ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು?

ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಸುಂದರವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದರ ಉದ್ದೇಶ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಮುಂದೆ ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ. ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸೇವೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಗ್ರಾಹಕರು ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಅದು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ. ಇದು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ - ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಸಂದೇಹ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಮಯ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಗಣಿತದ ಸಭೆ.

ಕೆಳಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಸಣ್ಣ ವಿವರಣೆಯಿದೆ. ನೀವು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು? ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುತ್ತಾ ಇಲ್ಲಿಗೆ ಬಂದಿದ್ದರೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ "ಹೌದು" ನಿಂದ "ಓಕೆ" ಗೆ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ.☕️

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಚುರುಕಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಾಗಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳು.

🔗 ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಲು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು
ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.

🔗 AI ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಯಾವುವು?
ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧರಾಗಿರುವ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಪ್ರಮುಖ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ.

ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು? ಒಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 🤖

ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ - ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ ಯಾರು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಏನು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪದಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಹತ್ತಿರದ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆಯೇ ಅದೇ ಮನೋಭಾವ; ವಿಭಿನ್ನ ಲೇಬಲ್, ಮುಂದೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವ ಅದೇ ಕಲ್ಪನೆ [5].

ನೀವು ಔಪಚಾರಿಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೈಪಿಡಿಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಮಯ-ಆದೇಶದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು (ಪ್ರವೃತ್ತಿ, ಋತುಮಾನ, ಸ್ವಯಂ-ಸಂಬಂಧ) ಹೊರತೆಗೆಯುವಂತೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ [2].

ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲು ಕಾರಣವೇನು ✅

ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಇದು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಒಳ್ಳೆಯದು ನಾಲ್ಕು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ:

• ಕ್ರಿಯಾಶೀಲತೆ - ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಅನುಮೋದಿಸಿ, ಮಾರ್ಗ ಮಾಡಿ, ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸಿ, ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

• ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಅರಿವು - ನೀವು ಕೇವಲ ಕಂಪನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ [3].

• ಪುನರಾವರ್ತನೆ - ಒಮ್ಮೆ ನಿಯೋಜಿಸಿದ ನಂತರ, ಮಾದರಿಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಓಡುತ್ತವೆ, ಎಂದಿಗೂ ನಿದ್ರೆ ಮಾಡದ ಶಾಂತ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯಂತೆ.

• ಅಳೆಯಬಹುದಾದ - ಉನ್ನತಿ, ನಿಖರತೆ, RMSE - ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿ - ಯಶಸ್ಸು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ: ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅದು ಬಹುತೇಕ ಬೇಸರದ ಸಂಗತಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಬರುತ್ತವೆ, ಪ್ರಚಾರಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಯೋಜಕರು ಮೊದಲೇ ದಾಸ್ತಾನು ಆದೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ. ನೀರಸವು ಸುಂದರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಉಪಾಖ್ಯಾನ: ಮಧ್ಯಮ-ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಂಡಗಳು ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "ಮುಂದಿನ 7 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾಕ್‌ಔಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು" ಗಳಿಸುವ ಸಣ್ಣ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಯಾವುದೇ ಆಳವಾದ ನೆಟ್‌ಗಳಿಲ್ಲ, ಕೇವಲ ಕ್ಲೀನ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳು. ಗೆಲುವು ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ ಅಲ್ಲ - ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸ್ಕ್ರಾಂಬಲ್-ಕಾಲ್‌ಗಳಾಗಿತ್ತು.

ಮುನ್ಸೂಚಕ AI vs ಜನರೇಟಿವ್ AI - ತ್ವರಿತ ವಿಭಜನೆ ⚖️

• ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹೊಸ ವಿಷಯ-ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಕೋಡ್-ಬೈ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ [4].

• ಮುನ್ಸೂಚಕ AI ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ - ಅಪಾಯ, ಮುಂದಿನ ವಾರ ಬೇಡಿಕೆ, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸಂಭವನೀಯತೆ - [5].

ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ, ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವುದನ್ನು ಹವಾಮಾನ ಸೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ. ಅದೇ ಪರಿಕರ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ (ML), ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶಗಳು.

ಹಾಗಾದರೆ... ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು? 🔧

1. ನೀವು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶ-ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ

2. ಎಂಜಿನಿಯರ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು - ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ (ಮಂದಗತಿ, ರೋಲಿಂಗ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಪಠ್ಯ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳು, ವರ್ಗೀಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗಳು).

3. ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮಾದರಿ-ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ

4. ವ್ಯವಹಾರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲ್ಡ್‌ಔಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ - ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ

5. ನಿಯೋಜಿಸಿ - ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅಥವಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ.

6. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಡೇಟಾ / ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ / ಮರು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ. ಪ್ರಮುಖ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಅಪಾಯಗಳೆಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕರೆಯುತ್ತವೆ [1].

ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಮರದ ಸಮೂಹಗಳವರೆಗೆ ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶಂಕಿತರನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ - ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು - ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ [3].

ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ - ಡೇಟಾ, ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು 🧱

• ಡೇಟಾ - ಈವೆಂಟ್‌ಗಳು, ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ, ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು, ಸೆನ್ಸರ್ ರೀಡಿಂಗ್‌ಗಳು. ರಚನಾತ್ಮಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.

• ಲೇಬಲ್‌ಗಳು - ನೀವು ಏನು ಊಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ: ಖರೀದಿಸಿದ vs ಖರೀದಿಸದಿರುವುದು, ವಿಫಲವಾಗುವ ದಿನಗಳು, ಬೇಡಿಕೆಯ ಡಾಲರ್‌ಗಳು.

• ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು

  • ಫಲಿತಾಂಶವು ವರ್ಗೀಯವಾದಾಗ ವರ್ಗೀಕರಣ

  • ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದಾಗ ಹಿಂಜರಿತ

  • ಕ್ರಮವು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ ಸಮಯ-ಸರಣಿ

ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಮಿಶ್ರ-ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಋತುಮಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಘಾತೀಯ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ARIMA-ಕುಟುಂಬ ಮಾದರಿಗಳು ಆಧುನಿಕ ML ಜೊತೆಗೆ ಇನ್ನೂ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮೂಲ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ [2].

ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಾಗಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು 📦

• ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆ

  • ಲೀಡ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್, ಪರಿವರ್ತನೆ ಉನ್ನತಿ, ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳು.

• ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ

  • ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯ, AML ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳು, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ.

• ಪೂರೈಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು

  • ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಕಾರ್ಯಪಡೆ ಯೋಜನೆ, ದಾಸ್ತಾನು ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ.

• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ

  • ಉಪಕರಣಗಳ ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ - ವೈಫಲ್ಯದ ಮೊದಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.

• ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ

  • ಮರು ಪ್ರವೇಶ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ತುರ್ತು ಅಥವಾ ರೋಗ ಅಪಾಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿ (ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದೊಂದಿಗೆ)

ನೀವು ಎಂದಾದರೂ "ಈ ವಹಿವಾಟು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿದೆ" ಎಂಬ SMS ಅನ್ನು ಪಡೆದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಅನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗಿದ್ದೀರಿ ಎಂದರ್ಥ.

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ - ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು 🧰

ಗಮನಿಸಿ: ಬೆಲೆಗಳು ವಿಶಾಲವಾಗಿವೆ - ಮುಕ್ತ ಮೂಲವು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಉದ್ಯಮವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವಿಕತೆಗೆ ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಸಣ್ಣ ವಿಚಿತ್ರತೆಗಳು ಉಳಿದಿವೆ...

ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಹೇಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ

ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕವು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ . ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಇನ್ನೂ ಮುಂದೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ - ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು . ವೃತ್ತಿಪರ ಸಮಾಜಗಳು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲ, ಸೂಕ್ತ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ [5]. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚನೆಯು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು - ಮುಖ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು 📊

ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ:

• ವರ್ಗೀಕರಣ

  • ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿಖರತೆ

  • ತಪ್ಪಿಹೋದ ಘಟನೆಗಳು ದುಬಾರಿಯಾದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ನೈಜ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ

  • ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿ-ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು AUC-ROC

• ಹಿಂಜರಿತ

  • ಒಟ್ಟಾರೆ ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ RMSE/MAE

  • ಸಾಪೇಕ್ಷ ದೋಷಗಳು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ MAPE

• ಮುನ್ಸೂಚನೆ

  • ಸಮಯ ಸರಣಿ ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ MASE, sMAPE

  • ಭವಿಷ್ಯ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿ

ನನಗೆ ಇಷ್ಟವಾದ ಒಂದು ನಿಯಮ: ನಿಮ್ಮ ಬಜೆಟ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿರುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು.

ನಿಯೋಜನೆ ವಾಸ್ತವ - ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ 🌦️

ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಬದಲಾವಣೆಗಳು. ನಡವಳಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು. ಇದು ವೈಫಲ್ಯವಲ್ಲ - ಇದು ಚಲಿಸುತ್ತಿರುವ ಜಗತ್ತು. ಪ್ರಮುಖ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಚಲನೆಗಾಗಿ , ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಜೀವನಚಕ್ರ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತವೆ [1].

• ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ - ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿನ್ನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಾಳೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಊಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

• ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ - ಇನ್‌ಪುಟ್ ವಿತರಣೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಸಂವೇದಕಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾರ್ಫ್‌ಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತದೆ. ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ಲೇಬುಕ್: ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿ, ಮರುತರಬೇತಿ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್‌ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು vs ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ಸರಳವಾದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರವು ನೀವು ಎಂದಿಗೂ ಚಲಾಯಿಸದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ತಂತ್ರವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಸರಳ ಆರಂಭಿಕ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ 📝

1. ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ - ವಿಭಿನ್ನ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?

2. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ - ಸ್ಪಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.

3. ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ - ಟ್ರೈನ್, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೋಲ್ಡ್ಔಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆ.

4. ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ - ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಮರದ ಸಮೂಹದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಅಹಿತಕರ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಳುತ್ತವೆ [3].

5. ಸುಧಾರಿಸಿ - ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ.

6. ಶಿಪ್ - ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ API ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಚ್ ಕೆಲಸ.

7. ವೀಕ್ಷಿಸಿ - ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅಲಾರಾಂಗಳು, ಮರುತರಬೇತಿ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್‌ಗಳು [1].

ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಅನಿಸಿದರೆ, ಅದು ಹಾಗೆ - ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಟೈನಿ ಸಂಯುಕ್ತವನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು - ತ್ವರಿತ ಹಿಟ್‌ಗಳು 🧩

• ಕೋಷ್ಟಕ ದಾಖಲೆಗಳು - ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಮ್ ಟರ್ಫ್ [3].

• ಸಮಯ-ಸರಣಿ - ML ಗಿಂತ ಮೊದಲು ಪ್ರವೃತ್ತಿ/ಋತುಮಾನ/ಶೇಷಗಳಾಗಿ ವಿಭಜನೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಘಾತೀಯ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಬಲವಾದ ಆಧಾರಸ್ತಂಭಗಳಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ [2].

• ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು - ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಕೋಷ್ಟಕದಂತೆ ಊಹಿಸಿ.

• ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು - ಗ್ರಾಹಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಸಾಧನ ಸಂಬಂಧಗಳು - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗ್ರಾಫ್ ಮಾದರಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಅತಿಯಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.

ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಕವಚಗಳು - ಏಕೆಂದರೆ ನಿಜ ಜೀವನವು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿದೆ 🛑

• ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ - ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಅಸಮಾನ ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ದಾಖಲೆ ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರ್ [1].

• ಸೋರಿಕೆ - ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾಹಿತಿ ವಿಷ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು.

• ನಕಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು - ಮಾದರಿಗಳು ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

• ಅತಿಯಾಗಿ ಧರಿಸುವುದು - ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತ, ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ದುಃಖ.

• ಆಡಳಿತ - ವಂಶಾವಳಿ, ಅನುಮೋದನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು - ನೀರಸ ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ [1].

ವಿಮಾನ ಇಳಿಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದಿದ್ದರೆ, ಸಾಲವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲು ಅದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬೇಡಿ. ಸ್ವಲ್ಪ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಉತ್ಸಾಹ ಬರುತ್ತದೆ.

ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ: ಚಲಿಸುವ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು ⏱️

ಬೇಡಿಕೆ, ಶಕ್ತಿಯ ಹೊರೆ ಅಥವಾ ವೆಬ್ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವಾಗ, ಸಮಯ-ಸರಣಿಯ ಚಿಂತನೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ರಚನೆಯನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತೀರಿ. ಕಾಲೋಚಿತ-ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ವಿಭಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಘಾತೀಯ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ARIMA-ಕುಟುಂಬದ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಮಂದಗತಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಬೂಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ. ಡೇಟಾ ತೆಳುವಾದಾಗ ಅಥವಾ ಗದ್ದಲದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಸಹ ಮಿನುಗುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೈಪಿಡಿಗಳು ಈ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತವೆ [2].

FAQ-ಇಷ್ ಮಿನಿ ಗ್ಲಾಸರಿ 💬

• ಮುನ್ಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು? ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಸಂಭವನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವ ML ಪ್ಲಸ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆಯೇ ಅದೇ ಮನೋಭಾವ [5].

• ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಿಂತ ಇದು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ? ಸೃಷ್ಟಿ vs ಮುನ್ಸೂಚನೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ; ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಅಂದಾಜು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು [4].

• ನನಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ. ಅನೇಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ROI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮರಗಳು ಅಥವಾ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಎಸ್ಕಲೇಟ್ ಮಾಡಿ [3].

• ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನು? ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ - ಅವು ಪಕ್ಷಪಾತ, ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತವೆ [1].

ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ. ಓದಿಲ್ಲ!🎯

ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ನಿಗೂಢವಲ್ಲ. ಇದು ನಿನ್ನೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಅಭ್ಯಾಸ, ಇಂದು ಚುರುಕಾಗಿ ವರ್ತಿಸಲು. ನೀವು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಿಂದಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ಅದು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಪಟ್ಟುಬಿಡದೆ ಅಳೆಯಿರಿ. ಮತ್ತು ನೆನಪಿಡಿ-ಮಾದರಿಗಳು ಹಾಲಿನಂತೆ ವಯಸ್ಸಾಗುತ್ತವೆ, ವೈನ್‌ನಂತೆ ಅಲ್ಲ-ಆದ್ದರಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿ. ಸ್ವಲ್ಪ ನಮ್ರತೆ ಬಹಳ ದೂರ ಹೋಗುತ್ತದೆ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. NIST - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0). ಲಿಂಕ್

2. NIST ITL - ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕೈಪಿಡಿ: ಸಮಯ ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಪರಿಚಯ. ಲಿಂಕ್

3. scikit-learn - ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ. ಲಿಂಕ್

4. NIST - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್. ಲಿಂಕ್

5. ಮಾಹಿತಿ - ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಅವಲೋಕನದ ಪ್ರಕಾರಗಳು). ಲಿಂಕ್

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ