गंदे संदर्भों से गोल्डन रिकॉर्ड्स तक: AI/ML कैसे MDM को अराजकता से बचाता है
मास्टर डेटा प्रबंधन (MDM) संदर्भों की मैन्युअल सफाई अक्षम है; एकमात्र टिकाऊ रास्ता AI/ML-आधारित स्वचालन है। वर्गीकरण, सिमैंटिक सर्च और बुद्धिमान विशेषता निष्कर्षण को मिलाने वाले हाइब्रिड मॉडल तेज़ और अधिक सटीक विशेषता मानकीकरण सक्षम बनाते हैं, जिससे डेटा अराजकता एकीकृत गोल्डन रिकॉर्ड्स में बदल जाती है।
लेख एनएसआई के क्षरण के कारणों की पड़ताल करता है: समानांतर सूचना प्रणालियाँ, डेटा प्रविष्टि के अलग-अलग तरीके, मानवीय कारक, अपूर्णता और पुराने मानक। सरल स्ट्रिंग तुलना एल्गोरिदम (डेमेराउ-लेवेनश्टीन दूरी, जारो-विंकलर) केवल 30-40% मामलों में स्वीकार्य गुणवत्ता प्राप्त करते हैं, क्योंकि वे शब्दार्थ, आकृति विज्ञान या संदर्भ को ध्यान में नहीं रखते हैं, जिससे मौलिक रूप से भिन्न वस्तुओं का गलत विलय हो सकता है। एकमात्र विश्वसनीय मार्ग विशेषता सामान्यीकरण है, जिसमें पाँच चरण शामिल हैं: ऑडिट और विश्लेषण, संरचना और संवर्धन, संदर्भ निर्माण के साथ सफाई, प्रकाशन और एकीकरण, और रखरखाव और सुधार। SOFROS AI/ML सेवा के उदाहरण का उपयोग करते हुए, यह दिखाया गया है कि कैसे मशीन लर्निंग और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) वर्गीकरण, विशेषता निष्कर्षण और सामान्यीकरण को स्वचालित करते हैं, जिससे डेटा गुणवत्ता और पूर्णता में सुधार होता है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ —
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