درسازماندهی منظم داده‌ها به چه عواملی توجه می شود؟
4844027#0
سلسله مراتب داده به سازماندهی منظم داده‌ها، معمولاً در قالب سلسله مراتبی اشاره دارد. سازماندهی داده شامل خاصیت‌ها، زمینه (فیلد)ها، سوابق (رکوردها)، پرونده (فایل)ها و غیره می‌باشد. این مفهوم نقطه شروعی است برای فهمیدن آنچه که داده‌ها را تشکیل می‌دهد و اینکه آیا داده‌ها دارای یک ساختار هستند یا خیر. به عنوان مثال، شخصی چگونه اطلاعاتی مانند «کارمند»، «نام»، «بخش»، «مارسی اسمیت»، «بخش فروش» و غیره را درک می‌کند با فرض اینکه همه آنها مرتبط هستند؟ یک راه برای درک آنها این است که این الفاظ را به عنوان اجزای کوچکتر یا بزرگتر در یک سلسله مراتب ببینید. ممکن است بگوییم مارسی اسمیت یکی از کارکنان بخش فروش است یا نمونه ای از یک کارمند در آن بخش. اطلاعاتی که ما می‌خواهیم دربارهٔ همه کارکنان مان، و نه تنها مارسی، ضبط کنیم، نام، شناسه، آدرس و غیره است.
سلسله‌مراتب داده
5847735#5
تحقیقات کنونی نشان می‌دهد که می‌توان تأثیر زیادی از تکنیک‌های نسبتاً ساده به دست آورد. به عنوان مثال، فریر مشاهده کرد که وارد کردن نویز به داده‌های جمع‌آوری شده برای تشکیل نقاط داده اضافی، توانایی یادگیری چندین مدل را بهبود می‌بخشد که در غیر این صورت عملکرد نسبتاً ضعیفی داشتند. سینگانوس و همکاران. رویکردهای تاب‌شدن بزرگی، تجزیه موجک و مدل‌های EMG سطح مصنوعی (رویکردهای مولد) را برای تشخیص ژست دست مورد مطالعه قرار داد و زمانی که داده‌های تقویت‌شده در طول آموزش معرفی شد، عملکرد طبقه‌بندی را تا +۱۶٪ افزایش داد.
افزایش داده
5882094#9
بنابر این، آدرس دهی کلمه ای به رایانه اجازه می‌دهد که به‌طور قابل ملاحظه ای میزان بیشتری از حافظه را آدرس دهی کند بدون اینکه عرض آدرس‌ها و درنتیحه آن میزان استفاده متناظر از حافظه افزایش یابد. هر چند این ویژگی تنها در محدوده نسبتاً کوچکی از مجموعه اندازه کاری ارزشمند است و می‌تواند بسته به نرم‌افزار باعث سربارهای قابل توجهی شود. برنامه‌هایی که به‌طور نسبی با کارهای اندکی با داده‌هایی که به صورت بایت هستند مانند عکس، متن، فایل‌ها و ترافیک شبکه انجام می‌دهند می‌توانند بیشترین فایده را داشته باشند.
آدرس‌دهی کلمه‌ای
5282127#13
formula_1 متمرکز سازی داده‌ها، شامل جابه‌جایی داده‌های اصلی است به گونه ای که بردار میانگین کل، برابر با صفر باشد. این در حالی است که کاهش داده‌ها به واریانس واحد، باعث می‌شود همه متغیرها، به‌طور مساوی و صرف نظر از واریانس هریک، در نحوه ارائه مشاهدات در فضای ابعادی کاهش یافته، سهیم باشند. این ویژگی، در صورتی مفید است که بزرگی واریانس هر واحد جرمی به اهمیت نسبی، آن مربوط نباشد؛ بنابراین اگر فقط داده‌های متمرکز (ماتریس کواریانس) وارد الگوریتم PCA شوند، نسبت جرم به وزن‌های هر داده، تأثیر بیشتری در چگونگی مشاهده‌ها در فضای ابعادی کمتر خواهد داشت. در حالی که متمرکز سازی و مقیاس‌بندی (همبستگی)، اثرات ناشی از نسبت جرم به وزن با واریانس‌های بزرگ را کاهش می‌دهد. اگر همه متغیرها، واحد و نوع یکسان داشته باشند، از ماتریس کواریانس استفاده می‌شود. به‌طور خلاصه، PCA سعی در ایجاد ترکیبات خطی در متغیرهای اصلی که به‌طور خطی مستقل (متعامد) از یکدیگر هستند، دارد. این کار به گونه‌ای انجام می‌شود که فاصله اقلیدسی در بین مشاهدات حفظ شود.
کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
311505#51
روش سازمان دهی به این دلیل بازیابی را بهبود می‌بخشد که بر کارایی پیگردی در حافظه می‌افزاید و به نظر می‌رسد که ما می‌توانیم اطلاعات بسیار زیادی را یاد اندوزی و بازیابی کنیم. به شرط این که این اطلاعات را سازمان داده باشیم. با مشخص کردن مطالبی از یک فصل درسی که باید به خاطر سپرده شوند، با توجه به عناوین و سر فصل‌های بیان شده، چارچوب کلی درس را ترسیم و سازمان دهی می‌کنیم. این کار هم از سوی معلم و هم از سوی خود فرد یادگیرنده قابل انجام است، اما زمانی که توسط خود یادگیرنده انجام می‌شود، تأثیرات قویتری خواهد داشت.
حافظه (جانداران)
181260#1
امروزه با حجم وسیعی از داده در سازمان‌های مختلف مواجه هستیم. مشکلاتی که به دلیل ازدیاد اطلاعات به وجود می‌آید بعضاً ممکن است از خسارت ناشی از نبود اطلاعات بیشتر باشد. لذا ایجاد یک مدیریت منسجم در چرخهٔ اطلاعات برای سازمان‌ها ضروری است. داده‌های مکانی بخش اعظم سیستم‌های اطلاعات مکانی را تشکیل می‌دهد. به طوری که آنالیز داده‌ها بدون آن معنا ندارد. به دلیل هزینه بر بودن جمع‌آوری داده‌ها همواره کاربران سعی می‌نمایند تا از دادهای مربوط به پروژه‌های از قبل اجرا شده‌استفاده نمایند. بنابراین ضروری است با تشکیل گروهی متشکل از کاربران داده‌های مکانی و تولیدکنندگان بتوان فعالیت‌های آن‌ها را با یکدیگر پیوند داد.
مرکز تبادل داده‌های مکانی
5282127#5
از طرف دیگر، روش رایج‌تر در تحقیقات مربوط به کشف نشانگرهای زیستی، حذف همه متغیرهای مجموعه داده و سپس به‌کارگیری رویکردهای کاهش ابعاد است. چنین تلاش‌هایی اجازه می‌دهد تا واحدهای جرمی که در طبقه‌بندی تأثیرگذار هستند، آشکار شده و بقیه در پس‌زمینه باقی بمانند. همچنین کاهش ابعاد، برای اثرات متغیرهای بسیار همبسته، به عنوان یک ویژگی کلیدی داده‌های پروتئومی و ژنومی به‌حساب می‌آید. علاوه بر این، تحلیلگر ممکن است از یک روش ترکیبی برای انتخاب متغیر و کاهش ابعاد استفاده کند تا بتواند مجموعه‌ای از نشانگرهای زیستی را ارائه دهد که منجر به یک طبقه‌بندی با نتایج مناسب شود. با این حال، این تصمیم اغلب وابسته به رویکرد انتخابی تحلیلگران برای طبقه‌بندی است.
کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
3598528#2
تحلیل داده‌ها یک عنصر کلیدی در سازمان‌های داده محور است. اما اگر نتایج آن جدی گرفته نشود یا به درستی بکار گرفته نشود، سازمان داده‌محور نخواهد بود. سازمان برای داده‌محور بودن باید فرایندهای لازم و فرهنگ تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها را داشته باشد به طوری که این تصمیم‌ها روی کسب‌وکار سازمان مؤثر باشد. فرهنگ موضوعی چندبعدی است که کیفیت داده‌ها و به اشتراک‌گذاری آنها، استخدام و آموزش متخصصین علم داده، ارتباطات، ساختار سازمانی، طراحی شاخص‌ها و فرایندهای تصمیم‌گیری را دربرمی‌گیرد.
تصمیم‌گیری داده‌محور
53522#69
اگر تعداد و انواع مناسبی از ویژگی‌ها برای حل یک مسئله خاص به الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده شود، این الگوریتم‌ها به خوبی کار می‌کنند. اما، در صورتی که تعداد ویژگی‌ها (متغیرها) بسیار زیاد باشد، اغلب الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حل مسئله دچار مشکل می‌شوند، زیرا با مسئله «داده‌های ابعاد بالا» (High Dimensional Data) مواجه خواهیم بود. در اینجا است که بحث «کاهش ابعاد» (Dimensionality Reduction) مطرح می‌شود. ویژگی (Feature) یا بُعد (Dimension) در واقع پایهٔ بسیاری از عملیاتِ داده‌کاوی و یادگیری‌ماشین است.
تجزیه مقدارهای منفرد
3598528#5
مزایای تصمیم‌گیری داده‌محور بر همگان آشکار شده‌است. اقتصاددانی به نام اریک برینجولفسن و همکارانش در دانشگاه‌های ام‌آی‌تی و مدرسه وارتون دانشگاه پنسیلوانیا مطالعه‌ای روی این موضوع انجام دادند که تصمیم‌گیری داده‌محور چه طور روی عملکرد شرکتها تأثیر می‌گذارد. آنها شاخصی را طراحی کردند که نشان می‌داد شرکتها تا چه حد از داده‌ها در تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند و نشان دادند که به لحاظ آماری هر چه یک شرکت داده‌محورتر باشد بهره‌وری آن بیشتر است. حتی با در نظر گرفتن گستره وسیعی از متغیرهای مداخله‌گر چنین نتیجه‌ای به دست می‌آید. یک انحراف معیار بالاتر در شاخص طراحی شده به معنای چهار تا شش درصد بهره‌وری بیشتر است. همین مطالعه نشان داد که تصمیم‌گیری داده‌محور با نرخ بازگشت دارایی‌ها، بازگشت سهام، استفاده از دارایی‌ها و ارزش بازاری همبستگی مثبت دارد و این رابطه علی و معلولی به نظر می‌رسد. گزارش دیگری نشان داد که در سال ۲۰۱۴ هر دلاری که برای تحلیل داده‌ها هزینه می‌شود به‌طور میانگین ۱۳٫۰۱ دلار بازگشت سرمایه دارد. این نسبت در سال ۲۰۱۱ میلادی ۱۰٫۶۶ دلار بوده‌است. مطالعه دیگری که در دانشگاه نیویورک انجام شد، این مورد را بررسی کرد که استفاده از فناوریهای کلان‌داده تا چه اندازه می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند. این مطالعه نشان داد که با کنترل متغیرهای مداخله‌گر احتمالی، استفاده از فناوریهای کلان‌داده با رشد در بهره‌وری در ارتباط است. یک انحراف معیار بالاتر در استفاده از فناوریهای کلان‌داده با یک تا سه درصد بهره‌وری بیشتر در مقایسه با یک سازمان میانگین در ارتباط است و یک انحراف معیار پایین‌تر با یک تا سه درصد بهره‌وری کمتر.
تصمیم‌گیری داده‌محور