غیر واضح تعلیمی نظامات کو بڑے ڈیٹا کی فہرست میں وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے تاکہ وہ نمونے کے بغیر تجزیہ کر سکیں۔اییییی نظام کو عملی تجزیہ کے ساتھ تدریسی اصولوں کو درست کر سکے تاکہ ہم قابلِ عمل اور کارکردگی کو یقینی بنایا جا سکے۔

سیکھنے میں ناکام

غیر واضح سیکھنے میں ایسے الموت شامل ہوتے ہیں جو اعداد میں نمونے یا ترکیبوں کی شناخت کیے بغیر کسی حد تک محفوظ لیبل کے بغیر۔ عام تکنیکوں میں شمارندی، غیر معمولی کمی اور نامیاتی تفاعل شامل ہیں۔یہ طریقے ایسے شعور کی مدد کرتے ہیں جو فوری طور پر واضح نہیں ہوتے۔

کلیدی تجاویز

جب صنعت کے لیے غیر ضروری نظام ترقی پزیر ہو جائے تو اس میں تفاعل، تعبیری، اور تفاعل کا جائزہ لینا بہت ضروری ہے۔اس طرح سے نظام کو بڑے ڈیٹا سیٹ کو عملی طور پر حل کر سکتا ہے۔اور اندراج کنندہ کو نتائج سمجھنے کی اجازت دیتا ہے جو فیصلہ کرنے کے لیے تنقیدی ہے، ربطسائیٹ نظام کو مختلف حالتوں میں اچھی طرح سے انجام دیتا ہے۔

بُت‌پرستانہ نظریہ اور مشق

جبکہ تدریسی ماڈلز کی بنیاد فراہم کرتی ہیں، عملی عملہ اکثر اصلاحات کا تقاضا کرتا ہے۔میٹر ٹیٹنگ، خصوصیت انجینئری اور حقیقی دنیا کے اعداد و شمار پر اصلاحی نظام کو بہتر بنانے کے لیے تکنیکی عوامل۔ ڈیٹا سائنسدانوں اور ڈومین ماہرین کے درمیان میں کولابٹیشن حل کو بڑھاتی ہے۔

عام صنعتیں

  • نقل‌مکانی
  • غیر متصل
  • مفید مشورت
  • نیٹ ورک سیکورٹی