مواد
سوال:
ڈیٹا سائنس کے عمل کو خودکار اور بہتر بنانے کے کچھ کلیدی طریقے کیا ہیں؟
A:
مشین لرننگ اور اے آئی کے تناظر میں ڈیٹا سائنس کے عمل کو چار مختلف مراحل میں تقسیم کیا جاسکتا ہے۔
- ڈیٹا کے حصول اور ایکسپلوریشن ،
- ماڈل عمارت ،
- ماڈل کی تعیناتی اور
- آن لائن تشخیص اور ادائیگی
میرے تجربے سے ، کسی بھی مشین لرننگ پر مبنی ڈیٹا سائنس عمل میں ڈیٹا کے حصول اور ماڈل کی تعیناتی کے مراحل سب سے زیادہ رکاوٹ کے مراحل ہیں ، اور ان کو بہتر بنانے کے لئے دو طریقے یہ ہیں:
1. انتہائی قابل رسائی ڈیٹا اسٹور قائم کریں۔
زیادہ تر تنظیموں میں ، اعداد و شمار کو کسی بھی مرکزی جگہ پر محفوظ نہیں کیا جاتا ہے۔ آئیے ہم صرف صارفین سے متعلق معلومات لیں۔ اگر آپ کا کاروبار ایک ویب ایپلیکیشن ہے تو آپ کے پاس کسٹمر سے رابطہ کی معلومات ، کسٹمر سپورٹ ، کسٹمر فیڈ بیک اور کسٹمر براؤزنگ ہسٹری موجود ہے۔ یہ تمام اعداد و شمار قدرتی طور پر بکھرے ہوئے ہیں ، کیونکہ وہ مختلف مقاصد کی تکمیل کرتے ہیں۔ وہ مختلف ڈیٹا بیس میں رہ سکتے ہیں اور کچھ مکمل ڈھانچہ اور کچھ غیر ساختہ ہوسکتے ہیں ، اور یہاں تک کہ سادہ فائلوں کے طور پر بھی ذخیرہ ہوسکتے ہیں۔
بدقسمتی سے ، ان ڈیٹاسیٹوں کا بکھرنا ڈیٹا سائنس کے کام پر انتہائی حد تک محدود ہے کیونکہ تمام این ایل پی ، مشین لرننگ اور اے آئی کی پریشانیوں کی اساس یہ ہے ڈیٹا. لہذا ، اس سارے ڈیٹا کو ایک ہی جگہ پر رکھنا - ڈیٹا اسٹور - ماڈل کی ترقی اور تعیناتی کو تیز کرنے میں بہت اہم ہے۔ یہ اعداد و شمار کے سائنس کے تمام عملوں کے لئے ایک اہم ٹکڑا ہے اس لئے ، تنظیموں کو چاہئے کہ وہ ڈیٹا اسٹورز بنانے میں ان کی مدد کے لئے کوالیفائی ڈیٹا انجینئرز کی خدمات حاصل کریں۔ یہ آسانی سے شروع ہوسکتا ہے جب سادہ ڈیٹا ایک جگہ پر پھینک جاتا ہے اور آہستہ آہستہ ایک سوچے سمجھے ڈیٹا کے ذخیرے میں بڑھ جاتا ہے ، جو پورے مقصد کے ساتھ ڈیٹا کے سبسیٹس کو مختلف مقاصد میں برآمد کرنے کے لئے افادیت کے اوزار کے ساتھ مکمل طور پر دستاویزی اور استفسار ہوتا ہے۔
2. بغیر کسی رکاوٹ کے انضمام کے لئے اپنے ماڈل کو ایک خدمت کے طور پر بے نقاب کریں۔
ڈیٹا تک رسائی کو قابل بنانے کے علاوہ ، یہ بھی ضروری ہے کہ ڈیٹا سائنسدانوں نے تیار کردہ ماڈلز کو مصنوع میں ضم کیا۔ روبی پر چلنے والے ویب ایپلیکیشن کے ساتھ ازگر میں تیار کردہ ماڈلز کو مربوط کرنا انتہائی مشکل ہوسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، ماڈلز میں بہت سارے ڈیٹا انحصار ہوسکتے ہیں جو آپ کی مصنوع فراہم نہیں کرسکتے ہیں۔
اس سے نمٹنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ اپنے ماڈل کے آس پاس ایک مضبوط انفراسٹرکچر مرتب کریں اور ماڈل کو "ویب سروس" کے بطور استعمال کرنے کے ل your آپ کی پروڈکٹ کو درکار کافی فعالیت کو بے نقاب کریں۔ مثال کے طور پر ، اگر آپ کی درخواست کو مصنوع کے جائزوں پر جذبات کی درجہ بندی کی ضرورت ہو۔ ، متعلقہ خدمات مہیا کرنے اور ویب سروس کو طلب کرنے کی ضرورت ہے ، جو خدمت کو مناسب انداز میں درجہ بندی فراہم کرے گی جسے مصنوع براہ راست استعمال کرسکتا ہے۔ اس طرح انضمام صرف ایک API کال کی شکل میں ہے۔ اس ماڈل اور پروڈکٹ کو ڈوپلنگ کرنے سے آپ ان نئی مصنوعات کے ل easy واقعی آسان ہوجاتے ہیں جن کے ساتھ آپ سامنے آتے ہیں ان ماڈل کو تھوڑی پریشانی کے ساتھ بھی استعمال کرسکتے ہیں۔
اب ، آپ کے ماڈل کے ارد گرد انفراسٹرکچر کا قیام ایک پوری دوسری کہانی ہے اور آپ کی انجینئرنگ ٹیموں کی طرف سے بھاری ابتدائی سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔ ایک بار جب انفراسٹرکچر مل جاتا ہے تو ، یہ صرف اس طرح سے ماڈل بنانے کی بات ہے کہ انفراسٹرکچر میں فٹ ہوجاتا ہے۔