முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம்: ஒரு உலகளாவிய கண்ணோட்டம்

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், எதிர்கால விளைவுகளைக் கணிக்கும் திறன் அனைத்துத் தொழில்கள் மற்றும் புவியியல் இடங்களிலும் உள்ள நிறுவனங்களுக்கு ஒரு முக்கிய சொத்தாக உள்ளது. முன்னறிவிப்புப் பகுப்பாய்வின் முக்கிய அங்கமான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம், தரவுகளுக்குள் உள்ள வடிவங்கள், உறவுகள் மற்றும் போக்குகளைக் கண்டறிவதற்கான கருவிகளையும் நுட்பங்களையும் வழங்குகிறது, இது தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதற்கும் மூலோபாய திட்டமிடலுக்கும் உதவுகிறது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி, உலகளாவிய கண்ணோட்டத்தில் முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தின் கொள்கைகள், முறைகள், பயன்பாடுகள் மற்றும் சவால்களை ஆராய்கிறது.

புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம் என்றால் என்ன?

புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம் என்பது ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்க கணித சமன்பாடுகளை உருவாக்குவதையும் பயன்படுத்துவதையும் உள்ளடக்கியது. இந்த மாதிரிகள் புள்ளிவிவர அனுமானங்களின் அடிப்படையில் கட்டமைக்கப்பட்டு, நிகழ்வுகளை விவரிக்கவும், விளக்கவும் மற்றும் கணிக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வின் பின்னணியில், புள்ளிவிவர மாதிரிகள் குறிப்பாக வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையில் எதிர்கால நிகழ்வுகள் அல்லது விளைவுகளை முன்னறிவிப்பதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. அவை வெறும் சுருக்கமான தரவுகளை மட்டும் வழங்குவதை விட, பொதுமைப்படுத்தல் மற்றும் கணிப்பில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம் விளக்கமான புள்ளிவிவரங்களிலிருந்து வேறுபடுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தைக் கணிக்க, விற்பனை வருவாயை முன்னறிவிக்க அல்லது கடன் இயல்புநிலை அபாயத்தை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு புள்ளிவிவர மாதிரி பயன்படுத்தப்படலாம்.

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான முக்கிய புள்ளிவிவர மாதிரியாக்க நுட்பங்கள்

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்காக பரந்த அளவிலான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம், ஒவ்வொன்றும் குறிப்பிட்ட சிக்கல் மற்றும் தரவுப் பண்புகளைப் பொறுத்து அதன் பலங்களையும் பலவீனங்களையும் கொண்டுள்ளது. மிகவும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

1. பின்னடைவு பகுப்பாய்வு (Regression Analysis)

பின்னடைவு பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு சார்பு மாறிக்கும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கும் இடையிலான உறவை மாதிரியாக்குவதற்கான ஒரு அடிப்படை நுட்பமாகும். இந்த மாறிகளுக்கு இடையேயான உறவைக் குறிக்கும் சிறந்த-பொருத்தமான கோட்டை (அல்லது வளைவை) கண்டறிவதை இது நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. பல வகையான பின்னடைவு பகுப்பாய்வுகள் உள்ளன, அவற்றுள்:

• நேரியல் பின்னடைவு (Linear Regression): மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவு நேரியல் என்று கருதப்படும்போது இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட முன்கணிப்பு மாறிகளின் அடிப்படையில் ஒரு தொடர்ச்சியான விளைவைக் கணிக்கிறது. உதாரணமாக, அளவு, இருப்பிடம் மற்றும் படுக்கையறைகளின் எண்ணிக்கையின் அடிப்படையில் வீட்டு விலைகளைக் கணித்தல். ஒரு உலகளாவிய ரியல் எஸ்டேட் நிறுவனம் வெவ்வேறு சந்தைகளில் சொத்து மதிப்புகளின் முக்கிய இயக்கிகளைப் புரிந்துகொள்ள நேரியல் பின்னடைவைப் பயன்படுத்தலாம்.
• பல்வேறு பின்னடைவு (Multiple Regression): இது பல சுயாதீன மாறிகளை உள்ளடக்கிய நேரியல் பின்னடைவின் நீட்டிப்பாகும். இது சார்பு மாறியை பாதிக்கும் காரணிகளைப் பற்றி மிகவும் சிக்கலான புரிதலை அனுமதிக்கிறது. ஒரு பன்னாட்டு சில்லறை விற்பனையாளர் வெவ்வேறு நாடுகளில் விளம்பரச் செலவு, பருவகாலம் மற்றும் விளம்பர நடவடிக்கைகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் விற்பனையைக் கணிக்க பல்வேறு பின்னடைவைப் பயன்படுத்தலாம்.
• லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு (Logistic Regression): சார்பு மாறி வகைப்படுத்தப்பட்டதாக இருக்கும்போது (எ.கா., இருமை விளைவு ஆம்/இல்லை, சரி/தவறு) இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட முன்கணிப்பு மாறிகளின் அடிப்படையில் ஒரு நிகழ்வு ஏற்படுவதற்கான நிகழ்தகவைக் கணிக்கிறது. உதாரணமாக, ஒரு வாடிக்கையாளர் கடனைத் திருப்பிச் செலுத்துவாரா இல்லையா என்பதைக் கணித்தல், இது உலகளவில் செயல்படும் நிதி நிறுவனங்களுக்கு முக்கியமானது.
• பல்லுறுப்புக்கோவை பின்னடைவு (Polynomial Regression): மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவு நேரியல் அல்லாததாகவும், ஒரு பல்லுறுப்புக்கோவை சமன்பாட்டால் மாதிரியாக மாற்றக்கூடியதாகவும் இருக்கும்போது இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. நேரியல் பின்னடைவு தீர்க்க முடியாத சிக்கலான உறவுகளைப் பிடிக்க இது உதவியாக இருக்கும்.

2. வகைப்படுத்தல் நுட்பங்கள் (Classification Techniques)

வகைப்படுத்தல் நுட்பங்கள் தரவுப் புள்ளிகளை முன் வரையறுக்கப்பட்ட பிரிவுகள் அல்லது வகுப்புகளுக்கு ஒதுக்கப் பயன்படுகின்றன. மோசடி கண்டறிதல், பட அங்கீகாரம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் பிரிவுபடுத்துதல் போன்ற சிக்கல்களுக்கு இந்த நுட்பங்கள் மதிப்புமிக்கவை.

• முடிவு மரங்கள் (Decision Trees): இது தரவுப் புள்ளிகளை வகைப்படுத்த தொடர்ச்சியான முடிவுகளைப் பயன்படுத்தும் ஒரு மரம் போன்ற அமைப்பு. முடிவு மரங்களைப் புரிந்துகொள்வதும் காட்சிப்படுத்துவதும் எளிது, இது பல பயன்பாடுகளுக்கு பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது. ஒரு உலகளாவிய மனிதவளத் துறை, சம்பளம், செயல்திறன் மதிப்புரைகள் மற்றும் பதவிக்காலம் போன்ற காரணிகளின் அடிப்படையில் ஊழியர் வெளியேற்றத்தைக் கணிக்க முடிவு மரங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
• ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (Support Vector Machines - SVM): இது தரவுப் புள்ளிகளை வெவ்வேறு வகுப்புகளாகப் பிரிக்கும் உகந்த ஹைப்பர்பிளேனைக் கண்டறியும் ஒரு சக்திவாய்ந்த வகைப்படுத்தல் நுட்பமாகும். SVMகள் உயர் பரிமாண இடைவெளிகளில் பயனுள்ளவை மற்றும் சிக்கலான உறவுகளைக் கையாளக்கூடியவை. ஒரு உலகளாவிய சந்தைப்படுத்தல் குழு, சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களைத் தனிப்பயனாக்குவதற்கு வாடிக்கையாளர்களின் வாங்கும் நடத்தை மற்றும் மக்கள்தொகை அடிப்படையில் அவர்களைப் பிரிக்க SVMகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
• நேவ் பேய்ஸ் (Naive Bayes): இது பேய்ஸ் தேற்றத்தின் அடிப்படையிலான ஒரு நிகழ்தகவு வகைப்படுத்தல் நுட்பமாகும். நேவ் பேய்ஸ் செயல்படுத்த எளிமையானது மற்றும் கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானது, இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு ஏற்றது. ஒரு சர்வதேச இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகளை நேர்மறை, எதிர்மறை அல்லது நடுநிலையாக வகைப்படுத்த நேவ் பேய்ஸைப் பயன்படுத்தலாம்.
• K-அருகாமை Nachbarn (K-Nearest Neighbors - KNN): இந்த அல்காரிதம் பயிற்சித் தரவுகளில் அதன் k-அருகாமை அண்டை நாடுகளின் பெரும்பான்மை வகுப்பின் அடிப்படையில் புதிய தரவுப் புள்ளிகளை வகைப்படுத்துகிறது. இது ஒரு எளிய மற்றும் பல்துறை முறையாகும்.

3. நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis)

நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு என்பது காலப்போக்கில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளைக் கையாளும் புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தின் ஒரு சிறப்புப் பிரிவாகும். இது நேரத் தொடர் தரவுகளில் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் போக்குలను அடையாளம் கண்டு, எதிர்கால மதிப்புகளை முன்னறிவிக்க அவற்றைப் பயன்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. பொதுவான நேரத் தொடர் நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• ARIMA (தன்னியக்க ஒருங்கிணைந்த நகரும் சராசரி): தரவுகளில் உள்ள சார்புகளைப் பிடிக்க தன்னியக்க (AR), ஒருங்கிணைந்த (I) மற்றும் நகரும் சராசரி (MA) கூறுகளை இணைக்கும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நேரத் தொடர் மாதிரி. உதாரணமாக, பங்கு விலைகள், விற்பனை முன்னறிவிப்புகள் அல்லது வானிலை முறைகளைக் கணித்தல். பல நாடுகளில் செயல்படும் ஒரு எரிசக்தி நிறுவனம், வரலாற்று நுகர்வு தரவு மற்றும் வானிலை முன்னறிவிப்புகளின் அடிப்படையில் மின்சார தேவையைக் கணிக்க ARIMA மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
• அடுக்குக்குறி மென்மையாக்கல் (Exponential Smoothing): கடந்தகால அவதானிப்புகளுக்கு எடைகளை ஒதுக்கும் நேரத் தொடர் முன்கணிப்பு முறைகளின் ஒரு குடும்பம், மிகச் சமீபத்திய அவதானிப்புகள் அதிக எடைகளைப் பெறுகின்றன. போக்குகள் அல்லது பருவகாலத்துடன் கூடிய தரவுகளை முன்னறிவிப்பதற்கு அடுக்குக்குறி மென்மையாக்கல் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• புரோஃபெட் (Prophet): பேஸ்புக்கால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல நேரத் தொடர் முன்கணிப்பு நடைமுறை, வலுவான பருவகாலம் மற்றும் போக்குடன் கூடிய நேரத் தொடர்களைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது வணிக முன்கணிப்புக்கு மிகவும் பொருத்தமானது.
• மீள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs): தொழில்நுட்ப ரீதியாக ஆழமான கற்றல் முறையாக இருந்தாலும், சிக்கலான தற்காலிக சார்புகளைப் பிடிக்கும் திறனின் காரணமாக நேரத் தொடர் முன்கணிப்புக்கு RNNகள் பெருகிய முறையில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

4. கொத்து பகுப்பாய்வு (Clustering Analysis)

கொத்து பகுப்பாய்வு என்பது ஒத்த தரவுப் புள்ளிகளை அவற்றின் பண்புகளின் அடிப்படையில் ஒன்றாகக் குழுவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். நேரடியாக முன்கணிப்பு செய்யாவிட்டாலும், தனித்துவமான வடிவங்களைக் கொண்ட பிரிவுகள் அல்லது குழுக்களை அடையாளம் காண முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வில் ஒரு முன்தயாரிப்புப் படியாக கொத்து பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, வாடிக்கையாளர் பிரிவுபடுத்துதல், ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்லது படப் பகுப்பாய்வு. ஒரு உலகளாவிய வங்கி, அதிக மதிப்புள்ள வாடிக்கையாளர்கள் அல்லது சாத்தியமான மோசடி வழக்குகளை அடையாளம் காண, அதன் வாடிக்கையாளர் தளத்தை பரிவர்த்தனை வரலாறு மற்றும் மக்கள்தொகை அடிப்படையில் பிரிக்க கொத்து பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம்.

5. உயிர்வாழ்வு பகுப்பாய்வு (Survival Analysis)

வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றம், உபகரணங்கள் செயலிழப்பு அல்லது நோயாளி இறப்பு போன்ற ஒரு நிகழ்வு ஏற்படும் வரை நேரத்தைக் கணிப்பதில் உயிர்வாழ்வு பகுப்பாய்வு கவனம் செலுத்துகிறது. ஒரு நிகழ்வின் காலத்தைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமான தொழில்களில் இந்த நுட்பம் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஒரு தொலைத்தொடர்பு நிறுவனம் வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தைக் கணிக்கவும், இலக்கு வைக்கப்பட்ட தக்கவைப்பு உத்திகளை செயல்படுத்தவும் உயிர்வாழ்வு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம். ஒரு உற்பத்தியாளர் அதன் தயாரிப்புகளின் ஆயுட்காலத்தைக் கணிக்கவும், பராமரிப்பு அட்டவணைகளை மேம்படுத்தவும் உயிர்வாழ்வு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம்.

புள்ளிவிவர மாதிரியாக்க செயல்முறை: ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான பயனுள்ள புள்ளிவிவர மாதிரிகளைக் உருவாக்க ஒரு முறையான அணுகுமுறை தேவை. பின்வரும் படிகள் ஒரு பொதுவான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்க செயல்முறையை கோடிட்டுக் காட்டுகின்றன:

1. சிக்கலை வரையறுத்தல்

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வு மூலம் நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் வணிகச் சிக்கலைத் தெளிவாக வரையறுக்கவும். நீங்கள் என்ன கேள்விக்கு பதிலளிக்க முயற்சிக்கிறீர்கள்? திட்டத்தின் குறிக்கோள்கள் மற்றும் நோக்கங்கள் என்ன? நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட சிக்கல் முழு மாதிரியாக்க செயல்முறைக்கும் வழிகாட்டும்.

2. தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு

பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தரவுகளைச் சேகரிக்கவும். இது உள் தரவுத்தளங்கள், வெளிப்புற தரவு வழங்குநர்கள் அல்லது வலைத் துடைப்பிலிருந்து தரவுகளைச் சேகரிப்பதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். தரவு சேகரிக்கப்பட்டவுடன், அதை சுத்தம் செய்து, மாற்றி, மாதிரியாக்கத்திற்குத் தயாரிக்க வேண்டும். இதில் விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், வெளிநபர்களை அகற்றுதல் மற்றும் தரவை அளவிடுதல் அல்லது இயல்பாக்குதல் ஆகியவை அடங்கும். துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு தரவின் தரம் மிக முக்கியமானது.

3. ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வு (EDA)

தரவைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெற ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வை நடத்தவும். இது தரவைக் காட்சிப்படுத்துதல், சுருக்க புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடுதல் மற்றும் மாறிகளுக்கு இடையிலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை அடையாளம் காண்பதை உள்ளடக்கியது. EDA தரவு விநியோகத்தைப் புரிந்துகொள்ளவும், சாத்தியமான முன்கணிப்பாளர்களை அடையாளம் காணவும், கருதுகோள்களை உருவாக்கவும் உதவுகிறது.

4. மாதிரி தேர்வு

சிக்கல், தரவுப் பண்புகள் மற்றும் வணிக நோக்கங்களின் அடிப்படையில் பொருத்தமான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்க நுட்பத்தைத் தேர்வு செய்யவும். வெவ்வேறு நுட்பங்களின் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கருத்தில் கொண்டு, துல்லியமான மற்றும் விளக்கக்கூடிய முடிவுகளை வழங்கும் வாய்ப்புள்ள ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். மாதிரியின் விளக்கத்திறனைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள், குறிப்பாக ஒழுங்குமுறைத் தேவைகளைக் கொண்ட தொழில்களில்.

5. மாதிரி பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு

தரவின் ஒரு துணைக்குழுவில் (பயிற்சித் தொகுதி) மாதிரியைப் பயிற்றுவித்து, அதன் செயல்திறனை ஒரு தனி துணைக்குழுவில் (சரிபார்ப்புத் தொகுதி) சரிபார்க்கவும். இது மாதிரியின் புதிய தரவுகளுக்கு பொதுமைப்படுத்தும் திறனை மதிப்பிடுவதற்கும், அதிகப் பொருத்தத்தைத் தவிர்ப்பதற்கும் உதவுகிறது. மாதிரி பயிற்சித் தரவை மிக நன்றாகக் கற்றுக் கொள்ளும்போது, காணப்படாத தரவுகளில் மோசமாகச் செயல்படும்போது அதிகப் பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. மாதிரி செயல்திறனை கடுமையாக மதிப்பிடுவதற்கு குறுக்கு சரிபார்ப்பு போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

6. மாதிரி மதிப்பீடு

பொருத்தமான அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யவும். அளவீடுகளின் தேர்வு சிக்கலின் வகை மற்றும் வணிக நோக்கங்களைப் பொறுத்தது. பின்னடைவுச் சிக்கல்களுக்கான பொதுவான அளவீடுகளில் சராசரி வர்க்கப் பிழை (MSE), மூல சராசரி வர்க்கப் பிழை (RMSE) மற்றும் R-சதுரம் ஆகியவை அடங்கும். வகைப்படுத்தல் சிக்கல்களுக்கான பொதுவான அளவீடுகளில் துல்லியம், நுட்பம், நினைவு மற்றும் F1-மதிப்பெண் ஆகியவை அடங்கும். குழப்ப அணிகள் மாதிரி செயல்திறன் பற்றிய விரிவான நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும். செலவு சேமிப்பு அல்லது வருவாய் ஆதாயங்கள் போன்ற மாதிரி கணிப்புகளின் பொருளாதார தாக்கத்தை மதிப்பீடு செய்யவும்.

7. மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு

மாதிரியை ஒரு உற்பத்திச் சூழலில் வரிசைப்படுத்தி, காலப்போக்கில் அதன் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும். அதன் துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை பராமரிக்க புதிய தரவுகளுடன் மாதிரியைத் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கவும். அடிப்படை தரவு விநியோகத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் காரணமாக காலப்போக்கில் மாதிரி செயல்திறன் குறையக்கூடும். செயல்திறன் சிதைவைக் கண்டறிந்து, மாதிரி மறுபயிற்சியைத் தூண்டுவதற்கு தானியங்கு கண்காணிப்பு அமைப்புகளைச் செயல்படுத்தவும்.

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தின் உலகளாவிய பயன்பாடுகள்

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம் பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் புவியியல் முழுவதும் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. இங்கே சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

• நிதி: கடன் அபாயத்தைக் கணித்தல், மோசடியைக் கண்டறிதல், பங்கு விலைகளை முன்னறிவித்தல் மற்றும் முதலீட்டுத் தொகுப்புகளை நிர்வகித்தல். உதாரணமாக, வளர்ந்து வரும் சந்தைகளில் கடன் வாங்குபவர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிடுவதற்கு புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல், அங்கு பாரம்பரிய கடன் மதிப்பீட்டு முறைகள் குறைவாக நம்பகமானதாக இருக்கலாம்.
• சுகாதாரம்: நோய் வெடிப்புகளைக் கணித்தல், அதிக ஆபத்துள்ள நோயாளிகளை அடையாளம் காணுதல், சிகிச்சைத் திட்டங்களை மேம்படுத்துதல் மற்றும் சுகாதார விளைவுகளை மேம்படுத்துதல். வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் தொற்றுநோய்களின் பரவலை முன்னறிவிக்க முன்கணிப்பு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல், சரியான நேரத்தில் தலையீடுகள் மற்றும் வள ஒதுக்கீட்டை செயல்படுத்துதல்.
• சில்லறை விற்பனை: தேவையைக் கணித்தல், விலைகளை மேம்படுத்துதல், சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துதல். ஒரு உலகளாவிய சில்லறை விற்பனையாளர் உள்ளூர் தேவை வடிவங்கள் மற்றும் பருவகால போக்குகளின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு கடைகளில் சரக்கு நிலைகளை மேம்படுத்த முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம்.
• உற்பத்தி: உபகரணங்கள் செயலிழப்பைக் கணித்தல், உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல், தரக் கட்டுப்பாட்டை மேம்படுத்துதல் மற்றும் வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைத்தல். உதாரணமாக, வெவ்வேறு நாடுகளில் அமைந்துள்ள தொழிற்சாலைகளில் இயந்திர செயலிழப்புகளைக் கணிக்க சென்சார் தரவு மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல், முன்கூட்டியே பராமரிப்பை செயல்படுத்துதல் மற்றும் விலையுயர்ந்த இடையூறுகளைத் தடுத்தல்.
• விநியோகச் சங்கிலி மேலாண்மை: சரக்கு நிலைகளை மேம்படுத்துதல், போக்குவரத்து தாமதங்களைக் கணித்தல், தளவாடங்களை மேம்படுத்துதல் மற்றும் செலவுகளைக் குறைத்தல். ஒரு உலகளாவிய தளவாட நிறுவனம், வானிலை நிலைமைகள், போக்குவரத்து முறைகள் மற்றும் புவிசார் அரசியல் நிகழ்வுகள் போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு, கப்பல் வழிகளை மேம்படுத்தவும், விநியோக நேரங்களைக் குறைக்கவும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தலாம்.
• ஆற்றல்: ஆற்றல் தேவையைக் கணித்தல், ஆற்றல் உற்பத்தியை மேம்படுத்துதல், உபகரணங்கள் செயலிழப்புகளைக் கணித்தல் மற்றும் ஆற்றல் கட்டங்களை நிர்வகித்தல். வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் மின்சார தேவையைக் கணிக்க வானிலை முன்னறிவிப்புகள் மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல், நம்பகமான ஆற்றல் விநியோகத்தை உறுதி செய்தல் மற்றும் மின்தடைகளைத் தடுத்தல்.

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வில் புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தின் சவால்கள்

புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், நிறுவனங்கள் தீர்க்க வேண்டிய பல சவால்களும் உள்ளன:

• தரவு தரம்: துல்லியமற்ற, முழுமையற்ற அல்லது சீரற்ற தரவு பக்கச்சார்பான அல்லது நம்பமுடியாத மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கும். நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவு துல்லியமாகவும் நம்பகமானதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்ய தரவுத் தர முயற்சிகளில் முதலீடு செய்ய வேண்டும்.
• தரவு கிடைக்கும்தன்மை: போதுமான தரவு இல்லாதது புள்ளிவிவர மாதிரிகளின் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனைக் கட்டுப்படுத்தலாம். நிறுவனங்கள் அதிக தரவுகளைச் சேகரிக்கவும் பெறவும் வழிகளைக் கண்டுபிடிக்க வேண்டும், அல்லது செயற்கைத் தரவை உருவாக்க தரவுப் பெருக்கம் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டும். சில பிராந்தியங்களில், தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகள் சில வகையான தரவுகளுக்கான அணுகலைக் கட்டுப்படுத்தலாம்.
• மாதிரி சிக்கலானது: அதிகப்படியான சிக்கலான மாதிரிகளை விளக்குவது கடினம் மற்றும் புதிய தரவுகளுக்கு நன்றாக பொதுமைப்படுத்தப்படாமல் போகலாம். நிறுவனங்கள் மாதிரி சிக்கலை விளக்கத்திறனுடன் சமநிலைப்படுத்த வேண்டும் மற்றும் அவற்றின் மாதிரிகள் வலுவானவை மற்றும் நம்பகமானவை என்பதை உறுதிப்படுத்த வேண்டும்.
• அதிகப் பொருத்தம் (Overfitting): பயிற்சித் தரவுகளுடன் மிகவும் நெருக்கமாகப் பொருத்தப்பட்ட மாதிரிகள் புதிய தரவுகளில் நன்றாகச் செயல்படாது. நிறுவனங்கள் அதிகப் பொருத்தத்தைத் தடுக்க குறுக்கு சரிபார்ப்பு மற்றும் ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டும்.
• பக்கச்சார்பு மற்றும் நேர்மை: புள்ளிவிவர மாதிரிகள் தரவுகளில் இருக்கும் சார்புகளை நிலைநிறுத்தக்கூடும், இது நியாயமற்ற அல்லது பாரபட்சமான விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். நிறுவனங்கள் சார்புக்கான சாத்தியக்கூறுகளை அறிந்திருக்க வேண்டும் மற்றும் அதைக் குறைக்க நடவடிக்கை எடுக்க வேண்டும். கடன் வழங்குதல், பணியமர்த்தல் அல்லது குற்றவியல் நீதி போன்ற முக்கியமான பகுதிகளில் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்தும்போது இது மிகவும் முக்கியமானது.
• விளக்கத்திறன்: ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் போன்ற சில புள்ளிவிவர மாதிரிகளை விளக்குவது கடினம். இது மாதிரி ஏன் சில கணிப்புகளைச் செய்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், சாத்தியமான சார்புகள் அல்லது பிழைகளைக் கண்டறிவதற்கும் சவாலாக இருக்கும். சில தொழில்களில், விளக்கத்திறன் ஒரு ஒழுங்குமுறைத் தேவையாகும்.
• அளவிடுதல்: புள்ளிவிவர மாதிரிகள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிக்கலான கணக்கீடுகளைக் கையாளக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும். நிறுவனங்கள் தங்கள் மாதிரிகள் தங்கள் வணிகத்தின் கோரிக்கைகளைக் கையாள முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்த அளவிடக்கூடிய உள்கட்டமைப்பு மற்றும் வழிமுறைகளில் முதலீடு செய்ய வேண்டும்.
• வளர்ந்து வரும் தரவு நிலப்பரப்புகள்: தரவு விநியோகங்கள் மற்றும் உறவுகள் காலப்போக்கில் மாறக்கூடும், மாதிரிகளை தொடர்ந்து புதுப்பிக்கவும் மறுபயிற்சி செய்யவும் தேவைப்படுகிறது. நிறுவனங்கள் செயல்திறன் சிதைவைக் கண்டறிந்து, மாதிரி மறுபயிற்சியைத் தூண்டுவதற்கு தானியங்கு கண்காணிப்பு அமைப்புகளைச் செயல்படுத்த வேண்டும்.

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வில் புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்திற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தின் நன்மைகளை அதிகரிக்க, நிறுவனங்கள் இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்:

• தெளிவான வணிகச் சிக்கலுடன் தொடங்குங்கள்: நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் வணிகச் சிக்கலையும், நீங்கள் அடைய முயற்சிக்கும் குறிக்கோள்களையும் வரையறுக்கவும். இது முழு மாதிரியாக்க செயல்முறைக்கும் வழிகாட்ட உதவும்.
• தரவுத் தரத்தில் முதலீடு செய்யுங்கள்: உங்கள் தரவு துல்லியமாகவும், முழுமையாகவும், சீராகவும் இருப்பதை உறுதி செய்யுங்கள். துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு தரவுத் தரம் மிக முக்கியமானது.
• சரியான நுட்பத்தைத் தேர்வுசெய்க: சிக்கல், தரவுப் பண்புகள் மற்றும் வணிக நோக்கங்களின் அடிப்படையில் பொருத்தமான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்க நுட்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• உங்கள் மாதிரியை சரிபார்க்கவும்: உங்கள் மாதிரி புதிய தரவுகளுக்கு நன்றாக பொதுமைப்படுத்துவதை உறுதிசெய்ய ஒரு தனி தரவுத்தொகுப்பில் உங்கள் மாதிரியை சரிபார்க்கவும்.
• உங்கள் மாதிரியை மதிப்பீடு செய்யுங்கள்: பொருத்தமான அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யுங்கள். அளவீடுகளின் தேர்வு சிக்கலின் வகை மற்றும் வணிக நோக்கங்களைப் பொறுத்தது.
• உங்கள் மாதிரியைக் கண்காணிக்கவும்: காலப்போக்கில் உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணித்து, அதன் துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை பராமரிக்க புதிய தரவுகளுடன் அதைப் புதுப்பிக்கவும்.
• பக்கச்சார்பு மற்றும் நேர்மையை நிவர்த்தி செய்யுங்கள்: உங்கள் தரவு மற்றும் மாதிரிகளில் சார்புக்கான சாத்தியக்கூறுகளை அறிந்திருங்கள் மற்றும் அதைக் குறைக்க நடவடிக்கை எடுங்கள்.
• உங்கள் செயல்முறையை ஆவணப்படுத்துங்கள்: தரவு மூலங்கள், மாதிரியாக்க நுட்பங்கள் மற்றும் மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் உட்பட முழு மாதிரியாக்க செயல்முறையையும் ஆவணப்படுத்துங்கள். இது செயல்முறை வெளிப்படையானது மற்றும் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியது என்பதை உறுதிப்படுத்த உதவும்.
• பங்குதாரர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும்: மாதிரி வணிகத் தேவைகளுடன் சீரமைக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதையும், முடிவுகள் விளக்கக்கூடியவை மற்றும் செயல்படக்கூடியவை என்பதையும் உறுதிப்படுத்த வெவ்வேறு துறைகளைச் சேர்ந்த பங்குதாரர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும்.
• தொடர்ச்சியான கற்றலைத் தழுவுங்கள்: புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம் மற்றும் முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களுடன் புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள். இந்தத் துறை தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது, மேலும் புதிய நுட்பங்களும் கருவிகளும் எல்லா நேரத்திலும் வெளிவருகின்றன.

முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தின் எதிர்காலம்

கணினி சக்தி, தரவு கிடைக்கும்தன்மை மற்றும் வழிமுறை கண்டுபிடிப்புகளில் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்களால் இயக்கப்படும் முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத் துறை வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. இந்தத் துறையின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் சில முக்கிய போக்குகள் பின்வருமாறு:

• இயந்திரக் கற்றலின் அதிகரித்த பயன்பாடு: ஆழமான கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள், முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வுக்கு பெருகிய முறையில் பிரபலமாகி வருகின்றன. இந்த நுட்பங்கள் சிக்கலான தரவுகளைக் கையாளவும், நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்ளவும் முடியும், இது மிகவும் துல்லியமான மற்றும் அதிநவீன மாதிரிகளை செயல்படுத்துகிறது.
• தானியங்கு இயந்திர கற்றல் (AutoML): AutoML தளங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் செயல்முறையை தானியக்கமாக்குகின்றன, இது நிபுணர் அல்லாதவர்கள் முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவதை எளிதாக்குகிறது.
• விளக்கக்கூடிய AI (XAI): இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை மேலும் விளக்கக்கூடியதாகவும் வெளிப்படையானதாகவும் மாற்றுவதற்காக XAI நுட்பங்கள் உருவாக்கப்பட்டு வருகின்றன. AI மீது நம்பிக்கையை வளர்ப்பதற்கும், AI அமைப்புகள் நியாயமானவை மற்றும் பக்கச்சார்பற்றவை என்பதை உறுதி செய்வதற்கும் இது முக்கியம்.
• விளிம்பு கணினி (Edge Computing): விளிம்பு கணினி, தரவு மூலத்திற்கு நெருக்கமாக முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வு செய்யப்படுவதை செயல்படுத்துகிறது, இது தாமதத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் நிகழ்நேர முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துகிறது.
• குவாண்டம் கணினி: தற்போது தீர்க்க முடியாத சிக்கலான உகப்பாக்கம் சிக்கல்களின் தீர்வை செயல்படுத்துவதன் மூலம் புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் ஆற்றலை குவாண்டம் கணினி கொண்டுள்ளது.
• வணிக நுண்ணறிவு (BI) கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு: புள்ளிவிவர மாதிரிகள் பயனர்களுக்கு செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளையும் தரவு சார்ந்த பரிந்துரைகளையும் வழங்க BI கருவிகளுடன் பெருகிய முறையில் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன.
• தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பில் கவனம்: தரவு மிகவும் மதிப்புமிக்கதாக மாறும்போது, தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பில் கவனம் அதிகரித்து வருகிறது. கூட்டாட்சி கற்றல் மற்றும் வேறுபட்ட தனியுரிமை போன்ற புதிய நுட்பங்கள், தரவு தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வை செயல்படுத்த உருவாக்கப்பட்டு வருகின்றன.

முடிவுரை

புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம் என்பது முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது நிறுவனங்களுக்கு எதிர்கால விளைவுகளை முன்னறிவிக்கவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும், போட்டி நன்மைகளைப் பெறவும் உதவுகிறது. புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தின் கொள்கைகள், முறைகள், பயன்பாடுகள் மற்றும் சவால்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் புதுமைகளை இயக்கவும், செயல்திறனை மேம்படுத்தவும், தங்கள் வணிக இலக்குகளை அடையவும் தரவைப் பயன்படுத்தலாம். இந்தத் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், உங்கள் புள்ளிவிவர மாதிரிகள் துல்லியமானவை, நம்பகமானவை மற்றும் நெறிமுறை ரீதியாக சரியானவை என்பதை உறுதிப்படுத்த சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளுடன் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பது முக்கியம்.