डेटा साइंस में नए रुझानों पर चर्चा करते हुए एक ब्लॉग पोस्ट लिखें
डेटा साइंस दुनिया भर में राजकीय, वित्तीय, मानव संसाधन, स्वास्थ्य और बहुत से अन्य क्षेत्रों में आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कुछ सबसे ज्यादा महत्वपूर्ण और वर्षों में सबसे तेजी से विकसित होने वाले क्षेत्रों में से एक है। बहुत से कंपनियों और संगठनों ने अपने डेटा का विश्लेषण करते हुए नए और उन्नत बिजनेस ट्रेंड खोजना शुरू किया है जिससे उन्हें अधिक लाभ हो सकते हैं।

इस संबंध में, डेटा साइंस के कुछ नए रुझानों की बात करने के लिए, इस अनुच्छेद में हम एक ब्लॉग पोस्ट लिखने जा रहे हैं। नीचे दिए गए सभी टॉपिकस, जो हाल ही में विकसित हुए हैं, इस प्रकार हैं।

1. AutoML - AutoML एक मशीन लर्निंग टूल है जो उपयोगकर्ताओं को मॉडल बनाने के लिए कम समय और मेहनत लगाते हुए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में मदद करता है। कुछ समीक्षाकर्ताओं के अनुसार, AutoML ने बहुत से कंपनियों के लिए एक आसान से इस्तेमाल किए जाने वाले मशीन लर्निंग समाधान के विकास को प्रोत्साहित किया है।

2. बिग डेटा - जैसा कि नाम से ही पता चलता है, यह डेटा को विश्वसनीयता से संचालित करने के लिए या स्ट्रीम या बॅचिंग प्रोसेसिंग के माध्यम से लाखों या करोड़ों रिकॉर्ड्स की मुश्किल तकनीक को पूरा करता है। नये रुझानों में इसमें और भी कई सुधार किए जा रहे हैं, जैसे कि नए बिग डेटा प्रोटोकॉल जो विशेषताओं के लिए एक शक्तिशाली स्टैंडार्ड प्रदान करता है जो सुरक्षित, स्कैलेबल और विश्वसनीय रूप से बिग डेटा ला सकता है।

3. XAI या "एक्सप्लेनेबल एआई" - XAI नई संचार और कम्प्यूटर विज्ञान के संबंध में एक नया शब्द है जो एंट्रप्रैन्युर्शिप और विनिर्माण में लोगों को म्यूचुअल फायदे प्रदान करता है। किसी वैज्ञानिक ने एक एआई तकनीक को संचालित करने के लिए एक मॉडल में परिवर्तन किया जो उसमें शामिल है और जिसे उपयोगकर्ता अधिक आसानी से समझ सकते हैं। XAI के साथ, उपयोगकर्ता मॉडल के समझ और उससे अधिक उपयोग प्राप्त कर सकते हैं।

4. वास्तविक समय एल्गोरिथ्म - वास्तविक समय एल्गोरिथ्म एक एआई सिस्टम है, जो शीर्ष तकनीक है, जो एक लाइव डेटा स्ट्रीम में उपयोग के लिए तैयार है। कुछ समीक्षाकर्ताओं ने इसे "पूर्ण डेटा साइंस" के नाम से भी जाना जाता है। आप इस सिस्टम में कुछ प्रेक्षकों को एक्सपीडाइट करने के लिए पदोन्नत या घटाया जाना चाहते हैं तो आप वास्तविक समय एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए फ़िल्टर, कर्णल, शामिल और एनरिक तक का समर्थन कर सकते हैं।

5. मशीन लर्निंग - मशीन लर्निंग को अधिकतम प्रभावी बनाने के लिए कुछ अंतिम बैच के सेट और पंजीकरण के आधार पर समाप्त मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म की प्रतिक्रिया मिलता है। मशीन लर्निंग के तहत अन्य काम के रूप में सिफारिशों और डेटा के प्रशिक्षण के भी प्रदर्शन किया जा सकता है।

चहुंमुखी विकास के विविध पहलुओं से डेटा साइंस की यात्रा न तो सुलभ है, न ही उतार-चढ़ाव से बचे हुए हैं। लेकिन जब हम नये रुझानों पर ध्यान देते हैं तो यह हमारे लिए बहुत उपयोगी होता है। उम्मीद है कि यह ब्लॉग पोस्ट आपको डेटा साइंस के अपडेट के बारे में संवेदनशील बना सकेगा।