ئاپتوماتلاشتۇرۇش: سانلىق مەلۇمات ئىلمى ۋە ماشىنا ئۆگىنىشنىڭ كەلگۈسى؟

ماشىنا ئۆگىنىشى كومپيۇتېر تارىخىدىكى ئەڭ چوڭ ئىلگىرلەشلەرنىڭ بىرى بولۇپ ، ھازىر چوڭ سانلىق مەلۇمات ۋە ئانالىز ساھەسىدە مۇھىم رول ئوينايدىغانلىقى كۆرۈلدى. چوڭ سانلىق مەلۇمات ئانالىزى كارخانا نۇقتىسىدىن ئېلىپ ئېيتقاندا ناھايىتى چوڭ رىقابەت. مەسىلەن ، ئوخشىمىغان سانلىق مەلۇمات فورماتىنى چۈشىنىش ، سانلىق مەلۇمات تەييارلاشنى ئانالىز قىلىش ۋە ئارتۇقچە سانلىق مەلۇماتلارنى سۈزۈش قاتارلىق پائالىيەتلەر بايلىق كۆپ بولىدۇ. سانلىق مەلۇمات ئالىمى مۇتەخەسسىسلىرىنى تەكلىپ قىلىش قىممەت باھالىق تەكلىپ بولۇپ ، ھەر بىر شىركەتنى ئاخىرلاشتۇرۇشنىڭ ۋاستىسى ئەمەس. مۇتەخەسسىسلەرنىڭ قارىشىچە ، ماشىنا ئۆگىنىشى دائىملىق ۋە مۇرەككەپ ئانالىز بىلەن مۇناسىۋەتلىك نۇرغۇن ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرالايدىكەن. ئاپتوماتىك ماشىنا ئۆگىنىشى تېخىمۇ مۇرەككەپ ۋە ئىجادچان خىزمەتلەرگە ئىشلىتىلىدىغان مۇھىم مەنبەلەرنى بىكار قىلالايدۇ. ماشىنا ئۆگىنىشى ھەمىشە بۇ يۆنىلىشكە قاراپ ماڭغاندەك قىلىدۇ.

ئۇچۇر تېخنىكىسى دائىرىسىدە ئاپتوماتلاشتۇرۇش

IT ساھەسىدە ، ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئوخشىمىغان سىستېما ۋە يۇمشاق دېتاللارنىڭ ئۇلىنىشى بولۇپ ، ئىنسانلارنىڭ ھېچقانداق ئارىلىشىشى بولماي تۇرۇپ ، كونكرېت ۋەزىپىلەرنى ئورۇندىيالايدۇ. IT ساھەسىدە ، ئاپتوماتىك سىستېمىلار ئاددىي ھەم مۇرەككەپ خىزمەتلەرنى قىلالايدۇ. ئاددىي خىزمەتنىڭ بىر مىسالى جەدۋەلنى PDF بىلەن بىرلەشتۈرۈش ۋە ھۆججەتنى توغرا تاپشۇرۇۋالغۇچىغا ئەۋەتىش بولۇشى مۇمكىن ، ھالبۇكى تور سىرتىدىكى زاپاسلاش بىر مۇرەككەپ خىزمەتنىڭ مىسالى بولۇشى مۇمكىن.

خىزمىتىڭىزنى توغرا قىلىش ئۈچۈن ، ئاپتوماتىك سىستېمىغا پروگرامما تۈزۈشىڭىز ياكى ئېنىق كۆرسەتمە بېرىشىڭىز كېرەك. ھەر قېتىم ئۇنىڭ خىزمەت دائىرىسىنى ئۆزگەرتىش ئۈچۈن ئاپتوماتىك سىستېما لازىم بولغاندا ، پروگرامما ياكى كۆرسەتمە توپلىمى باشقىلار تەرىپىدىن يېڭىلىنىشى كېرەك. گەرچە ئاپتوماتىك سىستېما خىزمىتىدە ئۈنۈملۈك بولسىمۇ ، ھەر خىل سەۋەبلەر تۈپەيلىدىن خاتالىق يۈز بېرىشى مۇمكىن. خاتالىق كۆرۈلسە ، يىلتىزىنى ئېنىقلاش ۋە تۈزىتىش كېرەك. ئېنىقكى ، ئۆز خىزمىتىنى قىلىش ئۈچۈن ، ئاپتوماتىك سىستېما پۈتۈنلەي ئىنسانلارغا باغلىق. ئەسەرنىڭ خاراكتېرى قانچە مۇرەككەپ بولسا ، خاتالىق ۋە مەسىلىلەرنىڭ يۈز بېرىش ئېھتىماللىقى شۇنچە يۇقىرى بولىدۇ.

IT ساھەسىدىكى ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ ئورتاق مىسالى تورنى ئاساس قىلغان ئىشلەتكۈچى ئارايۈزىنى سىناق قىلىشنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش. سىناق ئەھۋاللىرى ئاپتوماتىك قوليازمىغا تەمىنلىنىدۇ ۋە ئىشلەتكۈچى كۆرۈنمە يۈزى ماس ھالدا سىناق قىلىنىدۇ. (ماشىنا ئۆگىنىشىنىڭ ئەمەلىي قوللىنىلىشى توغرىسىدىكى تەپسىلاتلارنى كېيىنكى ئەۋلاد ئالدامچىلىقنى بايقاشتىكى ماشىنا ئۆگىنىشى ۋە Hadoop دىن كۆرۈڭ.)

ئاپتوماتلاشتۇرۇشنى قوللايدىغان دەلىل شۇكى ، ئۇ دائىملىق ۋە تەكرارلىنىدىغان ۋەزىپىلەرنى ئورۇندايدۇ ۋە خىزمەتچىلەرنى تېخىمۇ مۇرەككەپ ۋە ئىجادىي ۋەزىپىلەرنى ئورۇندايدۇ. قانداقلا بولمىسۇن ، ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ ئىلگىرى ئىنسانلار ئورۇندىغان نۇرغۇن ۋەزىپىلەرنى ياكى روللارنى چىقىرىۋەتكەنلىكى ئوتتۇرىغا قويۇلغان. ھازىر ، ماشىنا ئۆگىنىشى ھەر خىل كەسىپلەرگە قەدەم قويغاندا ، ئاپتوماتلاشتۇرۇش يېڭى ئۆلچەم قوشالايدۇ.

ئاپتوماتىك ماشىنا ئۆگىنىشنىڭ كەلگۈسى؟

ماشىنا ئۆگىنىشنىڭ ماھىيىتى بىر سىستېمىنىڭ سانلىق مەلۇماتلاردىن ئۈزلۈكسىز ئۆگىنىشى ۋە ئىنسانلارنىڭ ئارىلىشىشىدىن تەرەققىي قىلىشىدۇر. ماشىنا ئۆگىنىشى ئادەمنىڭ مېڭىسىگە ئوخشاش ھەرىكەت قىلالايدۇ. مەسىلەن ، ئېلېكترونلۇق سودا تور بېكەتلىرىدىكى تەۋسىيە ماتورلىرى ئابونتلارنىڭ ئۆزگىچە مايىللىقى ۋە تەمىنى باھالايدۇ ھەمدە تاللاشقا ئەڭ ماس كېلىدىغان مەھسۇلات ۋە مۇلازىمەتلەر ھەققىدە تەكلىپ بېرىدۇ. بۇ ئىقتىدارنى نەزەردە تۇتقاندا ، ماشىنا ئۆگىنىشى چوڭ سانلىق مەلۇمات ۋە ئانالىز بىلەن مۇناسىۋەتلىك مۇرەككەپ ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشقا ماس كېلىدۇ. ئۇ ئىنسانلارنىڭ ئاپتوماتىك ئارىلىشىشىغا يول قويمايدىغان ئەنئەنىۋى ئاپتوماتىك سىستېمىلارنىڭ ئاساسلىق چەكلىمىسىنى يەڭدى. ماشىنا ئۆگىنىشنىڭ مۇرەككەپ سانلىق مەلۇمات ئانالىز ۋەزىپىسىنى ئورۇنداش ئىقتىدارىنى نامايان قىلىدىغان بىر قانچە مىسال تەتقىقاتى بار ، بۇلار بۇ ماقالىدە كېيىن مۇلاھىزە قىلىنىدۇ.

يۇقىرىدا دەپ ئۆتكىنىمىزدەك ، چوڭ سانلىق مەلۇمات ئانالىزى كارخانىلارغا نىسبەتەن بىر قىيىن تەكلىپ ، ئۇنى ماشىنا ئۆگىنىش سىستېمىسىغا قىسمەن ھاۋالە قىلىشقا بولىدۇ. سودا نۇقتىسىدىن ئېيتقاندا ، بۇ تېخىمۇ كۆپ ئىجادىي ۋە بۇرچ ھالقىلىق ۋەزىپە ئۈچۈن سانلىق مەلۇمات ئىلمى بايلىقىنى بوشىتىش ، خىزمەت يۈكى تېخىمۇ يۇقىرى ، ۋەزىپىلەرنى ئورۇنداشقا ئاز ۋاقىت ۋە تەننەرخ ئۈنۈمى قاتارلىق نۇرغۇن پايدىلارنى ئېلىپ كېلىدۇ.

دېلو مىسالى

2015-يىلى ، MIT تەتقىقاتچىلىرى چوڭقۇر ئىقتىدار بىرىكمە ھېسابلاش ئۇسۇلى دەپ ئاتىلىدىغان تېخنىكىدىن پايدىلىنىپ ، كۆپ مىقداردىكى خام سانلىق مەلۇماتتىن ئالدىن مەلۇمات سانلىق مەلۇمات مودېلىنى قۇرالايدىغان سانلىق مەلۇمات ئىلمى قورالى ئۈستىدە ئىشلەشكە باشلىدى. ئالىملار ئالگورىزىمنىڭ ماشىنا ئۆگىنىشىدىكى ئەڭ ياخشى ئىقتىدارلارنى بىرلەشتۈرەلەيدىغانلىقىنى ئوتتۇرىغا قويدى. ئالىملارنىڭ سۆزىگە قارىغاندا ، ئۇلار ئۇنى ئوخشىمىغان ئۈچ سانلىق مەلۇمات جەدۋىلىدە سىناق قىلغان بولۇپ ، سىناقنى تېخىمۇ كېڭەيتىپ كېڭەيتكەن. تەتقىقاتچىلار جامېس ماكىس كانتېر ۋە كاليان ۋېراماچانېنى خەلقئارا سانلىق مەلۇمات ئىلمى ۋە ئانالىز يىغىنىدا ئوتتۇرىغا قويماقچى بولغان ماقالىدە مۇنداق دېدى: «ئاپتوماتىك تەڭشەش جەريانىنى ئىشلىتىپ ، ئىنسانلارنىڭ ئارىلىشىۋالماي پۈتكۈل يولنى ئەلالاشتۇرىمىز ، ئۇنىڭ ئوخشىمىغان سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇماتلىرىغا ئومۇملىشىشىغا يول قويىدۇ».

ۋەزىپىنىڭ مۇرەككەپلىكىگە قاراپ باقايلى: ھېسابلاش ئۇسۇلىدا ئاپتوماتىك تەڭشەش ئىقتىدارى دەپ ئاتالغان نەرسە بار ، ئۇنىڭ ياردىمىدە خام ماتېرىيالدىن (ياش ياكى جىنسقا ئوخشاش) چۈشەنچە ياكى قىممەتكە ئېرىشكىلى ياكى چىقارغىلى بولىدۇ ، ئۇنىڭدىن كېيىن ئالدىن مەلۇمات بېرىدۇ. مودېللارنى قۇرغىلى بولىدۇ. ھېسابلاش ئۇسۇلى مۇرەككەپ ماتېماتىكىلىق ئىقتىدار ۋە گاۋسىيۇس كوپۇلا دەپ ئاتىلىدىغان ئېھتىماللىق نەزەرىيىسىنى ئىشلىتىدۇ. شۇڭلاشقا ئالگورىزىم بىر تەرەپ قىلالايدىغان مۇرەككەپلىك دەرىجىسىنى چۈشىنىش ئاسان. بۇ تېخنىكا يەنە مۇسابىقىدە مۇكاپاتقا ئېرىشتى.

ماشىنا ئۆگىنىشى تاپشۇرۇقنىڭ ئورنىنى ئالالايدۇ

دۇنيانىڭ ھەر قايسى جايلىرىدا ماشىنا ئۆگىنىشى نۇرغۇن خىزمەتلەرنىڭ ئورنىنى ئالالايدۇ ، چۈنكى ئۇ ئادەم مېڭىسىنىڭ ئۈنۈمى بىلەن ۋەزىپىلەرنى ئورۇندايدۇ. ئەمەلىيەتتە ، ماشىنا ئۆگىنىشى سانلىق مەلۇمات ئالىملىرىنىڭ ئورنىنى ئالىدۇ دەپ بىر قىسىم ئەندىشىلەر بار ، قارىماققا بۇ خىل ئەنسىرەشنىڭ ئاساسى باردەك قىلىدۇ.

سانلىق مەلۇمات ئانالىز قىلىش ئىقتىدارىغا ئىگە بولمىغان ، ئەمما كۈندىلىك تۇرمۇشىدا ئوخشىمىغان دەرىجىدە ئانالىز ئېھتىياجى بار ئادەتتىكى ئابونتلارغا نىسبەتەن ، زور مىقداردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى تەھلىل قىلالايدىغان ۋە ئانالىز سانلىق مەلۇماتلىرى بىلەن تەمىنلەيدىغان كومپيۇتېرلارنى ئىشلىتىش مۇمكىن ئەمەس. قانداقلا بولمىسۇن ، تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش (NLP) تېخنىكىسى كومپيۇتېرلارغا تەبىئىي ئىنسان تىلىنى قوبۇل قىلىش ۋە بىر تەرەپ قىلىشنى ئۆگىتىش ئارقىلىق بۇ چەكلىمىلەرنى يېڭىدۇ. بۇنداق بولغاندا ، ئادەتتىكى ئىشلەتكۈچى مۇرەككەپ ئانالىز ئىقتىدارى ياكى ماھارىتىگە موھتاج ئەمەس.

IBM نىڭ قارىشىچە ، سانلىق مەلۇمات ئالىملىرىغا بولغان ئېھتىياجنى Watson تەبىئىي تىل ئانالىز سۇپىسى ئارقىلىق ئەڭ تۆۋەن چەككە چۈشۈرگىلى ياكى يوقاتقىلى بولىدۇ. ۋاتسوننىڭ ئانالىز ۋە سودا ئاخبارات ئىشلىرىغا مەسئۇل مۇئاۋىن لىدىرى مارك ئاتشۇللېرنىڭ سۆزىگە قارىغاندا ، «ۋاتسونغا ئوخشاش بىلىش سىستېمىسى ئارقىلىق ، سوئالىڭىزنىلا سورايسىز - ياكى سوئالىڭىز بولمىسا ، سانلىق مەلۇماتلىرىڭىزنى يۈكلىسىڭىز ، ۋاتسون ئۇنىڭغا قارىيالايدۇ. بىلمەكچى بولغانلىرىڭىزنى يەكۈنلەڭ. »

خۇلاسە

ئاپتوماتلاشتۇرۇش ماشىنا ئۆگىنىشىدىكى كېيىنكى لوگىكىلىق قەدەم ، بىز كۈندىلىك تۇرمۇشىمىزدىكى تەسىرلەرنى باشتىن كەچۈرۈۋاتىمىز - ئېلېكترونلۇق سودا تور بېكەتلىرى ، Facebook دوستلىرى تەكلىپلىرى ، LinkedIn تور تەكلىپلىرى ۋە Airbnb ئىزدەش رەت تەرتىپى. بېرىلگەن مىساللارنى ئويلاشقاندا ، بۇنىڭ ئاپتوماتىك ماشىنا ئۆگىنىش سىستېمىسى ئىشلەپچىقارغان مەھسۇلاتنىڭ سۈپىتىگە باغلىق ئىكەنلىكىدە شەك يوق. ئۇنىڭ بارلىق سۈپەتلىرى ۋە پايدىلىرى ئۈچۈن ، ماشىنا ئۆگىنىش ئىدىيەسى غايەت زور ئىشسىزلىقنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ. ماشىنىلار نەچچە ئون يىلدىن بۇيان ھاياتىمىزنىڭ نۇرغۇن جايلىرىدا ئىنسانلارنىڭ ئورنىنى ئېلىپ كېلىۋاتىدۇ ، ئەمما ئىنسانلار تەرەققىي قىلىپ بۇ ساھەدە مۇناسىۋەتلىك بولۇشقا ماسلاشتى. قاراشقا ئاساسلانغاندا ، بارلىق قالايمىقانچىلىقلارنى ماشىنا ئۆگىنىشى پەقەت كىشىلەر ماسلىشىدىغان يەنە بىر دولقۇن.