سوال:
ڈیٹا سائنس کے عمل کو خودکار اور بہتر بنانے کے کچھ کلیدی طریقے کیا ہیں؟
A:مشین سیکھنے 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 کوئی ویب ایپلیکیشن ہے تو آپ کے پاس کسٹمر سے رابطہ کی معلومات ، کسٹمر سپورٹ ای میلز ، 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 متن فائلوں کے طور پر بھی ذخیرہ کیا جاسکتا ہے۔
بدقسمتی سے ، ان ڈیٹاسیٹوں کا بکھرنا اعداد و شمار کے سائنس کام تک محدود ہے کیونکہ تمام این ایل پی ، مشین لرننگ اور اے آئی کے مسائل ڈیٹا ہی ہیں ۔ 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 کی شکل میں بڑھ جاتا ہے ، مختلف مقاصد کے لئے ڈیٹا کے سبسیٹس کو مختلف شکلوں میں ایکسپورٹ کرنے کے لئے یوٹیلٹی ٹولز 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 جوڑنا انتہائی مشکل ہوسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، ماڈلز میں ڈیٹا پر انحصار بہت ہوسکتا ہے 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 product آپ کی مصنوعات کی ضرورت کے مطابق 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 متن کی فراہمی ، ویب سروس کو طلب کرنے کی ضرورت ہے ، اور اس خدمت سے مناسب جذبات کی درجہ بندی ہوسکے گی جو مصنوع براہ راست استعمال کرسکتی ہے۔ اس طرح انضمام صرف ایک API کال کی شکل میں ہے۔ اس ماڈل اور اس کو استعمال کرنے والے مصنوع کو ڈوپلنگ کرنے سے آپ ان نئی مصنوعات کے ل really واقعی آسان ہوجاتے ہیں جن کے ساتھ آپ سامنے آتے ہیں ان ماڈل کو بھی تھوڑی پریشانی کے ساتھ استعمال کرتے 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 جو انفراسٹرکچر میں فٹ ہوجاتا ہے۔
