Lenane ke mekhoa ea litsela tsa morafo e fanang ka likarolo ho bokella ea data e le hore e thuse ka likarabello tse nepahetseng le ho hlahloba. E boetse e bitsoa ka linako tse ling e bitsoang Sefate sa Decision , mekhahlelo e meng ea mekhoa e ikemiselitseng ho etsa hore ho hlahlojoe li-datasete tse kholo haholo.
Ke hobane'ng ha ho khethoa?
Litsosaense tse kholo haholo li fetoha tloaelehileng lefatsheng la kajeno la "data e kholo." Ak'u nahane ka database e nang le li-terabyte tse ngata tsa data -a terabyte ke li- trillion bytes tsa data.
Facebook feela e senya li-terabyte tse 600 tsa data e ncha letsatsi le leng le le leng (ho tloha ka 2014, lekhetlo la ho qetela le tlalehileng li-specs tsena). Bothata bo ka sehloohong ba data e kholo ke mokhoa oa ho e utloisisa.
Hape boholo ba bothata ha bo bothata feela: dintlha tse kholo le tsona li atisa ho fetoha, ho sa sebetsanoe le ho fetoha ka potlako. Nahana ka boitsebiso ba li-audio le video, lipapali tsa litaba tsa sechaba, data 3D kapa data geospatial. Mofuta ona oa data ha o hlahisoa habonolo kapa o hlophisitsoe habonolo.
Ho finyella phephetso ena, mekhoa e mengata ea mekhoa e ikemetseng ea ho fumana boitsebiso bo molemo e thehiloe, har'a tsona lihlopha .
Kamoo Tlhaloso e sebetsang kateng
Ha re le kotsing ea ho fallela hōle le ho bua ka tech-tech, a re tšohleng kamoo sehlopha se sebetsang kateng. Sepheo ke ho theha melao ea litaelo tse tla arabela potso, ho etsa qeto, kapa ho bolela esale pele boitšoaro. Ho qala, setei sa boitsebiso ba koetliso se hlahisoa se nang le litšobotsi tse itseng le mohlomong sephetho.
Mosebetsi oa sebopeho sa algorithm ke ho fumana hore na boikutlo boo ba fihlella qetellong.
Tšoantšiso : Mohlomong k'hamphani ea karete ea mokitlane e leka ho fumana hore na ho na le menyetla efe eo u lokelang ho e fuoa.
Sena se ka 'na sa e-ba sete sa boitsebiso ba koetliso:
| Lebitso | Lilemo | Tekano | Chelete ea selemo le selemo | Morero oa Kajeno ea Kadimo |
|---|---|---|---|---|
| John Doe | 25 | M | $ 39,500 | Che |
| Jane Doe | 56 | F | $ 125,000 | E |
Mekhoa ea "boikarabello" Age , Gender , le Sephetho sa Selemo sa selemo se etsa hore boleng ba "sebopeho sa" sekoloto sa " Credit Card " se fanoe. Thupelong e behiloeng, tšobotsi ea boipheliso e tsejoa. Sebopeho sa algorithm se leka ho fumana hore na boleng ba moelelo oa boipheliso bo fihletsoe joang: Ke likamano life tse teng pakeng tsa ba bolelang esale pele le qeto? E tla hlahisa melao e boletsoeng esale pele, hangata polelo ea IF / THEN, mohlala:
HAE (Age> 18 kapa Age <75) LE Kakaretso ea selemo le selemo> 40,000 THATO ea Credit Card Offer = e
Ho totobetse, ena ke mohlala o bonolo, 'me algorithm e tla hloka sampling ea data e kholoanyane ho feta litlaleho tse peli tse bontšitsoeng mona. Ho feta moo, melao ea ho bolela esale pele e ka 'na ea e-ba e rarahaneng ka ho fetisisa, ho kenyelletsana le melao-motheo ea ho fumana lintlha tsa boitsebiso.
Ka mor'a moo, algorithm e fanoe ka "boletsoeng esale pele" ea data ho hlahloba, empa sena ha se na bokhoni ba ho bolela esale pele (kapa qeto):
| Lebitso | Lilemo | Tekano | Chelete ea selemo le selemo | Morero oa Kajeno ea Kadimo |
|---|---|---|---|---|
| Jack Frost | 42 | M | $ 88,000 | |
| Mary Murray | 16 | F | $ 0 |
Boitsebiso bona bo hlophisitsoeng bo thusa ho lekanya ho nepahala ha melao ea ho bolela esale pele, 'me melao eo e fetoloa ho fihlela moqapili a nka boprofeta bo sebetsa hantle ebile bo le molemo.
Letsatsi le Letsatsi Mehlala ea Boemo
Sebopeho, le mekhoa e meng ea litsela tsa morafo, ke ka morao ho phihlelo ea rona ea letsatsi le letsatsi e le bareki.
Boprofeta ba leholimo bo ka 'na ba sebelisa mokhoa oa ho hlalosa hore na letsatsi le tla na, le chese kapa le koahe. Mosebetsi oa bongaka o ka 'na oa sekaseka maemo a bophelo ho bolela esale pele liphello tsa bongaka. Mofuta oa mekhoa ea ho khetholla, e leng Naive Bayesian, o sebelisa monyetla oa maemo a ho arola li-spam email. Ho fumanoa ka bolotsana ho lihlahisoa tsa lihlahisoa, lihlopha li etsa hore letsatsi le leng le le leng li hlahlobe lintlha le ho hlahisa liketsahalo esale pele.