सामग्री
प्रश्नः
व्यवसायासाठी नवीन कार्यक्षमता सादर करण्यासाठी स्पष्ट अकार्यक्षमतेपासून मशीन शिक्षण कसे कार्य करू शकते?
उत्तरः
मशीन लर्निंग सिस्टमच्या सर्वात मोठ्या संभाव्य अनुप्रयोगांपैकी एक म्हणजे व्यवसाय प्रक्रिया आणि ऑपरेशन्ससाठी महत्त्वपूर्ण कार्यक्षमतेचे खाण. मशीन लर्निंग जसजसे विकसित होत जाते तसेच विक्रेते कंपन्यांना व्यवसायातील परिस्थितीचे मूल्यांकन करण्यासाठी अधिक शक्तिशाली साधने देतात.
सर्वसाधारणपणे, मशीन लर्निंग क्षमता आणि निवडींच्या विस्तृत श्रेणीचे परीक्षण करून कार्यक्षमता प्रदान करू शकते, त्यातील काही त्यांच्या चेहर्‍यावर अकार्यक्षम वाटू शकतात. एक उत्कृष्ट उदाहरण म्हणजे सिम्युलेटेड neनीलिंग नावाची एक प्रक्रिया आहे ज्यामध्ये अल्गोरिदम समाविष्ट असतात ज्यात काही प्रकारचे परिणाम मिळतात ज्यायोगे इंजिनियर्स फोर्जिंगनंतर धातूला थंड करतात. एका अर्थाने, सिस्टम डेटा घेते आणि या अकार्यक्षम मार्गांचे किंवा परीणामांची तपासणी करते, एकत्रित, बदललेले किंवा कोणत्याही प्रकारे हाताळले गेले तर ते खरोखर अधिक कार्यक्षम निकाल देऊ शकतात. सिम्युलेटेड neनीलिंग म्हणजे डेटा शास्त्रज्ञ जटिल मॉडेल्स तयार करू शकतील अशा अनेक मार्गांपैकी एक आहे जे सखोल कार्यक्षम पर्यायांना मुळे घालवू शकते.
या प्रकारच्या मशीन शिक्षण क्षमतेबद्दल विचार करण्याचा एक मार्ग म्हणजे अलिकडच्या वर्षांत जीपीएस नेव्हिगेशन प्रणाली कशा विकसित झाल्या आहेत हे पाहणे होय. जीपीएस नेव्हिगेशन सिस्टमच्या सुरुवातीच्या पिढ्या वापरकर्त्यांना खूप मूलभूत डेटा - किंवा त्याऐवजी, डेटा जो आता आपल्यास अगदी मूलभूत वाटतो यावर आधारित अनेक कार्यक्षम पथ प्रदान करू शकले. महामार्ग, टोलविना सर्वात वेगवान मार्ग इत्यादींचा उपयोग वापरकर्त्यांना सर्वात वेगवान मार्ग सापडला. तथापि, वाहनचालकांना समजले की, जीपीएस चांगल्या प्रकारे कार्यक्षम नाही, कारण रस्त्याचे काम, अपघात इत्यादी बाबी नवीन ब्रँड-जीपीएस प्रणालींसह त्यांना समजत नाहीत. मशीनमध्ये निष्कर्ष तयार केले जातात आणि जीपीएस पुन्हा बरेच कार्यक्षम उत्तरे प्रदान करतात कारण अल्गोरिदम अधिक मूलभूत प्रणालीला अकार्यक्षम वाटणार्‍या पथांचा विचार करीत आहे. शिकून, मशीन कार्यक्षमतेची पर्वा करीत आहे. हे वापरकर्त्यास सादर करते आणि परिणामी बर्‍याच ऑप्टिमाइझ केलेली सेवा देते. मशीन लर्निंग एंटरप्राइझसाठी कोणत्या प्रकारची कामे करतात हे निश्चित करते - इष्टतम आणि कार्यक्षम असलेले छुपे मार्ग शोधून कार्यक्षमता मुक्त करेल, जरी त्यांना काही विश्लेषणात्मक जटिलता आवश्यक आहे. इष्टतम निष्कर्ष पुरविण्याकडे दुर्लक्ष करणार्‍या या यंत्रणेचा उपयोग डिजिटल बिझनेस इंटेलिजन्स मायनिंगसाठीच केला जात नाही; उदाहरणार्थ, जीई कडील अहवालात असे सांगितले गेले आहे की मशीन लर्निंग सिस्टमचा वापर करून समुदायांना वीज उपलब्ध करून देणा coal्या कोळशाच्या प्रकल्पांचे कामकाज नाटकीयरित्या कसे सुधारले जाऊ शकते.