ဂီတနောက်ကွယ်က algorithm

အမေရိကန် Idol ကိုကျော်ပါ။

ဂီတနယ်ပယ်တွင် နောက်ထပ်အောင်မြင်မှုများစွာကို မြင့်မားသောကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးပြိုင်ပွဲများတွင် ရှာဖွေတွေ့ရှိမည်မဟုတ်ပါ။ ယင်းအစား၊ အသုံးပြုမှုနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ရှုပ်ထွေးသော အယ်ဂိုရီသမ်များဖြင့် ဒေတာအစုများတွင် ဖော်ထုတ်မည်ဖြစ်သည်။

မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင်၊ ဤနည်းလမ်းသည် Simon Cowell ၏ဝေဖန်မှုများထက် ခြောက်သွေ့ပြီး စိတ်ခံစားချက်ကင်းမဲ့ပုံပေါ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် အမှန်တကယ်တွင် လူအများက “နောက်ထပ်အကြီးကြီး” ကိုရွေးချယ်သည့် နောက်ဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ YouTube လင့်ခ်များကို အများသူငှာ ကလစ်နှိပ်ခြင်း၊ Twitter တွင် ဖျော်ဖြေပွဲ ဓာတ်ပုံများ တင်ခြင်း သို့မဟုတ် Facebook ပေါ်ရှိ တီးဝိုင်းများအကြောင်း ချတ်လုပ်တိုင်း၊ ၎င်းတို့သည် big data ဟုခေါ်သော အချက်အလက်၏ အစုအဝေးကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဝေါဟာရသည် ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသော အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်မှုများပါရှိသော အချက်အလက်အစုအဝေးများကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာကွန်ရက်များ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို စဉ်းစားပါ။ ၎င်းတို့တွင် မိတ်ဖွဲ့မှု၊ 'ကြိုက်နှစ်သက်မှုများ'၊ အဖွဲ့အဖွဲ့ဝင်ခြင်းစသည်ဖြင့် အတူတကွ ချိတ်ဆက်ထားသည့် သန်းပေါင်းများစွာသော သုံးစွဲသူများ၏ ပရိုဖိုင်များ ပါဝင်ပါသည်။ အဓိကအားဖြင့်၊ ဒေတာကြီးသည် ဤပလပ်ဖောင်းများ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ထင်ဟပ်စေသည်။

ဂီတလုပ်ငန်းတွင်၊ အက်ပ်များ သို့မဟုတ် ဆိုရှယ်မီဒီယာပတ်ဝန်းကျင်များမှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်သော အွန်လိုင်းရောင်းချမှု၊ ဒေါင်းလုဒ်များနှင့် ဆက်သွယ်ရေးကဲ့သို့သော လှုပ်ရှားမှုများဖြင့် ဒေတာကြီးကြီးမားမားကို ထုတ်ပေးပါသည်။ တိုင်းတာသည့် မက်ထရစ်များတွင် "သီချင်းဖွင့်သည့်အကြိမ် သို့မဟုတ် ကျော်သွားသည့်အကြိမ်အရေအတွက်အပြင် Facebook ကြိုက်နှစ်သက်မှုများနှင့် တွစ်တာများကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင် ၎င်းတို့ရရှိသည့် ဆွဲငင်မှုအဆင့်" ပါဝင်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာများသည် ပရိတ်သတ်စာမျက်နှာများ၏ အလုံးစုံရေပန်းစားမှုကို ဆုံးဖြတ်ပြီး အနုပညာရှင်များအကြောင်း အပြုသဘောဆောင်သော သို့မဟုတ် အပျက်သဘောဆောင်သောမှတ်ချက်များကို မှတ်ပုံတင်ပါ။ အတူတကွ၊ ဤအချက်အလက်သည် လက်ရှိခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးကာ အနုပညာရှင်များ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခုန်နှုန်းကို အကဲဖြတ်ကာ တစ်ကိုယ်တော်၊ ရောင်းကုန်များ၊ ဖျော်ဖြေပွဲလက်မှတ်များနှင့် တေးဂီတထုတ်လွှင့်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများအတွက် စာရင်းသွင်းမှုများပင်မှတစ်ဆင့် ရောင်းချမှုဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။

အရည်အချင်းအသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍၊ ကြီးမားသောဒေတာသည် စံချိန်တင်တံဆိပ်များကို စိတ်ဝင်စားမှုဖြစ်စေရန် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ များစွာသော ကိစ္စများတွင် ကုမ္ပဏီများသည် အနုပညာရှင်တစ်ဦး၏ စာမျက်နှာကြည့်ရှုမှု၊ 'လိုက်ခ်များ' နှင့် နောက်လိုက်များကို အရေအတွက်များသည်။ ထို့နောက် နံပါတ်များကို အမျိုးအစားတူ အခြားအနုပညာရှင်များနှင့် အလွယ်တကူ နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုသည် Facebook သို့မဟုတ် Twitter တွင် followers တစ်သိန်းကို ထုတ်ပေးသည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက် အရည်အချင်းရှိသော မန်နေဂျာများသည် ဂီတနယ်ပယ်အတွင်း စိတ်ဝင်စားမှုကို စတင်သိရှိလာကြသည်။

နောက်ထပ် ထိပ်တန်း 40 hit အကြီးကြီးကို ရွေးချယ်ခြင်း ဒေတာကြီး

လက်ရှိခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး နောက်လာမည့် megastar ကို ခန့်မှန်းနိုင်မှုသည် ပါဝင်သူတိုင်းအတွက် ကြီးမားသောဘဏ္ဍာရေးဆုလာဘ်များပါရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် iTunes အယ်လ်ဘမ်ပေါ်ရှိ ဆိုရှယ်မီဒီယာ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို လေ့လာပြီး တစ်ဦး၏မက်ထရစ်များကို အခြားသူတစ်ဦး၏ဝင်ငွေနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ရောင်းချမှုကို ခြေရာခံသည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာ လုပ်ဆောင်ချက်သည် အယ်လ်ဘမ်နှင့် ခြေရာခံရောင်းချမှု တိုးလာခြင်းနှင့် ဆက်နွှယ်ကြောင်း ကောက်ချက်ချခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့်၊ YouTube ကြည့်ရှုမှုများသည် ရောင်းအားအပေါ် အကြီးမားဆုံးသက်ရောက်မှုရှိသည်။ တစ်ကိုယ်တော် တေးဂီတများကို ကြော်ငြာရန်အတွက် ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် ဘတ်ဂျက်တေးဂီတဗီဒီယို အများအပြားကို တေးဂီတဗီဒီယိုများ လွှင့်တင်ရန် တွန်းအားပေးခဲ့သည့် တွေ့ရှိချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်ရေးတွင် သန်းနှင့်ချီ၍ အသုံးမပြုမီ၊ ပစ်မှတ်ထားသော ပရိသတ်များ၏ အွန်လိုင်းလှုပ်ရှားမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည့်သီချင်းများ အကြိုက်တွေ့နိုင်ဖွယ်ရှိသည်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုသည် ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအရည်အသွေးနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။

ဂီတစက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းမှ လုပ်ငန်းရှင်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုဖြင့် အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ တီထွင်ရန် နည်းလမ်းအသစ်များကို စမ်းသပ်လျက်ရှိသည်။ အထင်ရှားဆုံး ဥပမာများထဲမှ တစ်ခုသည် EMI Million Interview Dataset ဟုခေါ်သော EMI Music နှင့် Data Science London တို့ကြား ဖက်စပ်လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ “ရရှိနိုင်သမျှတွင် အချမ်းသာဆုံးနှင့် အကြီးဆုံး တေးဂီတကို ကျေးဇူးတင်ထိုက်သည့် ဒေတာအတွဲများထဲမှ တစ်ခု – စိတ်ဝင်စားမှု၊ သဘောထား၊ အပြုအမူ၊ ရင်းနှီးမှုနှင့် ဂီတကို လေးမြတ်မှုတို့ပါရှိသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သုတေသနမှ စုစည်းထားသော ဧရာမ၊ ထူးခြားသော၊ ကြွယ်ဝသော အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုအဖြစ် ဖော်ပြထားပါသည်။ ဂီတပရိသတ်များ။"

EMI Music မှ Insight ၏အကြီးတန်းဒုတိယဥက္ကဌ David Boyle မှရှင်းပြသည် "(၎င်းသည်) ဂီတအမျိုးအစားနှင့် အမျိုးအစားခွဲများအတွက် ဝါသနာပါသည့်အဆင့်၊ တေးဂီတရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် နှစ်သက်သောနည်းလမ်းများ၊ နှစ်သက်သောဂီတအနုပညာရှင်များကို နှစ်သက်သောဂီတအနုပညာရှင်များ၊ ဂီတခိုးကူးမှု၊ တေးဂီတထုတ်လွှင့်မှု၊ တေးဂီတဖော်မတ်များနှင့် ပရိသတ်လူဦးရေစာရင်းများအပေါ် အတွေးအမြင်များ။"

ပရောဂျက်၏ ရည်မှန်းချက်မှာ ဤစုဆောင်းထားသော အချက်အလက်များကို အများသူငှာ ထုတ်ပြန်ရန်နှင့် ဂီတလုပ်ငန်းအတွင်း လုပ်ငန်းအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။

"ကျွန်ုပ်တို့နဲ့ အနုပညာရှင်တွေက စားသုံးသူတွေကို နားလည်အောင် ကူညီပေးဖို့ ဒေတာကို အသုံးပြုပြီး အောင်မြင်မှုများစွာရရှိခဲ့ပြီး အခြားသူများလည်း အလားတူလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအချို့ကို မျှဝေရန် စိတ်လှုပ်ရှားမိပါသည်" ဟု Boyle ကဆိုသည်။

2012 ခုနှစ်တွင် EMI Music and Data Science London သည် Music Data Science Hackathon ကို လက်ခံကျင်းပခြင်းဖြင့် ပရောဂျက်ကို နောက်တစ်ဆင့်တက်ခဲ့သည်။ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ကြီးမားသောဒေတာဖြေရှင်းချက်များတွင် ကမ္ဘာ့ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည့် EMC သည် အကျိုးတူပူးပေါင်းပြီး အိုင်တီအခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့သည်။ ၂၄ နာရီတာကာလအတွင်း ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် 24 သည် မေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန် ဖော်မြူလာများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်ပေါင်း 175 ကို တီထွင်ခဲ့သည်- "နားထောင်သူသည် သီချင်းအသစ်ကို နှစ်သက်မည်ကို သင်ခန့်မှန်းနိုင်ပါသလား။" ရလဒ်များသည် စုပေါင်းဉာဏ်ရည်စွမ်းအားကို အရိပ်အမြွက်ပြပြီး ပါဝင်သူများသည် ကမ္ဘာ့အဆင့်အဖြစ် ဖော်ပြထားသော ဖော်မြူလာများကို တီထွင်ခဲ့ကြသည်။

"ဤဟက်ကာသွန်တွင် ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများသည် Big Data ကိုင်ဆောင်ထားသည့် စွမ်းအားနှင့် အလားအလာကို အရိပ်အမြွက်ဖော်ပြခြင်းဖြစ်သည် - ဉာဏရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် အဖွဲ့အစည်းအမျိုးမျိုးအတွက် တိုးမြင့်စီးပွားရေးတန်ဖိုးများအတွက်" ဟု EMC Greenplum ၏ ဒေသဆိုင်ရာညွှန်ကြားရေးမှူး Chris Roche က ပြောကြားခဲ့သည်။

ဒါပေမယ့် အနုပညာရှင်တွေကို ဘယ်လို ပေးဆပ်မလဲ။

စက်မှုလုပ်ငန်းမှ သီချင်းတစ်ပုဒ်သည် အလားအလာကောင်းများရရှိရန် ဆုံးဖြတ်ထားပြီး တစ်ကိုယ်တော်အဖြစ် ထုတ်ဝေပြီးနောက်၊ သီချင်းကို ဆိုရှယ်မီဒီယာပလက်ဖောင်းများ သို့မဟုတ် ထုတ်လွှင့်သည့် ဆိုက်များတွင် ဖွင့်သည့်အခါ အခကြေးငွေကို မည်သို့တွက်ချက်မည်နည်း။ ယခုအချိန်တွင်၊ "အရွယ်အစားအားလုံး၏ စံချိန်တင်တံဆိပ်များသည် Spotify၊ Deezer နှင့် YouTube တို့ကဲ့သို့ streaming ကုမ္ပဏီများထံမှ ဒေတာ reams များကို ပြန်လည်ပေါင်းစည်းရန် ကြီးထွားလာနေသည့် ပြဿနာကို ရင်ဆိုင်နေရသော်လည်း ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် ယခင်ကထက် လူနည်းပါးလာသည်။"

သတင်းအချက်အလက်စီမံခန့်ခွဲမှုရှုထောင့်မှ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ဒေတာဘေ့စ်စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်အများစုသည် ဒေတာကြီးများကဲ့သို့ ကြီးမားရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရန် မတီထွင်နိုင်ခဲ့ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဂီတဖြန့်ဖြူးသူများမှထုတ်ပေးသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာဖိုင်များ၏ အရွယ်အစားသည် Excel ကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည့်အရာထက် ကျော်လွန်ပါသည်။ ၎င်းသည် စာရင်းကိုင်ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် တွဲဖက်၍မရသော ဒေတာပျောက်ဆုံးခြင်းနှင့် ဖိုင်အညွှန်းများအပါအဝင် ပြဿနာများကို ဖန်တီးပေးသည်။

ကိစ္စအများစုတွင်၊ ဤပြဿနာများအားလုံးကို စာရင်းကိုင်များမှ ခွဲထုတ်ပြီး လေးလံသောအလုပ်အတွက် အပိုအချိန်နှင့် လုပ်အားကို ပေါင်းထည့်ပါသည်။ များစွာသော ကိစ္စများတွင်၊ တံဆိပ်တစ်ခု၏ အကျုံးဝင်သော ရာခိုင်နှုန်းအများအပြားကို စာရင်းကိုင်ဌာနတွင် ချိတ်ဆွဲထားသည်။

ဤပြဿနာများကို တိုက်ဖျက်ရန်၊ စွန့်ဦးတီထွင်သူများသည် ဒေတာကြီးကြီးမားမားကို စုစည်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် စွမ်းရည်ရှိသော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးပလပ်ဖောင်းများကို တီထွင်ကြသည်။ အကောင်းဆုံးဥပမာများထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းတို့၏ဝန်ဆောင်မှုများကို "ကလစ်သုံးချက်ဖြင့် Royalty accounting" အဖြစ်ဖော်ပြသော Austrian ကုမ္ပဏီ Rebeat ဖြစ်သည်။ 2006 ခုနှစ်တွင် တည်ထောင်ခဲ့ပြီး၊ ၎င်းသည် ဥရောပ၏ ထိပ်တန်း ဒစ်ဂျစ်တယ် ဖြန့်ဖြူးသူအဖြစ် လျင်မြန်စွာ ကြီးထွားလာကာ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဝန်ဆောင်မှု 300 ကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ Rebeat သည် စာရင်းကိုင်ကျင့်ထုံးများကို ချောမွေ့စေပြီး စာရင်းကိုင်ဆော့ဖ်ဝဲရှိ ဒေတာနယ်ပယ်များနှင့် ကိုက်ညီသည့် ဒေတာနယ်ပယ်များကဲ့သို့ နောက်ခံအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ပေးသောကြောင့် စာရင်းကိုင်ဌာနသည် ဘတ်ဂျက်များကို အခမဲ့စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် စာချုပ်ပါသဘောတူညီချက်များနှင့်အညီ တော်ဝင်ငွေပေးချေမှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်တေးဂီတစတိုးများနှင့် တိုက်ရိုက်သဘောတူညီချက်များ၊ ရောင်းအားကိုခြေရာခံရန် ဂရပ်များထုတ်ပေးရန်နှင့် အရေးအကြီးဆုံးမှာ ဒေတာကို CSV ဖိုင်များအဖြစ် တင်ပို့ရန်ဖြစ်သည်။

ဟုတ်ပါတယ်, ဝန်ဆောင်မှုစျေးနှုန်းနှင့်အတူလာ. စံချိန်တင်တံဆိပ်များသည် Rebeat ကို ဖြန့်ဖြူးသူအဖြစ် အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် တစ်နှစ်လျှင် 15% အရောင်းကော်မရှင်နှင့် ပုံသေအခကြေးငွေ $649 ပေးရသော ကုမ္ပဏီဒေတာများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေရန်အတွက် Forbes မှ ဖော်ပြခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ခန့်မှန်းချက်များအရ၊ အခြေအနေအများစုတွင် အညွှန်း၏စာရင်းအင်းထပ်ဆင့်မှုတစ်ခုသည် ပိုမိုကုန်ကျလေ့ရှိသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ Rebeat နှင့် လက်မှတ်ထိုးခြင်းသည် ငွေချွေတာမှုတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။