ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: חוק מס' 18 במדע הנתונים החדש – הפישוט הכרחי ליישום

חוק מס' 18 במדע הנתונים החדש – הפישוט הכרחי ליישום 1 month 3 weeks ago #8498

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 338
  • קרמה: 0
חוק מס' 18 במדע הנתונים החדש – הפישוט הכרחי לפתרון ואוטומציה.

הפתרון חיב להיות רזה, זריז ואינטליגנטי, כדי לאפשר קודם כל את עצם פיתוחו, ולאחר מכן את שילובו במערכות מחשב ובעיקר מערכות AI וביג דטה. הערה: מערכות ביג דטה מכילות מידע unsupervised, ממקורות עצמאיים ומגוונים שאינם כפופים לפיקוח מרכזי.

כמובן שזה קשה ויש שיגידו – בלתי ניתן לביצוע. השאלה, ממה נובעים הקשיים? הטענה כאן היא, שרובם נובע מנסיון לישם פתרון מתמטי במציאות שלא מתאימה לו. לכך יש תשובה עקרונית במדע הנתונים החדש, לפיה יש להפריד את הנתונים לקבוצות הומוגניות ופשוטות יחסית, שמגדילות את היכולת להבין ולמצוא השערות רלוונטיות להסבר התנהגות הנתונים (נושא ההפרדה לקבוצות הועלה בחוקים הקודמים - מס' 2, 3 ואילך).

פירוט התכונות "רזה זריז ואינטליגנטי":
"רזה" – מכיל מעט מאד משתנים, כמו מצפן שמצביע בבהירות על הכיוון הנדרש.
"זריז" – מהיר מספיק בשביל לישם לפני שהתנאים ישתנו. הערה: זרם חזק של נתונים, זה מטרה-נעה שגורמת לדינאמיקה ובלבול.
"אינטליגנטי" – מכיל קשרי סיבה-תוצאה. קשרים כאלה הכרחיים לניסוח מבחן ולאוטומציה של הפתרון כולל יישומי AI.

בברכה
אדית
עריכה אחרונה: 1 month 3 weeks ago  ע''י Edith Ohri. סיבה: ניסוח
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.200 שניות

הדף שלנו בפייסבוק

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

אירועים קרובים

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning