മെഷീൻ ലേണിംഗിലേക്കുള്ള ഒരു വിഷ്വൽ ആമുഖം (2015)
അഭിപ്രായങ്ങൾ
Mewayz Team
Editorial Team
ദ മാജിക് ഓഫ് സീയിംഗ് ഡാറ്റ: മെഷീൻ ലേണിംഗിലേക്കുള്ള ഒരു വിഷ്വൽ ആമുഖം
2015-ൽ, സ്റ്റെഫാനി യീയുടെയും ടോണി ചുയുടെയും ഒരു പ്രധാന സംവേദനാത്മക ലേഖനം ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു കാര്യം ചെയ്തു: ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാക്കി. അവർ സാന്ദ്രമായ സമവാക്യങ്ങളെയോ അമൂർത്ത സിദ്ധാന്തത്തെയോ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല. പകരം, മെഷീനുകൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു എന്ന് വിശദീകരിക്കാൻ അവർ ലളിതവും ശക്തവുമായ ഒരു ടൂൾ—വിഷ്വലൈസേഷൻ—ഉപയോഗിച്ചു. ഈ വിഷ്വൽ സമീപനം സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ഫീൽഡിനെ അപകീർത്തിപ്പെടുത്തി, വിവരങ്ങളുടെ ഒരു ലാൻഡ്സ്കേപ്പിൽ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അതിരുകൾ വരയ്ക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയായി ഇത് കാണിക്കുന്നു. ഇന്നത്തെ ബിസിനസ്സ് ലോകത്ത്, ഡാറ്റ ഡ്രൈവ് തീരുമാനങ്ങൾ, ഈ അടിസ്ഥാന ആശയം മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് മാത്രമല്ല. പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാനോ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ വ്യക്തിഗതമാക്കാനോ മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡുകൾ പ്രവചിക്കാനോ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ആർക്കും വേണ്ടിയാണിത്. വിവിധ ബിസിനസ് മൊഡ്യൂളുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന Mewayz പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ, ഈ ബുദ്ധിശക്തിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഇന്ധനം നൽകുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഘടനാപരമായ അന്തരീക്ഷം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
രേഖകൾ വരച്ച് യന്ത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു
2015-ലെ വിഷ്വൽ ഗൈഡ് ആരംഭിച്ചത് ഒരു ആപേക്ഷിക സാഹചര്യത്തിലാണ്: രണ്ട് സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ന്യൂയോർക്കിലോ സാൻ ഫ്രാൻസിസ്കോയിലോ ഉള്ള വീടുകളെ തരംതിരിക്കുക-ഒരു ചതുരശ്ര അടിയുടെ വിലയും വലുപ്പവും. ഓരോ വീടും ഒരു ചിതറിക്കിടക്കുന്ന പ്ലോട്ടിലെ ഒരു പോയിൻ്റായിരുന്നു. "യന്ത്രം" (ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു ലളിതമായ അൽഗോരിതം) രണ്ട് നഗര ക്ലസ്റ്ററുകളെ വേർതിരിക്കുന്നതിന് ഒരു വിഭജന രേഖ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു അതിർത്തി വരച്ച് പഠിച്ചു. ഇതാണ് അടിസ്ഥാന ML ടാസ്ക് ആയ വർഗ്ഗീകരണത്തിൻ്റെ സാരാംശം. ഓരോ പുതിയ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റിലും അതിൻ്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ലൈൻ ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് മോഡൽ ആവർത്തിക്കുന്നതായി ലേഖനം മികച്ച രീതിയിൽ കാണിച്ചു. ഈ ദൃശ്യരൂപം നേരിട്ട് ബിസിനസ്സിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് "അടിയന്തിരം" അല്ലെങ്കിൽ "സ്റ്റാൻഡേർഡ്" എന്നിങ്ങനെ തരംതിരിക്കുക, വിൽപ്പന ലീഡുകൾ "ചൂട്" അല്ലെങ്കിൽ "തണുപ്പ്" അല്ലെങ്കിൽ ഇൻവെൻ്ററി ഇനങ്ങൾ "വേഗതയിൽ നീങ്ങുന്നത്" അല്ലെങ്കിൽ "മന്ദഗതിയിൽ നീങ്ങുന്നത്" എന്നിങ്ങനെ തരംതിരിക്കുക. ഈ രീതിയിൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യമാക്കുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങൾ ML-നെ കാണുന്നത് മാജിക് ആയിട്ടല്ല, മറിച്ച് കുഴപ്പത്തിൽ നിന്ന് ക്രമം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതിപരമായ പ്രക്രിയയായാണ്.
ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ: പ്രവചനത്തിൻ്റെ ഫ്ലോചാർട്ട്
ആമുഖം പിന്നീട് കൂടുതൽ ശക്തമായ ഒരു ആശയത്തിലേക്ക് നീങ്ങി: ഡിസിഷൻ ട്രീ. ദൃശ്യപരമായി, ഒരു പ്രവചനത്തിൽ എത്തിച്ചേരുന്ന ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് അതെ/ഇല്ല എന്ന ചോദ്യങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര ചോദിക്കുന്ന ഒരു ഫ്ലോചാർട്ട് ആണ് ഡിസിഷൻ ട്രീ. ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി വിഭജിക്കാൻ അൽഗോരിതം ആദ്യം ഏറ്റവും കൂടുതൽ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ("ഒരു ചതുരശ്ര അടിയുടെ വില ഒരു നിശ്ചിത പരിധിക്ക് മുകളിലാണോ?" പോലെയുള്ളത്) എങ്ങനെയെന്ന് ലേഖനം ആനിമേറ്റ് ചെയ്തു. ഓരോ വിഭജനവും പുതിയ ശാഖകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ആത്യന്തികമായി പ്രവചന ഇലകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. പ്രവർത്തന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ അവരുടെ ശക്തി കാണിക്കുന്നത് ഇവിടെയാണ്. CRM, ഇൻവെൻ്ററി, ഫിനാൻസ് ഡാറ്റ എന്നിവയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന Mewayz പോലെയുള്ള ഒരു ഏകീകൃത സിസ്റ്റം, സമ്പന്നവും വൃത്തിയുള്ളതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് നൽകുന്നു, ഒരു ഡിസിഷൻ ട്രീ പഠിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ട്രീയ്ക്ക് പിന്നീട് നിർണായകമായ ബിസിനസ്സ് വിധിന്യായങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം:
- ടീം ജോലിഭാരവും വിഭവ ലഭ്യതയും അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രോജക്റ്റ് ഡെലിവറി ടൈംലൈനുകൾ പ്രവചിക്കുന്നു.
- പേയ്മെൻ്റ് ചരിത്രത്തെയും ഓർഡർ വലുപ്പത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പുതിയ ക്ലയൻ്റിൻ്റെ അപകട നില വിലയിരുത്തുന്നു.
- ഇഷ്യൂ തരത്തെയും സങ്കീർണ്ണതയെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ടിക്കറ്റിനായി മികച്ച പിന്തുണാ ഏജൻ്റിനെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.
വിഷ്വൽ ഗൈഡ് വ്യക്തമാക്കി: ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും പരസ്പര ബന്ധവും ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ ബുദ്ധിയെ നേരിട്ട് നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
ക്ലവർ ടൂളിൽ നിന്ന് ബിസിനസ് ആവശ്യകതയിലേക്ക്
2015-ൽ ഒരു വിഷ്വൽ ആമുഖമായി തുടങ്ങിയത് ഒരു ബിസിനസ്സ് അനിവാര്യതയായി പരിണമിച്ചു. പ്രധാന പാഠങ്ങൾ സത്യമായി തുടരുന്നു: പുതിയ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് അറിവുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ML ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു. വിഷ്വലൈസേഷൻ നിഗൂഢത ഇല്ലാതാക്കി, യുക്തിസഹവും പരിശീലിപ്പിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു സംവിധാനം വെളിപ്പെടുത്തി. ഇന്ന്, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ, ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം എന്നിവയുടെ പിന്നിലെ എഞ്ചിൻ ഇതാണ്. ഈ കഴിവുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് ഇനി മുതൽ ആദ്യം മുതൽ നിർമ്മിക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല. ആധുനിക മോഡുലാർ ബിസിനസ്സ് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് അത്തരം ബുദ്ധിയുടെ ഡാറ്റ നട്ടെല്ലാണ്. വിൽപ്പനയും വിപണനവും മുതൽ ലോജിസ്റ്റിക്സും പിന്തുണയും വരെയുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളെ കേന്ദ്രീകൃതമാക്കുന്നതിലൂടെ - Mewayz പോലുള്ള ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് സമഗ്രവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് ആക്സസ് ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ദൃശ്യ ആശയങ്ങളെ യാന്ത്രികവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റുന്നു.
2015 വിഷ്വൽ പ്രൈമർ വിജയിച്ചു, കാരണം അത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് ആയിട്ടല്ല, മറിച്ച് സുതാര്യവും ആവർത്തിച്ചുള്ളതുമായ കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയയായി രൂപപ്പെടുത്തിയതാണ്. മികച്ച ഭാവി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് മുൻകാല തെളിവുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ML അതിൻ്റെ ഹൃദയമെന്ന് ഇത് കാണിച്ചു - എല്ലാ ബിസിനസ്സ് നേതാവും മനസ്സിലാക്കുന്ന ഒരു തത്വം.
സ്മാർട്ടർ ഓപ്പറേഷനുകൾക്കായുള്ള വിഷ്വൽ ഫൗണ്ടേഷൻ
2015-ലെ ലളിതവും മനോഹരവുമായ ദൃശ്യ വിശദീകരണം പഠിപ്പിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ചെയ്തു; ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത യുഗത്തിന് അത് ഒരു ആശയപരമായ അടിത്തറയിട്ടു. സംഘടിതവും സമൃദ്ധവുമായ ഡാറ്റയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വികസിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് ചിത്രീകരിച്ചു. ഒരു ആധുനിക ബിസിനസ് പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഇത് സംയോജിത പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ നിർണായക പങ്ക് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. നഷ്ടമായ പോയിൻ്റുകളുള്ള ഒരു സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് പോലെ, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ സിലോകൾ ഒരു വിഘടിച്ച ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു ഏകീകൃത സംവിധാനം, സമ്പൂർണ്ണ വിഷ്വൽ ക്യാൻവാസ് നൽകുന്നു. Mewayz ആ ക്യാൻവാസായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വ്യക്തവും വിശദവുമായ ഒരു ഛായാചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ് മൊഡ്യൂളുകളെ ഏകീകരിക്കുന്നു. കൃത്യമായ അതിരുകൾ വരയ്ക്കുന്നതിനും വിശ്വസനീയമായ തീരുമാന മരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ആത്യന്തികമായി, അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം കാര്യക്ഷമതയും വളർച്ചയും നയിക്കുന്ന ഒരു തന്ത്രപരമായ അസറ്റാക്കി മാറ്റുന്നതിനും ഫലപ്രദമായ യന്ത്ര പഠനത്തിന് ആവശ്യമായത് ഈ സമഗ്രമായ വീക്ഷണമാണ്.
💡 DID YOU KNOW?
Mewayz replaces 8+ business tools in one platform
CRM · Invoicing · HR · Projects · Booking · eCommerce · POS · Analytics. Free forever plan available.
Start Free →
