ઓટોમેશન: ડેટા સાયન્સ અને મશીન લર્નિંગનું ભવિષ્ય?

કમ્પ્યુટિંગના ઇતિહાસમાં મશીન લર્નિંગ સૌથી મોટી પ્રગતિ રહી છે અને હવે મોટા ડેટા અને એનાલિટિક્સના ક્ષેત્રમાં મહત્વની ભૂમિકા ભજવવા માટે સક્ષમ તરીકે જોવામાં આવે છે. બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ એ એન્ટરપ્રાઇઝના દ્રષ્ટિકોણથી એક મોટો પડકાર છે. ઉદાહરણ તરીકે, વિવિધ ડેટા ફોર્મેટની મોટી સંખ્યાને સમજવી, ડેટાની તૈયારીનું વિશ્લેષણ કરવું અને રીડન્ડન્ટ ડેટાને ફિલ્ટર કરવું જેવી પ્રવૃત્તિઓ સ્રોત સઘન બની શકે છે. ડેટા વૈજ્ાનિક નિષ્ણાતોની ભરતી એ એક મોંઘી દરખાસ્ત છે અને દરેક કંપની માટે અંત લાવવાનું સાધન નથી. નિષ્ણાતો માને છે કે મશીન લર્નિંગ એનાલિટિક્સ સાથે સંકળાયેલા ઘણા કાર્યોને સ્વચાલિત કરી શકે છે - નિયમિત અને જટિલ બંને. સ્વયંસંચાલિત મશીન શિક્ષણ નોંધપાત્ર સંસાધનોને મુક્ત કરી શકે છે જેનો ઉપયોગ વધુ જટિલ અને નવીન કાર્ય માટે થઈ શકે છે. મશીન લર્નિંગ હંમેશા આ દિશામાં આગળ વધતી હોય તેવું લાગે છે.

માહિતી ટેકનોલોજીના સંદર્ભમાં ઓટોમેશન

આઇટીમાં, ઓટોમેશન વિવિધ સિસ્ટમો અને સ softwareફ્ટવેરનું જોડાણ છે, જે તેમને કોઈપણ માનવ હસ્તક્ષેપ વિના ચોક્કસ કાર્યો કરવા સક્ષમ બનાવે છે. આઇટીમાં, સ્વચાલિત સિસ્ટમો બંને સરળ અને જટિલ નોકરીઓ કરી શકે છે. એક સરળ નોકરીનું ઉદાહરણ પીડીએફ સાથે ફોર્મ્સને સંકલિત કરી શકે છે અને સાચા પ્રાપ્તકર્તાને દસ્તાવેજો મોકલી શકે છે, જ્યારે ઓફ-સાઇટ બેકઅપ આપવું એ એક જટિલ નોકરીનું ઉદાહરણ હોઈ શકે છે.

તમારું કામ યોગ્ય રીતે કરવા માટે, તમારે ઓટોમેટેડ સિસ્ટમને પ્રોગ્રામ કરવાની અથવા સ્પષ્ટ સૂચના આપવાની જરૂર છે. દરેક વખતે તેની નોકરીના અવકાશમાં ફેરફાર કરવા માટે ઓટોમેટેડ સિસ્ટમની જરૂર પડે છે, પ્રોગ્રામ અથવા સૂચના સમૂહને કોઈએ અપડેટ કરવાની જરૂર છે. ઓટોમેટેડ સિસ્ટમ તેના કામમાં અસરકારક હોવા છતાં, ભૂલો વિવિધ કારણોસર થઇ શકે છે. જ્યારે ભૂલો થાય છે, ત્યારે મૂળ કારણને ઓળખવાની અને સુધારવાની જરૂર છે. સ્પષ્ટપણે, તેનું કામ કરવા માટે, સ્વયંસંચાલિત સિસ્ટમ સંપૂર્ણપણે મનુષ્યો પર આધારિત છે. કાર્યની પ્રકૃતિ જેટલી જટિલ છે, ભૂલો અને સમસ્યાઓની સંભાવના વધારે છે.

આઇટી ઉદ્યોગમાં ઓટોમેશનનું એક સામાન્ય ઉદાહરણ વેબ આધારિત યુઝર ઇન્ટરફેસના પરીક્ષણનું ઓટોમેશન છે. ટેસ્ટ કેસ ઓટોમેશન સ્ક્રિપ્ટમાં આપવામાં આવે છે અને તે મુજબ યુઝર ઇન્ટરફેસનું પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે. (મશીન લર્નિંગની પ્રાયોગિક એપ્લિકેશન પર વધુ માટે, નેક્સ્ટ જનરેશન ફ્રોડ ડિટેક્શનમાં મશીન લર્નિંગ અને હડોપ જુઓ.)

ઓટોમેશનની તરફેણમાં દલીલ એ છે કે તે નિયમિત અને પુનરાવર્તિત કાર્યો કરે છે અને કર્મચારીઓને વધુ જટિલ અને રચનાત્મક કાર્યો કરવા માટે મુક્ત કરે છે. જો કે, એવી દલીલ પણ કરવામાં આવે છે કે ઓટોમેશનએ મોટી સંખ્યામાં કાર્યો અથવા ભૂમિકાઓ બાકાત કરી છે જે અગાઉ મનુષ્યો દ્વારા કરવામાં આવી હતી. હવે, વિવિધ ઉદ્યોગોમાં મશીન લર્નિંગ દાખલ થતાં, ઓટોમેશન એક નવું પરિમાણ ઉમેરી શકે છે.

ઓટોમેટેડ મશીન લર્નિંગનું ભવિષ્ય?

મશીન લર્નિંગનો સાર એ ડેટામાંથી સતત શીખવાની અને માનવ હસ્તક્ષેપ વિના વિકસિત થવાની સિસ્ટમની ક્ષમતા છે. મશીન લર્નિંગ માનવ મગજની જેમ કાર્ય કરવા સક્ષમ છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઇ-કોમર્સ સાઇટ્સ પર ભલામણ એન્જિન વપરાશકર્તાની અનન્ય પસંદગીઓ અને સ્વાદનું મૂલ્યાંકન કરી શકે છે અને પસંદ કરવા માટે સૌથી યોગ્ય ઉત્પાદનો અને સેવાઓ પર ભલામણો આપી શકે છે. આ ક્ષમતાને જોતાં, મશીન લર્નિંગને મોટા ડેટા અને એનાલિટિક્સ સાથે સંકળાયેલા જટિલ કાર્યોને સ્વચાલિત કરવા માટે આદર્શ તરીકે જોવામાં આવે છે. તે પરંપરાગત સ્વચાલિત સિસ્ટમોની મુખ્ય મર્યાદાઓને દૂર કરી છે જે નિયમિત ધોરણે માનવ હસ્તક્ષેપની મંજૂરી આપતી નથી. ત્યાં ઘણા કેસ સ્ટડીઝ છે જે જટિલ ડેટા વિશ્લેષણ કાર્યો કરવા માટે મશીન લર્નિંગની ક્ષમતા દર્શાવે છે, જેની પાછળથી આ પેપરમાં ચર્ચા કરવામાં આવશે.

પહેલેથી જ નોંધ્યું છે તેમ, મોટા ડેટા એનાલિટિક્સ એ વ્યવસાયો માટે એક પડકારરૂપ પ્રસ્તાવ છે, જે આંશિક રીતે મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સને સોંપવામાં આવી શકે છે. વ્યવસાયિક દ્રષ્ટિકોણથી, આ ઘણા લાભો લાવી શકે છે જેમ કે વધુ સર્જનાત્મક અને મિશન નિર્ણાયક કાર્યો માટે ડેટા વિજ્ resourcesાન સંસાધનોને મુક્ત કરવા, વધારે કામનો ભાર, કાર્યો પૂર્ણ કરવા માટે ઓછો સમય અને ખર્ચ અસરકારકતા.

કેસ સ્ટડી

2015 માં, એમઆઈટી સંશોધકોએ ડેટા સાયન્સ ટૂલ પર કામ કરવાનું શરૂ કર્યું જે ડીપ ફીચર સિન્થેસિસ એલ્ગોરિધમ્સ નામની તકનીકનો ઉપયોગ કરીને મોટા પ્રમાણમાં કાચા ડેટામાંથી આગાહી ડેટા મોડલ બનાવી શકે છે. વૈજ્ scientistsાનિકો દાવો કરે છે કે અલ્ગોરિધમ મશીન લર્નિંગની શ્રેષ્ઠ સુવિધાઓને જોડી શકે છે. વૈજ્ scientistsાનિકોના જણાવ્યા મુજબ, તેઓએ ત્રણ અલગ અલગ ડેટાસેટ પર તેનું પરીક્ષણ કર્યું છે અને વધુને સમાવવા માટે પરીક્ષણનો વિસ્તાર કરી રહ્યા છે. ડેટા સાયન્સ અને એનાલિટિક્સ પર આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદમાં રજૂ થનારા પેપરમાં, સંશોધકો જેમ્સ મેક્સ કેન્ટર અને કલ્યાણ વીરમચેનીએ જણાવ્યું હતું કે, "સ્વચાલિત ટ્યુનીંગ પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરીને, અમે માનવ સંડોવણી વિના સમગ્ર માર્ગને izeપ્ટિમાઇઝ કરીએ છીએ, જે તેને વિવિધ ડેટાસેટ્સને સામાન્ય બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે".

ચાલો કાર્યની જટિલતા જોઈએ: અલ્ગોરિધમ પાસે ઓટો-એડજસ્ટમેન્ટ ક્ષમતા તરીકે ઓળખાય છે, જેની મદદથી કાચા ડેટા (જેમ કે ઉંમર અથવા લિંગ) માંથી આંતરદૃષ્ટિ અથવા મૂલ્યો મેળવી શકાય છે અથવા કાedી શકાય છે, જે પછી આગાહીત્મક ડેટા મોડેલો બનાવી શકાય છે. અલ્ગોરિધમ જટિલ ગાણિતિક કાર્યો અને સંભાવના સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કરે છે જેને ગૌસિયન કોપુલા કહેવાય છે. તેથી જટિલતાના સ્તરને સમજવું સરળ છે જે અલ્ગોરિધમ સંભાળી શકે છે. આ ટેકનીકે સ્પર્ધાઓમાં ઇનામો પણ જીત્યા છે.

મશીન લર્નિંગ હોમવર્કને બદલી શકે છે

વિશ્વભરમાં ચર્ચા થઈ રહી છે કે મશીન લર્નિંગ ઘણી નોકરીઓને બદલી શકે છે કારણ કે તે માનવ મગજની કાર્યક્ષમતા સાથે કાર્યો કરે છે. હકીકતમાં, એવી કેટલીક ચિંતા છે કે મશીન લર્નિંગ ડેટા વૈજ્ાનિકોને બદલશે, અને આવી ચિંતા માટેનો આધાર છે.

સરેરાશ વપરાશકર્તા કે જેની પાસે ડેટા વિશ્લેષણ કુશળતા નથી પરંતુ તેમના દૈનિક જીવનમાં વિશ્લેષણાત્મક જરૂરિયાતોની વિવિધ ડિગ્રીઓ છે, તે એવા કમ્પ્યુટર્સનો ઉપયોગ કરવો શક્ય નથી કે જે વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે અને વિશ્લેષણ ડેટા પ્રદાન કરી શકે. જો કે, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (એનએલપી) તકનીકો કુદરતી માનવ ભાષાને સ્વીકારવા અને પ્રક્રિયા કરવાનું કોમ્પ્યુટરને શીખવીને આ મર્યાદાને દૂર કરી શકે છે. આ રીતે, સરેરાશ વપરાશકર્તાને અત્યાધુનિક વિશ્લેષણાત્મક કાર્યો અથવા કુશળતાની જરૂર નથી.

આઇબીએમ માને છે કે ડેટા વૈજ્ scientistsાનિકોની જરૂરિયાતને તેના પ્રોડક્ટ વોટસન નેચરલ લેંગ્વેજ એનાલિટિક્સ પ્લેટફોર્મ દ્વારા ઘટાડી શકાય છે અથવા દૂર કરી શકાય છે. વોટસન ખાતે એનાલિટિક્સ અને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સના વાઇસ પ્રેસિડેન્ટ માર્ક એટ્સચ્યુલર અનુસાર, “વોટસન જેવી જ્ognાનાત્મક સિસ્ટમ સાથે, તમે ફક્ત તમારો પ્રશ્ન પૂછો - અથવા જો તમને કોઈ પ્રશ્ન ન હોય તો, તમે ફક્ત તમારો ડેટા અપલોડ કરો અને વોટસન તેને જોઈ શકે અને તમે શું જાણવા માગો છો તેનો અંદાજ કાો. ”

નિષ્કર્ષ

ઓટોમેશન મશીન લર્નિંગનું આગલું તાર્કિક પગલું છે અને આપણે પહેલાથી જ આપણા રોજિંદા જીવનમાં અસરો અનુભવી રહ્યા છીએ-ઇ-કોમર્સ સાઇટ્સ, ફેસબુક મિત્ર સૂચનો, લિંક્ડઇન નેટવર્ક સૂચનો અને એરબીએનબી સર્ચ રેન્કિંગ. આપેલા ઉદાહરણોને ધ્યાનમાં લેતા, તેમાં કોઈ શંકા નથી કે આ ઓટોમેટેડ મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ દ્વારા ઉત્પાદિત ઉત્પાદનની ગુણવત્તાને આભારી હોઈ શકે છે. તેના તમામ ગુણો અને લાભો માટે, મશીન લર્નિંગનો વિચાર વિશાળ બેરોજગારીનું કારણ બને છે તે થોડો વધારે પડતો પ્રતિક્રિયા લાગે છે. મશીનો આપણા જીવનના ઘણા ભાગોમાં દાયકાઓથી મનુષ્યોને બદલી રહ્યા છે, પરંતુ માણસો ઉદ્યોગમાં સંબંધિત રહેવા માટે વિકસિત અને અનુકૂળ થયા છે. અભિપ્રાય મુજબ, તેના તમામ વિક્ષેપો માટે મશીન લર્નિંગ એ માત્ર એક અન્ય તરંગ છે જેને લોકો સ્વીકારશે.


પોસ્ટ સમય: ઓગસ્ટ-03-2021