एआई कार्यान्वयन में नॉलेज माइनिंग कैसे महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की चर्चा के साथ, कंपनियों को उस शुरुआती प्रस्तावक लाभ को हासिल करने और प्रतिस्पर्धा से अलग खड़े होने के लिए तुरंत इसका लाभ उठाना चाहिए। हालांकि, इस बात पर विचार करने के लिए विभिन्न घटक हैं कि कोई कंपनी किसी एआई एप्लिकेशन परिनियोजन पर विचार कब करती है। उनमें से एक नॉलेज माइनिंग है, जो संगठनों को उनके लिए उपलब्ध डेटा का लाभ उठाने में मदद कर सकता है।

ज्ञान खनन उन उद्यमों के लिए महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है जो अपने संचालन में एआई अनुप्रयोगों के अनुकूल हैं। विशाल उद्यम बहुत सारे बाजार डेटा और उपभोक्ता जानकारी एकत्र करते हैं जो कम उपयोग किए जाते हैं। नॉलेज माइनिंग उस डेटा को समझने और उसका लाभ उठाने की कुंजी है। इस ब्लॉग में बताया गया है कि कैसे!

नॉलेज ग्राफ़ को परिभाषित करने से पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि व्यवसाय दो प्रकार के डेटा से निपटते हैं—असंरचित और संरचित। जैसा कि गार्टनर ने पुष्टि की है, इस तरह के डेटा का 80% असंरचित है , और केवल शेष 20% संरचित है। संरचित डेटा की तुलना, प्रक्रिया और विश्लेषण करना आसान है, जबकि छवियों, ऑडियो, वीडियो आदि के रूप में असंरचित डेटा को प्रबंधित करना उतना आसान नहीं है।

नॉलेज माइनिंग एआई का एक सबसेट है; यह एक ऐसा डोमेन है जो बड़ी मात्रा में असंरचित जानकारी से अंतर्दृष्टि सीखने पर केंद्रित है। नॉलेज माइनिंग विभिन्न स्रोतों से डेटा को रुझानों और पैटर्न के लिए विश्लेषण करने के लिए एक साथ लाता है। यह कंपनियों को अपने विशाल असंरचित डेटा से नई अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए अपने बड़े डेटा संचालन के साथ सक्षम कर सकता है।

अब तक, कंपनियों ने असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए मैन्युअल विश्लेषण पर भरोसा किया है। फिर भी आईडीसी की एक रिपोर्ट के अनुसार, मैनुअल विश्लेषण के लिए 2.5 मानव घंटे की आवश्यकता होती है असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक दिन। यह उन कार्यों पर खर्च किए गए कार्यदिवस का लगभग एक तिहाई है जिन्हें ज्ञान खनन के साथ बचाया जा सकता है।

नॉलेज माइनिंग संगठनों को अप्रयुक्त, संसाधनपूर्ण जानकारी के पूल में टैप करने में मदद करता है। ज्ञान खनन, जैसा कि नाम से पता चलता है, कनेक्शन स्थापित करने, ज्ञान प्राप्त करने और संगठनों के एआई उपयोग मामलों के अनुसार उन्हें लागू करने के लिए विभिन्न डेटा स्रोतों और प्रारूपों में गहराई से खोदता है।

ज्ञान खनन के तीन चरण यहां दिए गए हैं: निगलना, समृद्ध करना और अन्वेषण करना।

ज्ञान खनन सभी डेटा स्रोतों से जानकारी एकत्र करने और इसे एक पूल में शामिल करने से शुरू होता है। संरचित डेटा संबंधित और प्रबंधित करने के लिए सरल है, हालांकि असंरचित डेटा किसी भी डेटा मॉडल में पूर्वनिर्धारित नहीं है। PDF, चित्र, Word दस्तावेज़ और पावरपॉइंट जैसी फ़ाइलों से डेटा गैर-संबंधपरक डेटाबेस, API, ब्लॉब स्टोरेज और फ़ाइलों सहित स्रोतों से प्राप्त किया जाता है।

अंतर्ग्रहण के इस चरण में, विभिन्न स्रोतों से डेटा इकट्ठा करने और उन्हें एक सामान्य माध्यम में तोड़ने के लिए दस्तावेज़ क्रैकिंग की जाती है, जो अक्सर एनएलपी और ओसीआर तकनीकों के माध्यम से पाठ डेटा होता है।

ज्ञान अंतर्ग्रहण के बाद अगला कदम सूचना को संसाधित करने के लिए एआई मॉडल के माध्यम से उस डेटा को समृद्ध करना है। यह कदम अनिवार्य रूप से पैटर्न और सूचना की पहचान करने के लिए उपलब्ध डेटा से सीखता है। इस चरण का अर्थ यह होगा कि आप Azure Cloud & AWS से AI समाधानों के माध्यम से उपलब्ध डेटा को संसाधित कर सकते हैं, या आप एक विशेष AI टीम के साथ अपने स्वयं के मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं।

एनएलपी, कंप्यूटर विजन, सेंटिमेंट एनालिसिस और ऐसी विभिन्न एआई तकनीकें अंतर्ग्रहण चरण के बाद कंपनी को उपलब्ध जानकारी को समझने और समझने में मदद करेंगी।

ज्ञान खनन प्रक्रिया का यह अंतिम चरण समृद्ध और अंतर्ग्रहण जानकारी का विश्लेषण कर रहा है। यह कदम सुनिश्चित करता है कि एमएल मॉडल कंपनी के लिए उपलब्ध जानकारी से प्रशिक्षित और सीखते हैं, जो उनके व्यवसाय के लिए अद्वितीय है।

प्रक्रिया का यह हिस्सा यह भी सुनिश्चित करता है कि उपलब्ध डेटा खोजों और अंतिम-उपयोगकर्ता अनुप्रयोगों के लिए अच्छी तरह से अनुक्रमित है। PowerBI जैसे विश्लेषण उपकरण जानकारी का विश्लेषण करके और उपलब्ध जानकारी से गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त करके यहाँ और अधिक मूल्य जोड़ सकते हैं.

दस्तावेजों या छवियों के रूप में उपलब्ध असंरचित डेटा केवल उन रिकॉर्ड के उद्देश्य की पूर्ति कर सकता है जो ज्यादातर निष्क्रिय होते हैं और अधिकांश समय अपने संसाधनों पर अनावश्यक रूप से कब्जा कर लेते हैं।

नॉलेज माइनिंग अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अजीबोगरीब व्यावसायिक डेटा का अधिकतम लाभ उठाने की प्रक्रिया है जो एक बेहतर उद्देश्य की सेवा करती है, समग्र व्यावसायिक निर्णय लेने में योगदान करती है, और अपने एमएल मॉडल के हिस्से के रूप में एक स्थायी प्रभाव छोड़ती है।

यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे ज्ञान खनन हजारों संगठन फाइलें ले सकता है और व्यापक और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है:

यह सब नहीं है। नॉलेज माइनिंग किसी भी कंपनी की एआई कार्यान्वयन योजना का एक हिस्सा हो सकता है जो उनके लिए उपलब्ध डेटा पर जोर देता है। इसके माध्यम से बेहतर अंतर्दृष्टि के साथ, संगठन तब विशेष उपयोग के मामलों के लिए विभिन्न एआई अनुप्रयोगों को लागू कर सकते हैं, जैसे कि भविष्यवाणियां और स्वचालन।

किसी कंपनी के लिए खनन का पता लगाने का सही समय कब है? इसका उत्तर उपलब्ध आंकड़ों की तत्परता में निहित है। यदि किसी कंपनी के पास सही मात्रा और डेटा की गुणवत्ता है, तो वह निष्क्रिय जानकारी के मूल्य को अनलॉक करने के लिए नॉलेज माइनिंग का लाभ उठाना शुरू कर सकती है।

यदि किसी संगठन के पास इस समय ऐसा व्यावहारिक डेटा नहीं है, तो उन्हें जितनी जल्दी हो सके डेटा संग्रह के विभिन्न स्रोतों को देखना शुरू कर देना चाहिए।