تاریخی انcyclopedia
د ۲۰۲۰ کلونو په پیل کې، ځان زده کړې الگوریتمونه د معلوماتو تحلیل لپاره یوې کلیدي ټیکنالوژۍ یوې برخې ته لاړل. دا دوره د ماشین زده کړې او مصنوعي ذہانت په برخه کې د مهم پرمختګ نښه وه، چې د معلوماتو لویو حجمونو پروسس او تفسیر کولو نوښتونو ته لار هوار کړه. د دودیزه توګه، الگوریتمونه له متخصصینو څخه د پام وړ هڅو ته اړتیا لرله ترڅو دستی ترتیب او پیرامیټرونه وټاکي. مګر ځان زده کړې الگوریتمونه د بدلونونو شرایطو ته ځان سره سمون ورکولو او په اوتوماتیک ډول د معلوماتو پراساس زده کړې وړتیا لري، چې دا یې خورا ګټور او مؤثر تحلیل وسیلې جوړوي.
ابتداء کې، د ځان زده کړې الگوریتمونو مفهوم د احصایوي زده کړې میتودونو او نیورون شبکو ته اړه لري، چې په ۲۰ مې پیړۍ کې رامینځته شوي. مګر په ۲۰۲۰ کلونو کې د دې ساحه کې د پام وړ پرمختګ وشو، چې د ژورې زده کړې او تقویه شوی زده کړې په څیر ټیکنالوژیو له امله. د لویو ډیټا سیټونو، قوي ګرافیکي پروسیسرونو او د کلاوډ محاسباتو کارول د الگوریتمونو د زده کړې پروسه چټکولو کې کلیدي رول ولوباوه.
د ځان زده کړې الگوریتمونه په مختلفو برخو کې کارول شوي، لکه طب، مالي، مارکیټینګ، ترانسپورت او ډیر نور. په طب کې، دوی د ناروغیو تشخیص کې مرسته کوي، د طبي عکسونو تحلیل کولو او د ناروغیو پرمختګ اټکل کولو سره. په مالي سکتور کې، دوی د پانګې اچونې ستراتیژیانو جوړولو او د درغلیو موندلو لپاره کارول کیږي. د مارکیټینګ په برخه کې، الگوریتمونه د کارونکي چلند تحلیل کولو او د راکړې پېسې وړانديزونو ته د راټول شویو معلوماتو پراساس سمون ورکوي. په ترانسپورت صنعت کې، ځان زده کړې سیسټمونه د لوژستیک پروسو د خوندیتوب او مؤثریت زیاتولو لپاره کارول کیږي.
په دې برخه کې یوه مهمه لاسته راوړنه د هغه الگوریتمونو پرمختګ دی چې د لږ شمیر لیبل شوي معلوماتو په کارولو سره ځان زده کړې وړتیا لري. دا د معلوماتو راټولولو او پروسس کولو لګښتونه کم کړي، چې ټیکنالوژۍ یې د کوچنیو شرکتونو او سټارټ اپونو لپاره یوه ترجیح ګرځوي. سربیره پردې، د پرمختللو ټرانسفارمرونو پراساس میتودونه رامینځته شوي، چې د طبیعي ژبې پروسس کیفیت ښه شوی، چې د مؤثره څپې مشاورانو او د غږ پیژندنې سیسټمونو د رامینځته کولو امکان برابر شو.
که څه هم د ځان زده کړې الگوریتمونو ګڼ مثبت اړخونه دي، بیا هم د اخلاق او شفافیت په اړه پوښتنې راپورته کیږي. د دې ډول الگوریتمونو کارول ممکن د پریکړو په نیولو کې د تعصب لامل شي، که چیرې الگوریتمونه په تاریخي معلوماتو باندې روزل شي، چې تعصب لري. د دې پایله دا شوه چې د لا شفاف او عادلانه سیسټمونو جوړولو لپاره خوځښتونه رامینځته شول، چې ځانګړي میتودونو ته وده ورکړه د معلوماتو کیفیت کنټرول او د دې تاثیراتو ارزونې لپاره.
د مصنوعي ذہانت ټیکنالوژۍ له پرمختګ سره، د ځان زده کړې الگوریتمونه ممکن لا تر اوسه هم پرمختګ وکړي، د لا ځواکمن او پیچلي کیدو په لور. تمه کیږي چې د ماډلونو د تشریح کولو د ښه کولو لپاره پاملرنه وشي، او همداراز د هایبري میتودونو رامینځته کولو باندې، کوم چې د طبقاتو په بریالیتوب کې د یوه ګډې رویکرد توب وکړي او هم د احصایې دودیزې میتودونه. دا ټول به د معلوماتو تحلیل لپاره نوې فرصتونه پرانیځي او د پریکړو نیولو لپاره لا دقیقې وسایل وړاندې کړي.
له دې سره، د ۲۰۲۰ کلونو په وینا د معلوماتو تحلیل لپاره د ځان زده کړې الگوریتمونه نه یوازې تخنیکي لاسته راوړنه، بلکه یو ټولنیز او اقتصادي پدیده هم ده. دوی د معلوماتو تحلیل ته نوې روشونه بدلوونکې دي، او د مختلفو برخو څیړونکو او متخصصینو لپاره نوې افقونه پرانیزي. دا مهمه ده چې ټینګار وشي چې د دې ټیکنالوژیو د کارونې د ودې سره، د دوی اخلاقي اړخونو ته هم پاملرنه وشي، ترڅو د راتلونکې لپاره مسؤل او خوندیتوب کارونې یقیني شي.