முன்கணிப்பு மாடலிங் வரையறை

முன்கணிப்பு மாடலிங் என்றால் என்ன?

முன்கணிப்பு மாடலிங் என்பது எதிர்கால முடிவுகளை முன்னறிவிப்பதற்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, செயலாக்க மற்றும் சரிபார்க்க அறியப்பட்ட முடிவுகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான செயல்முறையாகும். இது முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு கருவியாகும், இது தரவு சுரங்க நுட்பமாகும், இது "எதிர்காலத்தில் என்ன நடக்கக்கூடும்?" என்ற கேள்விக்கு பதிலளிக்க முயற்சிக்கிறது.

முன்கணிப்பு மாடலிங் புரிந்துகொள்ளுதல்

டிஜிட்டல் தயாரிப்புகளுக்கான விரைவான இடம்பெயர்வு எளிதில் கிடைக்கக்கூடிய மற்றும் வணிகங்களுக்கு அணுகக்கூடிய தரவுகளின் கடலை உருவாக்கியுள்ளது. வாடிக்கையாளர்-க்கு-வணிக உறவின் இயக்கவியல் மேம்படுத்த நிறுவனங்களால் பெரிய தரவு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த பரந்த அளவிலான நிகழ்நேர தரவு சமூக ஊடகங்கள், இணைய உலாவல் வரலாறு, செல்போன் தரவு மற்றும் கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் தளங்கள் போன்ற மூலங்களிலிருந்து பெறப்படுகிறது.

வரலாற்று நிகழ்வுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், ஒரு வணிகத்தால் எதிர்காலத்தில் என்ன நடக்கும் என்பதைக் கணிக்கவும் அதற்கேற்ப திட்டமிடவும் நிகழ்தகவு உள்ளது. இருப்பினும், இந்த தரவு பொதுவாக கட்டமைக்கப்படாதது மற்றும் மனிதர்களுக்கு குறுகிய காலத்தில் பகுப்பாய்வு செய்ய மிகவும் சிக்கலானது. ஏராளமான தரவுகளின் சிக்கலான தன்மை காரணமாக, நிறுவனங்கள் எதிர்காலத்தில் நிகழக்கூடிய ஒரு நிகழ்வின் முடிவை முன்னறிவிப்பதற்காக முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு கருவிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு எவ்வாறு செயல்படுகிறது

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு வரலாற்றுத் தரவை பெரிய அளவில் சேகரித்து செயலாக்குகிறது மற்றும் கடந்த காலங்களில் என்ன நடந்தது என்பதை மதிப்பிடுவதற்கு சக்திவாய்ந்த கணினிகளைப் பயன்படுத்துகிறது, பின்னர் எதிர்காலத்தில் என்ன நடக்கும் என்பதற்கான மதிப்பீட்டை வழங்குகிறது.

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு ஒரு வெளியீட்டைப் பெறுவதில் பயன்படுத்தப்படும் முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்க முன்கணிப்பாளர்கள் அல்லது அறியப்பட்ட அம்சங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவின் வெவ்வேறு புள்ளிகள் ஒருவருக்கொருவர் எவ்வாறு இணைகின்றன என்பதை ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரியால் அறிய முடியும். மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் முன்கணிப்பு மாடலிங் நுட்பங்களில் இரண்டு பின்னடைவு மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஆகும்.

எதிர்காலத்தில் நிகழக்கூடிய நிகழ்வுகள் குறித்த கணிப்புகளை உருவாக்க நிறுவனங்கள் அதிகளவில் முன்கணிப்பு மாதிரியைப் பயன்படுத்துகின்றன.

சிறப்பு பரிசீலனைகள்

புள்ளிவிவரத் துறையில், பின்னடைவு என்பது உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டு மாறிகள் இடையே ஒரு நேரியல் உறவைக் குறிக்கிறது. ஒரு நேரியல் செயல்பாட்டைக் கொண்ட ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரிக்கு வெளியீடு / முடிவை கணிக்க ஒரு முன்கணிப்பு அல்லது அம்சம் தேவைப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பணமோசடிகளை அதன் ஆரம்ப கட்டங்களில் கண்டறியும் என்று நம்பும் ஒரு வங்கி ஒரு நேரியல் முன்கணிப்பு மாதிரியை இணைக்கக்கூடும்.

வங்கி குறிப்பாக அதன் வாடிக்கையாளர்களில் யாராவது ஒரு கட்டத்தில் பணமோசடி நடவடிக்கைகளில் ஈடுபட வாய்ப்புள்ளது என்பதை அறிய விரும்புகிறது. வங்கியின் அனைத்து வாடிக்கையாளர்களின் தரவும் வழங்கப்படுகின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளரும் ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் செய்யப்பட்ட இடமாற்றங்களின் டாலர் மதிப்பைச் சுற்றி ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரி கட்டப்பட்டுள்ளது.

பணமோசடி பரிவர்த்தனைக்கும் சாதாரண பரிவர்த்தனைக்கும் உள்ள வித்தியாசத்தை அங்கீகரிக்க இந்த மாதிரி கற்பிக்கப்படுகிறது. மாதிரியின் உகந்த விளைவு எந்த வாடிக்கையாளர் பணத்தை மோசடி செய்தது மற்றும் செய்யவில்லை என்பதைக் குறிக்கும் ஒரு வடிவமாக இருக்க வேண்டும். ஒரு குறிப்பிட்ட வாடிக்கையாளருக்கு மோசடி முறை உருவாகி வருவதை மாதிரி உணர்ந்தால், அது நடவடிக்கைக்கான சமிக்ஞையை உருவாக்கும், இது வங்கியின் மோசடி ஆய்வாளர்கள் கலந்து கொள்ளும்.

இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் போன்ற நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளிலும் முன்கணிப்பு மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அவை செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறைகள். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையால் ஈர்க்கப்பட்டு, படிநிலை மட்டங்களில் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகளின் வலை மூலம் உருவாக்கப்படுகின்றன, இது AI க்கான அடித்தளத்தை குறிக்கிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சக்தி நேரியல் அல்லாத தரவு உறவுகளை கையாளும் திறனில் உள்ளது. மனித ஆய்வாளர்களுக்கு சாத்தியமற்றது அல்லது அதிக நேரம் எடுக்கும் என்பதை நிரூபிக்கும் மாறிகள் இடையே உறவுகளையும் வடிவங்களையும் அவர்களால் உருவாக்க முடிகிறது.

முக்கிய எடுத்துக்காட்டுகள்

• எதிர்கால கணிப்புகளை உருவாக்க பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு மாதிரியை உருவாக்க, செயலாக்க மற்றும் சரிபார்க்க அறியப்பட்ட முடிவுகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான செயல்முறையே முன்கணிப்பு மாடலிங் ஆகும். மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் முன்கணிப்பு மாடலிங் நுட்பங்களில் இரண்டு பின்னடைவு மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஆகும்.

எனவே, ஒரு வங்கி தனது வாடிக்கையாளர்களால் தொடங்கப்பட்ட இடமாற்றங்களின் மதிப்பு போன்ற அறியப்பட்ட மாறிகளை அதன் மாதிரியில் உள்ளிட முடியும், யார் பணமோசடியில் ஈடுபடக்கூடும் என்ற விரும்பிய முடிவைப் பெறுவதற்காக, ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் முடிந்தால் மிகவும் சக்திவாய்ந்த வடிவத்தை உருவாக்க முடியும் உள்நுழைந்த நேரம், பயனரின் புவியியல் இருப்பிடம், பயனரின் சாதனத்தின் ஐபி முகவரி, நிதியைப் பெறுபவர் அல்லது அனுப்புநர் மற்றும் ஒரு சலவைச் செயலைச் செய்யக்கூடிய வேறு எந்த அம்சம் போன்ற உள்ளீட்டு மாறிகள் இடையே ஒரு உறவை வெற்றிகரமாக உருவாக்குங்கள்.

நிதி நிறுவனங்கள் பயன்படுத்தும் பிற முன்கணிப்பு மாடலிங் நுட்பங்களில் முடிவு மரங்கள், நேரத் தொடர் தரவுச் செயலாக்கம் மற்றும் பேய்சியன் பகுப்பாய்வு ஆகியவை அடங்கும். முன்கணிப்பு மாடலிங் நடவடிக்கைகள் மூலம் பெரிய தரவைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளும் நிறுவனங்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்கள் தங்கள் தயாரிப்புகளுடன் எவ்வாறு ஈடுபடுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வதோடு ஒரு நிறுவனத்திற்கான அபாயங்களையும் வாய்ப்புகளையும் அடையாளம் காண முடியும்.