Katta hajmli ma’lumotlarni tahlil qilish bosqichlari

Download 251,5 Kb.
bet	4/7
Sana	23.12.2023
Hajmi	251,5 Kb.
	#127479

Bog'liq
zafar
optik tolali uzatish tizimlari, Mavzu Jamoani shakllantirishning istiqbol rejalari-fayllar.org, a, MUSIQAVIY BADIIY DIDNING DARAJASI, dilshod aka, Coursera Muhammedova, Shakarov Abbos falsafa axloqshunoslik, NKSHT 4MT (2), dilnoza, UMIRBEK, 1 Mînîpîliya nima , 1, 452-22 YN, TKT 1-2-3 MODULE KEY words new

Bu sahifa navigatsiya:

• Katta hajmli malumotlar xavfsizligi muammolari.

Katta hajmli ma’lumotlarni tahlil qilish bosqichlari. Ma'lumotlarni to'plash-bu tasniflash, modellashtirish va prognozlashga yondashuvlar to'plami.Tahlil matn, rasm, audio va video ma'lumotlardan qat'i nazar, har xil turdagi ma'lumotlarni ishlab chiqarishni o'z ichiga olishi mumkin. Internet va ijtimoiy tarmoqlar bilan ishlaydigan veb-kon va ijtimoiy media konlarini alohida ajratib turadi. Relyatsion ma'lumotlar bazalari bilan ishlash uchun saqlangan ma'lumotlarni yaratish, o'zgartirish va olish uchun mos bo'lgan SQL dasturlash tili ishlatiladi.Neyron tarmoqlari. O'qitilgan neyron tarmoq katta hajmdagi ma'lumotlarni yuqori tezlik va aniqlik bilan boshqarishi mumkin. Tahlilda neyron tarmog'idan foydalanish uchun uni o'rgatish kerak.Mashinani o'rganish A. I. ni mustaqil ishlashga o'rgatish va bilim va imkoniyatlarini kengaytirish fanidir. Ml sohasi tajriba orttirish bilan avtonom ravishda yaxshilanadigan tizimlarni qanday yaratishni o'rganadi. Mashinani o'rganish algoritmlari murakkab vazifalarni bajarish uchun mavjud misollarni umumlashtiradi. Ushbu texnologiya yordamida sun'iy aql tahlil qiladi, prognozlarni tuzadi, modellarni takrorlaydi va yaxshilaydi.Tahlildan so'ng ma'lumotlar mumkin bo'lgan echimlar bo'yicha takliflar bilan tahliliy hisobot shaklida taqdim etiladi. Katta ma'lumotlarni o'qiladigan shaklga o'tkazish usullari Business intelligence deb nomlanadi. BI ning asosiy vositasi-dashboards, rasm va grafikalar ko'rinishidagi tahlillarni sharhlash va ingl. Dashboards KPI-ga e'tiborni qaratishga, biznes modellarini yaratishga va qarorlarning natijalarini kuzatishga yordam beradi.Ushbu fikr-mulohaza va Big Data yordamida erishish mumkin bo'lgan biznesni rivojlantirish uchun imkoniyatlar yaratadi. Ilgari aniq bo'lmagan naqshlar biznes jarayonlarini yaxshilashga va foyda o'sishiga yordam beradi. Katta hajmli ma'lumotlar xavfsizligi muammolari. Odamlar tomonidan yaratilgan ijtimoiy ma'lumotlar, ularning asosiy manbalari ijtimoiy tarmoqlar, veb-saytlar, GPS ma'lumotlari. Bundan tashqari, Big Data mutaxassislari shahar va mamlakatlarning statistik ko'rsatkichlaridan foydalanadilar: tug'ilish, o'lim, turmush darajasi va inson hayotining ko'rsatkichlarini aks ettiruvchi boshqa ma'lumotlar.Tranzaksiya ma'lumotlari har qanday pul operatsiyalari va bankomatlar bilan o'zaro aloqada bo'ladi: pul o'tkazmalari, xaridlar, etkazib berish.Mashina ma'lumotlarining manbai smartfonlar, IoT-gadjetlar, avtomobillar va boshqa uskunalar, sensorlar, kuzatuv tizimlari va yo'ldoshlardir.Dastlabki bosqich-ma'lumotlarni tozalash-xatolarni, ahamiyatsiz ma'lumotlarni va ma'lumotlarning nomuvofiqligini aniqlash, tozalash va tuzatish. Jarayon bilvosita ko'rsatkichlarni, xatolarni, o'tkazib yuborilgan qiymatlarni va og'ishlarni baholashga imkon beradi. Odatda, qazib olish paytida ma'lumotlar o'zgartiriladi. Big Data mutaxassislari qo'shimcha metadata, vaqt belgilari yoki geolokatsiya ma'lumotlarini qo'shadilar.Tuzilgan ma'lumotlarni olishda ikkita yondashuv mavjud:O'zgarishlarni kuzatib borish kerak bo'lmagan to'liq qazib olish. Jarayon osonroq, ammo tizimdagi yuk yuqoriroq.Qo'shimcha qazib olish. Dastlabki ma'lumotlarning o'zgarishi oxirgi muvaffaqiyatli qazib olingan paytdan boshlab kuzatiladi. Buning uchun o'zgarish jadvallarini yarating yoki vaqt belgilarini tekshiring. Ko'pgina omborlarda ma'lumotlar holatlarini saqlashga imkon beradigan ichki o'zgarishlarni saqlash funktsiyasi (CDC) mavjud. Qo'shimcha qazib olish mantig'i yanada murakkab, ammo tizimdagi yuk kamayadi.Tuzilmagan ma'lumotlar bilan ishlashda ko'p vaqt qazib olishga tayyorgarlik ko'rishga sarflanadi. Ma'lumotlar keraksiz bo'shliqlar va belgilardan tozalanadi, natijalarning dublikatlarini olib tashlaydi va etishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash usulini aniqlaydi. Bugun katta ma’lumotlar to‘plamlari bilan sun’iy intellekt (AI) – insonlarning aql-idroki yolg‘iz topa olmaydigan yangi bilimlarni yaratishi mumkinligi o‘z isbotini topib bormoqda. Mas’uliyatli va xavfsizroq teng imkoniyatli dunyoni yaratish uchun sun’iy intellekt texnologiyalari va ular yaratadigan bilimlar bilan bo‘lishish va izlanishni bepul ta’minlash juda muhimdir.Fan, texnologiya va innovatsiyalar (STI) bo‘yicha yangi kashfiyotlar va yutuqlarning batafsil ma’lumotlarini olish osonlashmoqda. Boshqa tomondan, ma’lumotlarning hajmi, tezligi va xilma-xilligi insonning kognitiv imkoniyatlaridan tashqarida o‘sdi. Yaqinda o‘tkazilgan tadqiqot shuni ko‘rsatdiki, ilmiy kommunikatsiyalar soni shunchalik o‘sdiki, 350 dan ortiq sohadagi olimlar o‘z sohalarida yaratilgan adabiyotlarni kuzatib borishning iloji yo‘qligini aniqladilar . Hatto domen mutaxassislari ham bu muammoga duch kelishmoqda, chunki STI bo‘yicha maslahat va tahlillarga ixtisoslashgan nufuzli tashkilotlar ham ba’zida jiddiy xatolarga yo‘l qo‘yilgan hisobotlarni tayyorlaydilar. Microsoft Academic Services (MAS) – bu sun’iy intellekt (AI) kognitiv yuklanish muammosini qay darajada hal qila olishini o‘rganuvchi Microsoft Research (MSR) loyihasidir. Loyiha zamonaviy kompyuterlar va ular insonning kognitiv funktsiyalarini qanday oshirishi mumkinligiga qaratilgan. Bu, ayniqsa, xotiraning aniqligi, e’tibor oralig‘i va raqamli yoki mantiqiy hisob-kitoblarning xulosalar va analogiyalar qilish tezligi uchun to‘g‘ri keladi. Odamlar katta va keng ko‘lamli hujjatli manbalarni o‘qishdan charchagan bo‘lsa, AI bu vazifani tezroq va yaxshiroq bajarishi mumkin. Mashinani o‘rganishga asoslangan statistik usullar ko‘pincha katta hajmdagi o‘quv ma’lumotlariga ega bo‘lganda yaxshiroq ishlashi sababli, MAS Microsoft kirish huquqiga ega bo‘lgan eng katta hujjatlar to‘plamidan, ya’ni Bing tomonidan indekslangan butun veb-korpusdan foydalanadi . Natija Microsoft Akademik Grafik (MAG) nomi bilan tanilgan sun’iy intellekt agenti bo‘lib , u doimiy ravishda yangi hujjatlar onlayn nashr etilganda internet orqali o‘ziga bilim to‘playdi. 2020-yil yanvar holatiga ko‘ra, ushbu agent butun dunyo bo‘ylab ikki asrdan ko‘proq vaqtni qamrab olgan STI adabiyotining 700 000 dan ortiq sohalarida bilimga ega. Microsoft Akademik Grafik (MAG) AIning atrof-muhitga to‘g‘ridan-to‘g‘ri va bilvosita ta’sirini yaxshiroq tushunishi va sayyoramiz uchun ijobiy va salbiy tomonlarga qanday munosabatda bo‘lishlari haqida gapiradi. Shuningdek, u AI modellari va ilovalarini oʻqitish va oʻrnatishning atrof-muhitga ijobiy va salbiy taʼsirini aniqlashda hukumatlar duch keladigan mavjud oʻlchov vositalari va jiddiy muammolar haqida batafsil maʼlumot beradi. Download 251,5 Kb.

Download 251,5 Kb.