ఆటోమేషన్: డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు?

కంప్యూటింగ్ చరిత్రలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అతిపెద్ద పురోగతిలో ఒకటి మరియు ఇప్పుడు పెద్ద డేటా మరియు అనలిటిక్స్ రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన పాత్రను పోషించగలిగింది. బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అనేది సంస్థ దృక్కోణం నుండి ఒక పెద్ద సవాలు. ఉదాహరణకు, పెద్ద సంఖ్యలో విభిన్న డేటా ఫార్మాట్‌లను అర్థం చేసుకోవడం, డేటా తయారీని విశ్లేషించడం మరియు అనవసరమైన డేటాను ఫిల్టర్ చేయడం వంటి కార్యకలాపాలు వనరులను కలిగి ఉంటాయి. డేటా సైంటిస్ట్ స్పెషలిస్టులను నియమించడం ఖరీదైన ప్రతిపాదన మరియు ప్రతి కంపెనీకి అంతం కలిగించే సాధనం కాదు. మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది విశ్లేషణలతో సంబంధం ఉన్న అనేక పనులను ఆటోమేట్ చేయగలదని నిపుణులు విశ్వసిస్తున్నారు - సాధారణ మరియు సంక్లిష్టమైనవి. ఆటోమేటెడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు వినూత్నమైన పని కోసం ఉపయోగపడే ముఖ్యమైన వనరులను విముక్తి చేస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఈ దిశలో నిత్యం కదులుతున్నట్లు కనిపిస్తోంది.

ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ నేపథ్యంలో ఆటోమేషన్

IT లో, ఆటోమేషన్ అనేది వివిధ సిస్టమ్‌లు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌ల అనుసంధానం, ఇది ఎలాంటి మానవ జోక్యం లేకుండా నిర్ధిష్ట పనులను చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. IT లో, ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్స్ సరళమైన మరియు క్లిష్టమైన ఉద్యోగాలను చేయగలవు. ఒక సరళమైన ఉద్యోగానికి ఉదాహరణ PDF లతో ఫారమ్‌లను సమగ్రపరచడం మరియు సరైన గ్రహీతకు పత్రాలను పంపడం కావచ్చు, అయితే ఆఫ్-సైట్ బ్యాకప్‌లను అందించడం సంక్లిష్ట ఉద్యోగానికి ఉదాహరణ కావచ్చు.

మీ పనిని సరిగ్గా చేయడానికి, మీరు ప్రోగ్రామ్ చేయాలి లేదా ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్‌కు స్పష్టమైన సూచనలు ఇవ్వాలి. ప్రతిసారి ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్ తన ఉద్యోగ పరిధిని సవరించడానికి అవసరమైనప్పుడు, ప్రోగ్రామ్ లేదా ఇన్‌స్ట్రక్షన్ సెట్‌ను ఎవరైనా అప్‌డేట్ చేయాలి. ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్ దాని పనిలో ప్రభావవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, వివిధ కారణాల వల్ల లోపాలు సంభవించవచ్చు. లోపాలు సంభవించినప్పుడు, మూల కారణాన్ని గుర్తించి సరిచేయాలి. స్పష్టంగా, దాని పని చేయడానికి, ఒక ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్ పూర్తిగా మనుషులపై ఆధారపడి ఉంటుంది. పని యొక్క స్వభావం మరింత సంక్లిష్టమైనది, లోపాలు మరియు సమస్యల సంభావ్యత ఎక్కువగా ఉంటుంది.

IT పరిశ్రమలో ఆటోమేషన్ యొక్క సాధారణ ఉదాహరణ వెబ్ ఆధారిత వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్‌ల పరీక్ష యొక్క ఆటోమేషన్. టెస్ట్ కేసులు ఆటోమేషన్ స్క్రిప్ట్‌లోకి ఇవ్వబడతాయి మరియు వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ తదనుగుణంగా పరీక్షించబడుతుంది. (మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, నెక్స్ట్ జనరేషన్ ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు హడూప్ చూడండి.)

ఆటోమేషన్‌కు అనుకూలమైన వాదన ఏమిటంటే, ఇది సాధారణ మరియు పునరావృతమయ్యే పనులను నిర్వహిస్తుంది మరియు ఉద్యోగులను మరింత క్లిష్టమైన మరియు సృజనాత్మకమైన పనులు చేయడానికి విముక్తి చేస్తుంది. ఏదేమైనా, మానవులు గతంలో చేసిన పెద్ద సంఖ్యలో పనులు లేదా పాత్రలను ఆటోమేషన్ మినహాయించిందని కూడా వాదిస్తారు. ఇప్పుడు, మెషిన్ లెర్నింగ్ వివిధ పరిశ్రమల్లోకి ప్రవేశించడంతో, ఆటోమేషన్ కొత్త కోణాన్ని జోడించగలదు.

ఆటోమేటెడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు?

మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క సారాంశం డేటా నుండి నిరంతరం నేర్చుకోవడం మరియు మానవ జోక్యం లేకుండా అభివృద్ధి చెందే వ్యవస్థ యొక్క సామర్ధ్యం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది మానవ మెదడులా వ్యవహరించే సామర్ధ్యం కలిగి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఇ-కామర్స్ సైట్‌లలోని రికమండేషన్ ఇంజన్‌లు యూజర్ యొక్క ప్రత్యేక ప్రాధాన్యతలను మరియు అభిరుచులను అంచనా వేయగలవు మరియు ఎంచుకోవడానికి చాలా సరిఅయిన ఉత్పత్తులు మరియు సేవలపై సిఫార్సులను అందిస్తాయి. ఈ సామర్థ్యాన్ని బట్టి, పెద్ద డేటా మరియు విశ్లేషణలతో అనుబంధించబడిన సంక్లిష్ట పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అనువైనదిగా పరిగణించబడుతుంది. ఇది రెగ్యులర్‌గా మానవ జోక్యాన్ని అనుమతించని సాంప్రదాయ ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్స్ యొక్క ప్రధాన పరిమితులను అధిగమించింది. సంక్లిష్ట డేటా విశ్లేషణ పనులను నిర్వహించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించే బహుళ కేస్ స్టడీలు ఉన్నాయి, తర్వాత ఈ పేపర్‌లో చర్చించబడతాయి.

ఇప్పటికే గుర్తించినట్లుగా, బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ అనేది వ్యాపారాలకు సవాలు చేసే ప్రతిపాదన, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్‌లకు పాక్షికంగా అప్పగించబడుతుంది. వ్యాపార దృక్పథంలో, ఇది మరింత సృజనాత్మక మరియు మిషన్ క్రిటికల్ టాస్క్‌ల కోసం డేటా సైన్స్ వనరులను విడుదల చేయడం, అధిక పనిభారం, పనులు పూర్తి చేయడానికి తక్కువ సమయం మరియు ఖర్చు ప్రభావం వంటి అనేక ప్రయోజనాలను తెస్తుంది.

సందర్భ పరిశీలన

2015 లో, MIT పరిశోధకులు డీప్ ఫీచర్ సింథసిస్ అల్గోరిథంలు అనే సాంకేతికతను ఉపయోగించి పెద్ద మొత్తంలో ముడి డేటా నుండి అంచనా డేటా నమూనాలను సృష్టించగల డేటా సైన్స్ సాధనంపై పని చేయడం ప్రారంభించారు. శాస్త్రవేత్తలు అల్గోరిథం మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉత్తమ లక్షణాలను మిళితం చేయగలదని పేర్కొన్నారు. శాస్త్రవేత్తల ప్రకారం, వారు దీనిని మూడు వేర్వేరు డేటాసెట్లలో పరీక్షించారు మరియు మరిన్నింటిని చేర్చడానికి పరీక్షను విస్తరిస్తున్నారు. డేటా సైన్స్ మరియు అనలిటిక్స్‌పై అంతర్జాతీయ సమావేశంలో సమర్పించాల్సిన కాగితంలో, పరిశోధకులు జేమ్స్ మాక్స్ కాంటర్ మరియు కళ్యాణ్ వీరమాచనేని ఇలా అన్నారు, "ఆటోమేటెడ్ ట్యూనింగ్ ప్రక్రియను ఉపయోగించి, మేము మానవ ప్రమేయం లేకుండా మొత్తం మార్గాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తాము, ఇది వివిధ డేటాసెట్‌లకు సాధారణీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది".

పని యొక్క సంక్లిష్టతను చూద్దాం: అల్గోరిథం అనేది ఆటో-సర్దుబాటు సామర్ధ్యం అని పిలువబడుతుంది, దీని సహాయంతో ముడి డేటా (వయస్సు లేదా లింగం వంటివి) నుండి అంతర్దృష్టులు లేదా విలువలు పొందవచ్చు లేదా సేకరించవచ్చు, ఆ తర్వాత అంచనా డేటా నమూనాలు సృష్టించవచ్చు. అల్గోరిథం సంక్లిష్ట గణిత విధులను మరియు గాస్సియన్ కోపులా అనే సంభావ్యత సిద్ధాంతాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. అందువల్ల అల్గోరిథం నిర్వహించగల సంక్లిష్టత స్థాయిని అర్థం చేసుకోవడం సులభం. ఈ టెక్నిక్ పోటీలలో బహుమతులు కూడా గెలుచుకుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ హోంవర్క్ స్థానంలో ఉండవచ్చు

మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేక ఉద్యోగాలను భర్తీ చేయగలదని ప్రపంచవ్యాప్తంగా చర్చించబడుతోంది ఎందుకంటే ఇది మానవ మెదడు యొక్క సామర్థ్యంతో పనులు చేస్తుంది. వాస్తవానికి, మెషీన్ లెర్నింగ్ డేటా సైంటిస్టులను భర్తీ చేస్తుందని కొంత ఆందోళన ఉంది మరియు అలాంటి ఆందోళనకు ఒక ఆధారం ఉన్నట్లు కనిపిస్తోంది.

డేటా విశ్లేషణ నైపుణ్యాలు లేని వారి రోజువారీ జీవితంలో వివిధ స్థాయిలలో విశ్లేషణాత్మక అవసరాలను కలిగి ఉన్న సగటు వినియోగదారు కోసం, భారీ పరిమాణాల డేటాను విశ్లేషించి, విశ్లేషణ డేటాను అందించగల కంప్యూటర్‌లను ఉపయోగించడం సాధ్యపడదు. ఏదేమైనా, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) పద్ధతులు కంప్యూటర్లకు సహజ మానవ భాషను అంగీకరించడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి నేర్పించడం ద్వారా ఈ పరిమితిని అధిగమించగలవు. ఈ విధంగా, సగటు వినియోగదారుకు అధునాతన విశ్లేషణాత్మక విధులు లేదా నైపుణ్యాలు అవసరం లేదు.

డేటా సైంటిస్టుల అవసరాన్ని వాట్సన్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ అనలిటిక్స్ ప్లాట్‌ఫాం ద్వారా తగ్గించవచ్చని లేదా తొలగించవచ్చని IBM అభిప్రాయపడింది. వాట్సన్ వద్ద విశ్లేషణలు మరియు వ్యాపార మేధస్సు వైస్ ప్రెసిడెంట్ మార్క్ అట్షుల్లర్ ప్రకారం, “వాట్సన్ వంటి అభిజ్ఞా వ్యవస్థతో, మీరు మీ ప్రశ్నను అడగండి - లేదా మీకు ప్రశ్న లేకపోతే, మీరు మీ డేటాను అప్‌లోడ్ చేయండి మరియు వాట్సన్ దానిని చూడవచ్చు మరియు మీరు ఏమి తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారో ఊహించండి. ”

ముగింపు

మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో ఆటోమేషన్ తదుపరి తార్కిక దశ మరియు మేము ఇప్పటికే మన రోజువారీ జీవితంలో ప్రభావాలను అనుభవిస్తున్నాము-ఇ-కామర్స్ సైట్‌లు, ఫేస్‌బుక్ స్నేహితుల సూచనలు, లింక్డ్‌ఇన్ నెట్‌వర్క్ సూచనలు మరియు ఎయిర్‌బిఎన్‌బి సెర్చ్ ర్యాంకింగ్‌లు. ఇచ్చిన ఉదాహరణలను పరిశీలిస్తే, ఆటోమేటెడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్స్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన అవుట్‌పుట్ నాణ్యతకు ఇది కారణమని చెప్పడంలో సందేహం లేదు. దాని అన్ని లక్షణాలు మరియు ప్రయోజనాల కోసం, భారీ నిరుద్యోగాన్ని కలిగించే మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆలోచన కాస్త అతిగా ప్రతిస్పందిస్తుంది. యంత్రాలు దశాబ్దాలుగా మన జీవితంలోని అనేక భాగాలలో మానవులను భర్తీ చేస్తున్నాయి, అయితే పరిశ్రమలో సంబంధితంగా ఉండటానికి మానవులు అభివృద్ధి చెందారు మరియు స్వీకరించారు. వీక్షణ ప్రకారం, మెషీన్ లెర్నింగ్ దాని అంతరాయానికి ప్రజలు స్వీకరించే మరో అల మాత్రమే.