ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು, ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು MIS ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಅಂದರೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ವಿಧಗಳು
ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು : ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಮರದಂತಹ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅದರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆಯಿಂದಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು (SVM) : ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ SVM ಜನಪ್ರಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ : ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ನೇರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ : ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತದಂತೆ, ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೈನರಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
- ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಾಗ : ನಿರ್ಧಾರದ ಮರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಾಗಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ : ಹಣಕಾಸಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು SVM ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ಆದಾಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ : ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆದಾಯವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ : ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಮಾದರಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ : ಕೆಲವು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳು, ಪಾರದರ್ಶಕ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನರಮಂಡಲದಂತಹ ಇತರವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲವು.
- ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಡರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ : ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು, ಅಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಸಿಗ್ನಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂಡರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ಮಾದರಿಯು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಈ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ:
ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು MIS ಗೆ ಅಪಾರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
ತೀರ್ಮಾನ
ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅವಿಭಾಜ್ಯವಾಗಿವೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, MIS ವೃತ್ತಿಪರರು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ತಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.