غیر واضح سیکھنے کے لیے مشین سیکھنے کا طریقہ یہ ہے کہ ڈیٹا میں ایسے نمونے پائے جاتے ہیں جن پر غور کیے بغیر بڑے اعداد و شمار کے ساتھ مل کر کام کرنا فائدہ مند معلوماتی طور پر قابل فہم معلومات نکالنے کے لیے ضروری ہوتا ہے۔اس مضمون میں معلوماتی معلومات کو سمجھنے کے لیے کلیدی نکات اور اقدامات پر بحث کی گئی ہے۔

بڑے ڈیٹا کے چیلنج کو سمجھنا

بڑی معلومات میں وسیع جِلد ، بلند رفتار اور مختلف ڈیٹا اقسام شامل ہیں ۔ یہ خصوصیات جیسے کہ ذخیرہ ، تُو دن‌بھر کی رفتار اور توانائی کی کمی ۔

پائپ لائن تیار کرنا

پائپ لائن میں ڈیٹا جمع کرنا ، پہلے سے زیادہ معلومات نکالنا ، نکالنے ، اِس میں کمی یا کم کرنا شامل ہے ۔

کلیدی کردار

  • ڈیسورینٹ اسٹریج: [1] قابلِ ڈیٹا ذخیرہ کے لیے ہیدوپ یا انفنٹری سسٹمز استعمال کریں۔
  • ] داتا پریفیکچرنگ:] اصلاحات کے لیے مساوی پروگرامنگ اور ڈیٹا تبدیل کرنے کے لیے
  • Feture Engineering:] نباتاتی خصوصیات کو قابل استعمال طریقے سے قابل استعمال کرتے ہوئے غیر متعلقہ خصوصیات کو فروغ دیا جاتا ہے۔
  • Clustering Algoriths: بڑے اعداد و شمار کے لیے K-Means یا DBCN Excided کے طریقوں کا انتخاب کریں۔
  • ویژیولیشن آلات : بصیرت کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹوں کو چلانے کے آلات استعمال کریں۔

بہترین مشق

پائپ لائن کو آسان تجدید اور تناسب کی اجازت دینے کے لیے مدارس کا استعمال ہوتا ہے۔