د ماشین زده کړې لپاره بصری پیژندنه (2015)

د معلوماتو لیدلو جادو: د ماشین زده کړې لپاره بصری پیژندنه

په 2015 کې، د سټیفني یی او ټوني چو لخوا د پام وړ متقابل مقالې یو څه د پام وړ ترسره کړل: دا د ماشین زده کړې (ML) ته د لاسرسي وړ ګرځیدلی. دوی په ژورو مساواتو یا خلاصې تیورۍ تکیه نه کوله. پرځای یې، دوی یو ساده، پیاوړې وسیله کارولې - بصری کول - د دې تشریح کولو لپاره چې ماشینونه څنګه د معلوماتو څخه "زده کوي". دغه بصری کړنلاره یو پیچلی ساحه له مینځه وړي، دا د معلوماتو په منظره کې د نمونو موندلو او سرحدونو رسمولو پروسې په توګه ښودل کیږي. د نن ورځې سوداګرۍ نړۍ کې، چیرې چې ډاټا پریکړې کوي، د دې اصلي مفهوم پوهیدل نور یوازې د ډیټا ساینس پوهانو لپاره ندي. دا د هر هغه چا لپاره دی چې د عملیاتو ساده کولو، د پیرودونکو تجربو شخصي کولو، یا د بازار رجحاناتو وړاندوینه کوي. پلیټ فارمونه لکه Mewayz، کوم چې د مختلفو سوداګریزو ماډلونو ډاټا سره یوځای کوي، د دې هوښیار سیسټمونو د تیلو لپاره مناسب جوړښت چاپیریال رامینځته کوي.

ماشینونه څنګه د لیکو په رسمولو سره زده کوي

د 2015 بصری لارښود د اړونده سناریو سره پیل شو: د کورونو طبقه بندي کول لکه په نیویارک یا سان فرانسسکو کې یوازې د دوه ځانګړتیاو پراساس — قیمت په هر مربع فوټ او اندازې. هر کور د توطیې په پلاټ کې یو ټکی و. "ماشین" (په دې حالت کې، یو ساده الګوریتم) د دوو ښارونو کلسترونو د جلا کولو لپاره د ویشلو کرښې، یا سرحد په رسم کولو سره زده کړل. دا د طبقه بندي جوهر دی، د ML بنسټیز دنده. مقالې په عالي ډول د ماډل تکرار ښودلی ، د هر نوي ډیټا پوائنټ سره کرښه تنظیم کول د دې دقت ښه کولو لپاره. دا بصری استعاره مستقیم سوداګرۍ ته ژباړه کوي. د پیرودونکو نظرونو طبقه بندي کول د "عاجل" یا "معیاري" په توګه تصور کړئ، پلور د "ګرم" یا "یخ" په توګه یا د لیست توکي د "چټک حرکت" یا "سست حرکت" په توګه وړاندې کوي. د دې ډول معلوماتو په لیدو سره، موږ ML د جادو په توګه نه، بلکې د ګډوډۍ څخه د نظم رامینځته کولو میتودیک پروسې په توګه ګورو.

د پریکړې ونې: د وړاندوینې فلو چارټ

بیا پیژندنه یو ډیر پیاوړی مفهوم ته لاړه: د پریکړې ونې. په لید کې، د پریکړې ونې یو فلو چارټ دی چې د وړاندوینې ته د رسیدو لپاره د معلوماتو په اړه د هو / نه پوښتنو لړۍ پوښي. مقاله متحرک کړې چې څنګه الګوریتم لومړی خورا اغیزمنې پوښتنې غوره کوي (لکه "آیا د هر مربع فوټ قیمت د یو ټاکلي حد څخه پورته دی؟") ترڅو ډاټا په مؤثره توګه تقسیم کړي. هر ویش نوې څانګې رامینځته کوي، په پای کې د وړاندوینې پاڼو ته الرښوونه کوي. دا هغه ځای دی چې عملیاتي پلیټ فارمونه خپل ځواک ښیې. یو متحد سیسټم لکه Mewayz، چې د CRM، انوینٹری، او مالي معلوماتو سره نښلوي، بډایه، پاک ډیټا سیټ چمتو کوي چې د پریکړې ونې زده کولو ته اړتیا لري. ونې بیا کولی شي مهم سوداګریز قضاوتونه اتومات کړي، لکه:

• د ټیم د کاري بار او د منابعو د شتون پر بنسټ د پروژې د وړاندې کولو مهال ویش وړاندوینه.
• د تادیاتو تاریخ او د ترتیب اندازې پراساس د نوي پیرودونکي د خطر کچه ارزونه.
• د مسلې ډول او پیچلتیا پراساس د ټکټ لپاره د غوره ملاتړ اجنټ وړاندیز کول.

بصری لارښود دا روښانه کړه: د ان پټ ډیټا کیفیت او یو له بل سره وصل مستقیم د محصول استخبارات ټاکي.

له هوښیار وسیلې څخه د سوداګرۍ اړتیا ته

هغه څه چې په 2015 کې د بصري پیژندنې په توګه پیل شوي په یوه سوداګریزه اړتیا بدل شوی. اصلي درسونه ریښتیا پاتې دي: ML په تاریخي معلوماتو کې نمونې لټوي ترڅو د نوي ډیټا په اړه باخبره وړاندوینې وکړي. لید اسرار له مینځه وړي، یو منطقي، د روزنې وړ سیسټم څرګندوي. نن ورځ، دا د سپارښتنې سیسټمونو، درغلۍ کشف، او د غوښتنې وړاندوینې ترشا انجن دی. د دې وړتیاوو پلي کول نور د پیل څخه جوړیدو ته اړتیا نلري. د عصري ماډلر سوداګرۍ عملیاتي سیسټمونه ډیزاین شوي ترڅو د دې ډول استخباراتو لپاره د ډیټا ریښه وي. د عملیاتو مرکزي کولو سره - له پلور او بازارموندنې څخه تر لوژستیک او ملاتړ پورې - یو پلیټ فارم لکه Mewayz ډاډ ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه هراړخیز ، لوړ کیفیت ډیټا ته لاسرسی لري ، بصري مفکورې په اتوماتیک ، د عمل وړ سوداګرۍ لیدونو ته بدلوي.

د 2015 بصری پریمر بریالی شو ځکه چې دا د ماشین زده کړه د تور بکس په توګه نه، بلکې د کشف د شفاف، تکراري پروسې په توګه جوړه کړه. دا په ډاګه کړه چې په زړه کې، ML د راتلونکي غوره پریکړو لپاره د تیرو شواهدو کارولو په اړه دی - یو اصول چې هر سوداګر مشر پوهیږي.

د هوښیار عملیاتو لپاره بصری بنسټ

په 2015 کې دا ساده، په زړه پورې بصری توضیحات د درس څخه ډیر څه وکړل؛ دا د معلوماتو پرمخ وړونکي دور لپاره یو مفهوم بنسټ کیښود. دا په ډاګه کړه چې د ماشین زده کړه په منظم، ډیری معلوماتو کې وده کوي. په عصري سوداګرۍ شرایطو کې، دا د مدغم پلیټ فارمونو مهم رول په ګوته کوي. متفرق ډیټا سیلوس یو ټوټه شوی عکس رامینځته کوي ، لکه د ورک شوي ټکي سره د توزیع پلاټ په څیر. یو همغږي سیسټم، په هرصورت، بشپړ بصری کینوس چمتو کوي. میویز د دې کینوس په توګه کار کوي، د سوداګرۍ ماډلونه متحد کوي ترڅو د عملیاتو روښانه، مفصل انځور جوړ کړي. دا هولیسټیک لید دقیقا هغه څه دي چې د ماشین زده کړې اغیزمنې زده کړې ته اړتیا لري چې دقیق سرحدونه راوباسي، د باور وړ پریکړې ونې رامینځته کړي، او بالاخره، خام ډیټا په ستراتیژیک شتمنۍ بدل کړي چې په ټوله اداره کې موثریت او وده پرمخ وړي.

په مکرر ډول پوښتل شوي پوښتنې

د معلوماتو لیدلو جادو: د ماشین زده کړې لپاره بصری پیژندنه

په 2015 کې، د سټیفني یی او ټوني چو لخوا د پام وړ متقابل مقالې یو څه د پام وړ ترسره کړل: دا د ماشین زده کړې (ML) ته د لاسرسي وړ ګرځیدلی. دوی په ژورو مساواتو یا خلاصې تیورۍ تکیه نه کوله. پرځای یې، دوی یو ساده، پیاوړې وسیله کارولې - بصری کول - د دې تشریح کولو لپاره چې ماشینونه څنګه د معلوماتو څخه "زده کوي". دغه بصری کړنلاره یو پیچلی ساحه له مینځه وړي، دا د معلوماتو په منظره کې د نمونو موندلو او سرحدونو رسمولو پروسې په توګه ښودل کیږي. د نن ورځې سوداګرۍ نړۍ کې، چیرې چې ډاټا پریکړې کوي، د دې اصلي مفهوم پوهیدل نور یوازې د ډیټا ساینس پوهانو لپاره ندي. دا د هر هغه چا لپاره دی چې د عملیاتو ساده کولو، د پیرودونکو تجربو شخصي کولو، یا د بازار رجحاناتو وړاندوینه کوي. پلیټ فارمونه لکه Mewayz، کوم چې د مختلفو سوداګریزو ماډلونو ډاټا سره یوځای کوي، د دې هوښیار سیسټمونو د تیلو لپاره مناسب جوړښت چاپیریال رامینځته کوي.

ماشینونه څنګه د لیکو په رسمولو سره زده کوي

د 2015 بصری لارښود د اړونده سناریو سره پیل شو: د کورونو طبقه بندي کول لکه په نیویارک یا سان فرانسسکو کې یوازې د دوه ځانګړتیاو پراساس — قیمت په هر مربع فوټ او اندازې. هر کور د توطیې په پلاټ کې یو ټکی و. "ماشین" (په دې حالت کې، یو ساده الګوریتم) د دوو ښارونو کلسترونو د جلا کولو لپاره د ویشلو کرښې، یا سرحد په رسم کولو سره زده کړل. دا د طبقه بندي جوهر دی، د ML بنسټیز دنده. مقالې په عالي ډول د ماډل تکرار ښودلی ، د هر نوي ډیټا پوائنټ سره کرښه تنظیم کول د دې دقت ښه کولو لپاره. دا بصری استعاره مستقیم سوداګرۍ ته ژباړه کوي. د پیرودونکو نظرونو طبقه بندي کول د "عاجل" یا "معیاري" په توګه تصور کړئ، پلور د "ګرم" یا "یخ" په توګه یا د لیست توکي د "چټک حرکت" یا "سست حرکت" په توګه وړاندې کوي. د دې ډول معلوماتو په لیدو سره، موږ ML د جادو په توګه نه، بلکې د ګډوډۍ څخه د نظم رامینځته کولو میتودیک پروسې په توګه ګورو.

د پریکړې ونې: د وړاندوینې فلو چارټ

بیا پیژندنه یو ډیر پیاوړی مفهوم ته لاړه: د پریکړې ونې. په لید کې، د پریکړې ونې یو فلو چارټ دی چې د وړاندوینې ته د رسیدو لپاره د معلوماتو په اړه د هو / نه پوښتنو لړۍ پوښي. مقاله متحرک کړې چې څنګه الګوریتم لومړی خورا اغیزمنې پوښتنې غوره کوي (لکه "آیا د هر مربع فوټ قیمت د یو ټاکلي حد څخه پورته دی؟") ترڅو ډاټا په مؤثره توګه تقسیم کړي. هر ویش نوې څانګې رامینځته کوي، په پای کې د وړاندوینې پاڼو ته الرښوونه کوي. دا هغه ځای دی چې عملیاتي پلیټ فارمونه خپل ځواک ښیې. یو متحد سیسټم لکه Mewayz، چې د CRM، انوینٹری، او مالي معلوماتو سره نښلوي، بډایه، پاک ډیټا سیټ چمتو کوي چې د پریکړې ونې زده کولو ته اړتیا لري. ونې بیا کولی شي مهم سوداګریز قضاوتونه اتومات کړي، لکه:

له هوښیار وسیلې څخه د سوداګرۍ اړتیا ته

هغه څه چې په 2015 کې د بصري پیژندنې په توګه پیل شوي په یوه سوداګریزه اړتیا بدل شوی. اصلي درسونه ریښتیا پاتې دي: ML په تاریخي معلوماتو کې نمونې لټوي ترڅو د نوي ډیټا په اړه باخبره وړاندوینې وکړي. لید اسرار له مینځه وړي، یو منطقي، د روزنې وړ سیسټم څرګندوي. نن ورځ، دا د سپارښتنې سیسټمونو، درغلۍ کشف، او د غوښتنې وړاندوینې ترشا انجن دی. د دې وړتیاوو پلي کول نور د پیل څخه جوړیدو ته اړتیا نلري. د عصري ماډلر سوداګرۍ عملیاتي سیسټمونه ډیزاین شوي ترڅو د دې ډول استخباراتو لپاره د ډیټا ریښه وي. د عملیاتو مرکزي کولو سره - له پلور او بازارموندنې څخه تر لوژستیک او ملاتړ پورې - یو پلیټ فارم لکه Mewayz ډاډ ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه هراړخیز ، لوړ کیفیت ډیټا ته لاسرسی لري ، بصري مفکورې په اتوماتیک ، د عمل وړ سوداګرۍ لیدونو ته بدلوي.

د هوښیار عملیاتو لپاره بصری بنسټ

په 2015 کې دا ساده، په زړه پورې بصری توضیحات د درس څخه ډیر څه وکړل؛ دا د معلوماتو پرمخ وړونکي دور لپاره یو مفهوم بنسټ کیښود. دا په ډاګه کړه چې د ماشین زده کړه په منظم، ډیری معلوماتو کې وده کوي. په عصري سوداګرۍ شرایطو کې، دا د مدغم پلیټ فارمونو مهم رول په ګوته کوي. متفرق ډیټا سیلوس یو ټوټه شوی عکس رامینځته کوي ، لکه د ورک شوي ټکي سره د توزیع پلاټ په څیر. یو همغږي سیسټم، په هرصورت، بشپړ بصری کینوس چمتو کوي. میویز د دې کینوس په توګه کار کوي، د سوداګرۍ ماډلونه متحد کوي ترڅو د عملیاتو روښانه، مفصل انځور جوړ کړي. دا هولیسټیک لید دقیقا هغه څه دي چې د ماشین زده کړې اغیزمنې زده کړې ته اړتیا لري چې دقیق سرحدونه راوباسي، د باور وړ پریکړې ونې رامینځته کړي، او بالاخره، خام ډیټا په ستراتیژیک شتمنۍ بدل کړي چې په ټوله اداره کې موثریت او وده پرمخ وړي.