डेटा के क्षेत्र में मशीन लर्निंग को किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है?

मशीन लर्निंग के लिए डेटा का महत्व सर्वविदित है। डेटा एक्सेस पैटर्न को समझने से डेटा वैज्ञानिकों को अपनी परियोजनाओं के लिए सही भंडारण बुनियादी ढांचे का निर्धारण करने में मदद मिलेगी। डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर मशीन लर्निंग को संभव बनाता है। हालाँकि, एक बार इसका उपयोग करने के बाद, मशीन लर्निंग को प्रमुख डेटा चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिन्हें पहले हल करने की आवश्यकता होती है: अखंडता, विरलता और गुणवत्ता। 1. अखंडता डेटा अखंडता डेटा सटीकता और स्थिरता की गारंटी है। हिरासत की डेटा श्रृंखला यह साबित करने के लिए आवश्यक है कि पाइपलाइनों और स्थानों के माध्यम से चलते समय डेटा से समझौता नहीं किया जाता है। जब डेटा कैप्चर और अंतर्ग्रहण नियंत्रण में हो, तो आप इसकी अखंडता को अपेक्षाकृत आसानी से सत्यापित कर सकते हैं। हालाँकि, दूसरों के साथ काम करते समय इसे सत्यापित करना कठिन होता है। डेटा बनाते समय, बाहरी डेटा के लिए कोई सुरक्षा प्रमाणपत्र नहीं था। आप यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि डेटा रिकॉर्ड बिल्कुल वैसा ही है जैसा आपने अपेक्षा की थी, या कि प्राप्त डेटा बिल्कुल मूल रिकॉर्ड के समान है। IOT डेटा और ब्लॉकचेन के बारे में कुछ दिलचस्प अवधारणाएँ हैं, लेकिन इस अवधारणा को व्यापक रूप से अपनाने से पहले, डेटा अखंडता सुरक्षा प्रौद्योगिकी और रणनीति के संयोजन पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए, चूंकि डेटा को स्थैतिक या ट्रांसमिशन के दौरान खतरा हो सकता है, इसलिए नेटवर्क के माध्यम से प्रसारित डेटा को HTTPS का उपयोग करना चाहिए और स्थिर होने पर एन्क्रिप्ट किया जाना चाहिए। दूसरी ओर, मानवीय त्रुटियों से बचने के लिए पहुंच नियंत्रण नीति आधारित होना चाहिए। 2. स्पार्सिटी इस मामले में, स्पार्सिटी मेटाडेटा पर लागू होती है। आम तौर पर, मेटाडेटा फ़ील्ड अधूरे होते हैं। कुछ फ़ील्ड भर दिए गए हैं और कुछ फ़ील्ड खाली छोड़ दिए गए हैं। यदि डेटा एक ही स्रोत से उत्पन्न होता है, तो यह मानवीय मानदंडों या ज्ञान की कमी के कारण हो सकता है। हालाँकि, यदि डेटा मेटाडेटा की मानक परिभाषा के बिना विभिन्न स्रोतों से आता है, तो प्रत्येक डेटासेट में पूरी तरह से अलग फ़ील्ड हो सकते हैं। इसलिए, जब वे संयुक्त होते हैं, तो पूर्ण फ़ील्ड अनुरूप नहीं हो सकते हैं। वर्तमान में, किस मेटाडेटा को कैप्चर करना है, इसके लिए कोई उद्योग मानक नहीं है। हालाँकि, मेटाडेटा उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि डेटा। जब आपके पास विभिन्न मेटाडेटा फ़ील्ड के साथ एक ही प्रकार का डेटा भरा हुआ हो तो आप डेटा को कैसे संबद्ध और फ़िल्टर करते हैं? यदि आप उदाहरण के रूप में एक बोया लेते हैं, तो प्रारंभिक डेटा सेंसर हर दस मिनट में पानी का तापमान एकत्र करता है, जबकि नया बोया हर तीन मिनट में पानी का तापमान एकत्र करता है। डेटा को संबद्ध करने का एकमात्र तरीका मेटाडेटा के माध्यम से कैप्चर समय पर इसे उजागर करना है। जब वैज्ञानिक ऐतिहासिक विश्लेषण करते हैं, तो उन्हें मेटाडेटा की आवश्यकता होती है ताकि वे अपने मॉडल को तदनुसार समायोजित कर सकें। 3. गुणवत्ता कई डेटा वैज्ञानिक बाहरी स्रोतों से डेटा का उपयोग करना चाहते हैं। हालाँकि, कच्चे डेटा को कैसे कैप्चर किया जाए, इस पर आमतौर पर कोई गुणवत्ता नियंत्रण या आश्वासन नहीं होता है। क्या आप बाहरी डेटा की सटीकता में विश्वास करते हैं? यह एक अच्छा उदाहरण है. समुद्र में तैरते प्लवों पर लगे सेंसर समुद्र के तापमान के बारे में डेटा एकत्र करते हैं। हालाँकि, जब सेंसर तापमान एकत्र नहीं कर पाता है, तो यह 999 रिकॉर्ड करेगा। इसके अलावा, 2000 से पहले, वर्षों की संख्या रिकॉर्ड करने के लिए केवल दो आंकड़ों का उपयोग किया जाता था। हालाँकि, 2000 के बाद, दर्ज संख्या चार हो गई। इसलिए, हमें डेटा की गुणवत्ता और डेटा कैसे तैयार किया जाए, यह समझने की जरूरत है। इस मामले में, बोया डेटा का विश्लेषण करने वाले वैज्ञानिक मूल डेटा की कल्पना करने, इन डेटाबेस त्रुटियों को पकड़ने और तदनुसार उन्हें साफ करने के लिए औसत, माध्य, न्यूनतम और अधिकतम का उपयोग कर सकते हैं। सुरक्षित डेटा सहयोग यदि आपके उद्योग को बाहरी संगठनों के साथ लगातार डेटा का आदान-प्रदान करने की आवश्यकता है, तो अपने डेटा और मेटा प्रारूप के स्रोत कोड को खोलना सबसे अच्छा है, क्योंकि ये मानक कई मालिकाना मानकों से व्यापक हैं। इससे भी बेहतर, आप दूसरों को भाग लेने और योगदान करने की अनुमति देने के लिए एक उद्योग मुक्त मानक समिति लॉन्च कर सकते हैं। एक अच्छा उदाहरण है "खुला लक्ष्य", "मानव आनुवंशिकी और जीनोमिक्स डेटा का उपयोग करके व्यवस्थित दवा लक्ष्य पहचान और प्राथमिकता के लिए सार्वजनिक-निजी साझेदारी।" विशेष रूप से, डेटा पारिस्थितिकी तंत्र पर शोध अत्यधिक जटिल हो गया है। संगठन के अंदर और बाहर के साझेदारों को डेटा तक त्वरित पहुंच बनाने और डेटा प्रबंधन को सरल बनाने की आवश्यकता है। मशीन लर्निंग में कई चुनौतियाँ हैं। पहला कदम सही डेटा और बुनियादी ढांचे के साथ परियोजना शुरू करना है। शुरू कैसे करें? डेटा गुणवत्ता, विरलता और अखंडता सीधे अंतिम मॉडल की सटीकता को प्रभावित करती है और आज मशीन लर्निंग के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से कुछ हैं। स्पष्ट डेटा परिभाषाओं, नीतियों और उद्योग-विशिष्ट डेटा मानकों की खोज वाले संगठनों को अल्पकालिक और दीर्घकालिक परियोजनाओं से लाभ होगा। यदि आपने ऐसा नहीं किया है, तो आपके संगठन को पहले अपनी डेटा संग्रह नीति और मेटाडेटा प्रारूप परिभाषित करना चाहिए, और फिर मानक सुरक्षा तकनीक लागू करनी चाहिए। डेटा गुणवत्ता और विरलता साथ-साथ चलती हैं। इसके बाद, मेटाडेटा नीति सेट करें और सुनिश्चित करें कि कैप्चर किए गए गुणात्मक डेटा का उपयोग डेटा की प्रभावशीलता को सत्यापित करने के लिए किया जा सकता है। अंत में, डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए, आप डेटा उत्पन्न कर सकते हैं डिजिटल प्रमाणपत्र लागू करते समय, ट्रांसमिशन के दौरान एसएसएल लागू किया जाना चाहिए और एन्क्रिप्शन हमेशा सक्षम होना चाहिए।