನ ನೀಡಲು ಪರಿಪೂರ್ಣ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ.

ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ

2015 ರ ದೃಶ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು: ಕೇವಲ ಎರಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೋದಲ್ಲಿ ಮನೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು-ಪ್ರತಿ ಚದರ ಅಡಿ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರ. ಪ್ರತಿ ಮನೆಯು ಚದುರಿದ ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಬಿಂದುವಾಗಿತ್ತು. "ಯಂತ್ರ" (ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸರಳ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್) ಎರಡು ನಗರ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ವಿಭಜಿಸುವ ರೇಖೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಗಡಿಯನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿತಿದೆ. ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮೂಲತತ್ವವಾಗಿದೆ, ಮೂಲಭೂತ ML ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲೇಖನವು ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರೇಖೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ತೋರಿಸಿದೆ. ಈ ದೃಶ್ಯ ರೂಪಕವು ನೇರವಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು "ತುರ್ತು" ಅಥವಾ "ಪ್ರಮಾಣಿತ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಮಾರಾಟವು "ಬಿಸಿ" ಅಥವಾ "ಶೀತ" ಅಥವಾ ದಾಸ್ತಾನು ಐಟಂಗಳನ್ನು "ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ" ಅಥವಾ "ನಿಧಾನವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ML ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಆಗಿ ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಕ್ರಮವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ನೋಡುತ್ತೇವೆ.

ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳು: ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್

ಪರಿಚಯವು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಸರಿಸಿತು: ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷ. ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವು ಒಂದು ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಲು ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಹೌದು/ಇಲ್ಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೊದಲು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ("ಪ್ರತಿ ಚದರ ಅಡಿ ಬೆಲೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಮೇಲಿದೆಯೇ?" ನಂತಹ) ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೇಖನವು ಅನಿಮೇಟೆಡ್ ಮಾಡಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಜನೆಯು ಹೊಸ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಎಲೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೇದಿಕೆಗಳು ತಮ್ಮ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. CRM, ದಾಸ್ತಾನು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ Mewayz ನಂತಹ ಏಕೀಕೃತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಶ್ರೀಮಂತ, ಕ್ಲೀನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ನಿರ್ಧಾರ ಟ್ರೀ ಕಲಿಯಬೇಕು. ಮರವು ನಂತರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯಾಪಾರ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• ತಂಡದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಲಭ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಡೆಲಿವರಿ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು.
• ಪಾವತಿ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಆರ್ಡರ್ ಗಾತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು.
• ಸಮಸ್ಯೆ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಬೆಂಬಲ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ದೃಶ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿದೆ: ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕವು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬುದ್ಧಿವಂತ ಉಪಕರಣದಿಂದ ವ್ಯಾಪಾರದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗೆ

2015 ರಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಪರಿಚಯವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾದದ್ದು ವ್ಯಾಪಾರದ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ. ಮುಖ್ಯ ಪಾಠಗಳು ನಿಜವಾಗಿವೆ: ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ML ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ರಹಸ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿತು, ತಾರ್ಕಿಕ, ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಇಂದು, ಇದು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಹಿಂದಿನ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆಧುನಿಕ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳನ್ನು ಅಂತಹ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗೆ ಡೇಟಾ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ-ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲದವರೆಗೆ- Mewayz ನಂತಹ ವೇದಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸಮಗ್ರ, ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

2015 ರ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರೈಮರ್ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪಾರದರ್ಶಕ, ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ರೂಪಿಸಿದೆ. ಇದು ತನ್ನ ಹೃದಯದಲ್ಲಿ, ML ಉತ್ತಮ ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹಿಂದಿನ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ-ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಾಪಾರ ನಾಯಕನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ತತ್ವ.

ಸ್ಮಾರ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಷುಯಲ್ ಫೌಂಡೇಶನ್

2015 ರಲ್ಲಿ ಆ ಸರಳ, ಸೊಗಸಾದ ದೃಶ್ಯ ವಿವರಣೆಯು ಕಲಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಿದೆ; ಇದು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಯುಗಕ್ಕೆ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕಿತು. ಸಂಘಟಿತ, ಹೇರಳವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ವ್ಯಾಪಾರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಸಮಗ್ರ ವೇದಿಕೆಗಳ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ನಂತೆ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಸಿಲೋಗಳು ವಿಘಟಿತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಸಂಯೋಜಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ದೃಶ್ಯ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. Mewayz ಆ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ವಿವರವಾದ ಭಾವಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವಾಗಿದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೋಡುವ ಮ್ಯಾಜಿಕ್: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ದೃಶ್ಯ ಪರಿಚಯ

2015 ರಲ್ಲಿ, ಸ್ಟೆಫನಿ ಯೀ ಮತ್ತು ಟೋನಿ ಚು ಅವರ ಹೆಗ್ಗುರುತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಲೇಖನವು ಗಮನಾರ್ಹವಾದದ್ದನ್ನು ಮಾಡಿದೆ: ಇದು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ML) ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ. ಅವರು ದಟ್ಟವಾದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅಮೂರ್ತ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಯಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೇಗೆ "ಕಲಿಯುತ್ತವೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅವರು ಸರಳವಾದ, ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಾಧನ-ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಈ ದೃಶ್ಯ ವಿಧಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈಡ್ ಮಾಡಿತು, ಇದು ಮಾಹಿತಿಯ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂದಿನ ವ್ಯಾವಹಾರಿಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಈ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ. ವಿವಿಧ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ Mewayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಈ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇಂಧನ ನೀಡಲು ಪರಿಪೂರ್ಣ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ.

ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ

2015 ರ ದೃಶ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು: ಕೇವಲ ಎರಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೋದಲ್ಲಿ ಮನೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು-ಪ್ರತಿ ಚದರ ಅಡಿ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರ. ಪ್ರತಿ ಮನೆಯು ಚದುರಿದ ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಬಿಂದುವಾಗಿತ್ತು. "ಯಂತ್ರ" (ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸರಳ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್) ಎರಡು ನಗರ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ವಿಭಜಿಸುವ ರೇಖೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಗಡಿಯನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿತಿದೆ. ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮೂಲತತ್ವವಾಗಿದೆ, ಮೂಲಭೂತ ML ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲೇಖನವು ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರೇಖೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ತೋರಿಸಿದೆ. ಈ ದೃಶ್ಯ ರೂಪಕವು ನೇರವಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು "ತುರ್ತು" ಅಥವಾ "ಪ್ರಮಾಣಿತ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಮಾರಾಟವು "ಬಿಸಿ" ಅಥವಾ "ಶೀತ" ಅಥವಾ ದಾಸ್ತಾನು ಐಟಂಗಳನ್ನು "ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ" ಅಥವಾ "ನಿಧಾನವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ML ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಆಗಿ ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಕ್ರಮವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ನೋಡುತ್ತೇವೆ.

ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳು: ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್

ಪರಿಚಯವು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಸರಿಸಿತು: ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷ. ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷವು ಒಂದು ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಲು ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಹೌದು/ಇಲ್ಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೊದಲು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ("ಪ್ರತಿ ಚದರ ಅಡಿ ಬೆಲೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಮೇಲಿದೆಯೇ?" ನಂತಹ) ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೇಖನವು ಅನಿಮೇಟೆಡ್ ಮಾಡಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಜನೆಯು ಹೊಸ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಎಲೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೇದಿಕೆಗಳು ತಮ್ಮ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. CRM, ದಾಸ್ತಾನು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ Mewayz ನಂತಹ ಏಕೀಕೃತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಶ್ರೀಮಂತ, ಕ್ಲೀನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ನಿರ್ಧಾರ ಟ್ರೀ ಕಲಿಯಬೇಕು. ಮರವು ನಂತರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯಾಪಾರ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಾಧನದಿಂದ ವ್ಯಾಪಾರದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗೆ

2015 ರಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಪರಿಚಯವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾದದ್ದು ವ್ಯಾಪಾರದ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ. ಮುಖ್ಯ ಪಾಠಗಳು ನಿಜವಾಗಿವೆ: ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ML ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ರಹಸ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿತು, ತಾರ್ಕಿಕ, ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಇಂದು, ಇದು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಹಿಂದಿನ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆಧುನಿಕ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳನ್ನು ಅಂತಹ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗೆ ಡೇಟಾ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ-ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲದವರೆಗೆ- Mewayz ನಂತಹ ವೇದಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸಮಗ್ರ, ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಮಾರ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಷುಯಲ್ ಫೌಂಡೇಶನ್

2015 ರಲ್ಲಿ ಆ ಸರಳ, ಸೊಗಸಾದ ದೃಶ್ಯ ವಿವರಣೆಯು ಕಲಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಿದೆ; ಇದು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಯುಗಕ್ಕೆ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕಿತು. ಸಂಘಟಿತ, ಹೇರಳವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ವ್ಯಾಪಾರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಸಮಗ್ರ ವೇದಿಕೆಗಳ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ನಂತೆ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಸಿಲೋಗಳು ವಿಘಟಿತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಸಂಯೋಜಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ದೃಶ್ಯ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. Mewayz ಆ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ವಿವರವಾದ ಭಾವಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವಾಗಿದೆ.