ಲಾಭಗಳು:
- ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಏನನ್ನೂ ಅಳಿಸದೆಯೇ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಶಿಸ್ತು ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಹ್ಯಾಶ್-ಆಧಾರಿತ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ (ಎನ್ಎಸ್ಆರ್ಎಲ್) ಮತ್ತು ಡಿ-ಡಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು (ಸಿಂಗಲ್ ಬಿಟ್ ಬದಲಾವಣೆ)
- ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟದ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸಲು ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು
ಆಧುನಿಕ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ತನಿಖೆಯು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಒಂದೇ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಘಟನೆಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಡಿಸ್ಕ್ಗಳು, ನೂರಾರು ಗಿಗಾಬೈಟ್ಗಳ ಇಮೇಲ್ ಆರ್ಕೈವ್ಗಳು, ಕ್ಲೌಡ್ ಬ್ಯಾಕಪ್ಗಳು, ಚಾಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆರಾಬೈಟ್ಗಳ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೂ ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ (ಔಷಧದಿಂದ ಎರವಲು ಪಡೆದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ; ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು, ಅಂದರೆ, "ಮೊದಲು ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕು" ಎಂಬುದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು) ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, AI ಹೇಗೆ ದತ್ತಾಂಶದ ದೊಡ್ಡ ರಾಶಿಗಳಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಯಾವ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಮಗ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಹೇಗೆ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಏಕೆ ಅಗತ್ಯ?
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಎರಡು ನೈಜತೆಗಳು ಸಂಘರ್ಷ: (1) ಎಲ್ಲಾ ಪುರಾವೆಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನೂ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಾರದು; (2) ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮಾನವಶಕ್ತಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಈ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ - ಏನನ್ನೂ ಅಳಿಸದೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು "ನಿರ್ಮೂಲನೆ" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ "ಆದ್ಯತೆ" ಆಗಿದೆ. ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ನಂತರ ಸರದಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ.
ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಲೈವ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ (ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಮೊದಲು ಚಿತ್ರಿಸಬೇಕೆಂದು ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ (ಒಮ್ಮೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಫೈಲ್/ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು). AI ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎರಡನೆಯದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಆದ್ಯತೆ.
ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಆದೇಶದ ನಿರ್ಧಾರವು ತನಿಖೆಯ ದಿಕ್ಕನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪಾಗಿ ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಾರಗಳು ತಡವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪುರಾವೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ತನಿಖೆಯ ಅವಧಿ ಮುಗಿದ ಕಾರಣ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು "ವೇಗದ ಟ್ರಿಕ್" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಇತರ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಹಂತದಂತೆಯೇ ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲಿಸಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಪೂರ್ಣ ತನಿಖೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕೇವಲ ಯಾವ ಭಾಗವನ್ನು ಮೊದಲು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ತತ್ವವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಲಹೆ: ನಿಮ್ಮ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾರಣಗಳ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಇರಿಸಿ. "ನಾವು ಮೊದಲು ಈ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ನೋಡಿದ್ದೇವೆ, ನಾವು ಇದನ್ನು ಕೊನೆಯವರೆಗೂ ಏಕೆ ಬಿಟ್ಟಿದ್ದೇವೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಕೇಳಬಹುದು. ಈ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ AI ನ ಆದ್ಯತೆಯ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಎಂದರೆ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕತೆ.
AI ಜೊತೆಗೆ ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಆದ್ಯತೆ
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಫೈಲ್ ಹೆಸರು, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕವನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ. AI ಇದಕ್ಕೆ ಸಂದರ್ಭದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಏನು, ಚಿತ್ರವು ಏನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ:
- ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟ - ಪದವು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಹೋಲುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು: "ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕಾಟವು "ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ", "ರವಾನೆ", "ಪಾವತಿ ಸೂಚನೆ" ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ವಿಷಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಸಾವಿರಾರು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಥೀಮ್ಗಳಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು (ಹಣಕಾಸು, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ, ತಾಂತ್ರಿಕ, ವೈಯಕ್ತಿಕ).
- ಭಾವನೆ/ಟೋನ್ ಗುರುತು: ಬೆದರಿಕೆ, ಗಾಬರಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಂತಹ ಸ್ವರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು.
- ವಿಷುಯಲ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ: ವಸ್ತು/ದೃಶ್ಯ ಟ್ಯಾಗ್ ಮೂಲಕ ಸಾವಿರಾರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು (ಕಾನೂನು ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಉದಾ. ಅಧಿಕೃತ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಷಯ ಮಾತ್ರ).
- ನಕಲು ಮತ್ತು ಜಂಕ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್: ಒಂದೇ ಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಫೈಲ್ಗಳ ಡಿ-ಡೂಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು (ತಿಳಿದಿರುವ ಹ್ಯಾಶ್ ಪಟ್ಟಿಗಳೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಹೊಸ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಮಾನವ ನೋಟವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವುದು.
ತಿಳಿದಿರುವ ಫೈಲ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್: NSRL ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಶ್ ಸೆಟ್ಗಳು
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವೇಗವರ್ಧಕವು ಉತ್ತಮ/ಕೆಟ್ಟ ಹ್ಯಾಶ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. NSRL (ನ್ಯಾಷನಲ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿ) ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಫೈಲ್ಗಳ ಹ್ಯಾಶ್ಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ "ತಿಳಿದಿರುವ ಉತ್ತಮ" ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರ-ರಚಿಸಿದ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಫೈಲ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, "ತಿಳಿದಿರುವ ಕೆಟ್ಟ" ಹ್ಯಾಶ್ಗಳನ್ನು (ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾಲ್ವೇರ್) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ನಂತರ ಉಳಿದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ AI ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಹ್ಯಾಶ್ ಆಧಾರಿತ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಒಂದು ಬಿಟ್ ಬದಲಾವಣೆಯು ಹ್ಯಾಶ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮಾಣಿತ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆಕ್ರಮಣಕಾರರು ಅದನ್ನು "ತಿಳಿದಿರುವ ಒಳ್ಳೆಯದು" ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಕೆಟ್ಟ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ನಿರ್ಮೂಲನೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 — ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟವು ಸಮಯವನ್ನು 20 ರಿಂದ ಭಾಗಿಸಿದೆ. ಆಂತರಿಕ ತನಿಖೆಯು 480GB ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಕೀವರ್ಡ್ ಹುಡುಕಾಟವು "ಲಂಚ" ಗಾಗಿ 3 ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದೆ. AI-ಚಾಲಿತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟವು "ಸಮಾಲೋಚನಾ ಶುಲ್ಕ," "ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ," "ಧನ್ಯವಾದ ಪಾವತಿ" ಮುಂತಾದ ಸೌಮ್ಯೋಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೆಳೆಯಿತು ಮತ್ತು 61 ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿತು. ಪರಿಶೀಲನೆಯು ವಾರಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ 2 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿತು; ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಡಿ-ಡಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಉಳಿಸಿದ ಮಾನವಶಕ್ತಿ. 1.7 ಮಿಲಿಯನ್ ಫೈಲ್ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ, ಹ್ಯಾಶ್-ಆಧಾರಿತ ನಕಲಿ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು NSRL ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ನಂತರ, ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅನನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು 92,000 ಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ತಂಡವು 95% ಸಿಸ್ಟಂ ಶಬ್ದದ ರಾಶಿಗಿಂತ ನಿಜವಾದ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಅತಿಯಾದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಬೆಲೆ. ಒಂದು ತಂಡವು AI ಅನ್ನು "ಹಣಕಾಸು-ಅಲ್ಲದ" ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಎಂದು ಕರೆಯುವುದನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ತೆರೆದಿಲ್ಲ. ಅದು ಬದಲಾದಂತೆ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಫೋಟೋ ಆಲ್ಬಮ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಸ್ಟೆಗಾನೋಗ್ರಫಿ ಅಲ್ಲ, ಕೇವಲ ತಪ್ಪು ಫೋಲ್ಡರ್). ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದ ಕಾರಣ ಪುರಾವೆಗಳು ವಿಳಂಬವಾಯಿತು. ಪಾಠ: ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಆದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ತಂತ್ರ:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಹಿರಿಯ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ತಜ್ಞ.ಡೇಟಾ: [ಉದಾ. 480GB ಇಮೇಲ್ + 1.2TB ಫೈಲ್ ಹಂಚಿಕೆ]. ವಿಚಾರಣೆ ವಿಷಯ: [ಉದಾ. ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ + ಲಂಚ]. ನನಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ತಂತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸಿ: ಯಾವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಯಾವ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ಯಾವ ಮಾನದಂಡದೊಂದಿಗೆ ನೋಡಬೇಕು; ಹ್ಯಾಶ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಮತ್ತು ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು. ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು "ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಒತ್ತಿಹೇಳಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2) ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟ ಪದ ವಿಸ್ತರಣೆ:
ವಿಷಯ: [ಲಂಚ / ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ / ಕಿರುಕುಳ]. ಈ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಸೂಚ್ಯ/ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು (ಆಡುಭಾಷೆ, ಕೋಡ್ವರ್ಡ್, ಪರೋಕ್ಷ ಭಾಷಣ ಸೇರಿದಂತೆ) ಮತ್ತು ಅಕ್ಷರಶಃ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಹುಡುಕಾಟದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿ ಪದವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ.
3) ವಿಷಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್:
ನಾನು ನಿಮಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು/ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಥೀಮ್ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಿ (ಹಣಕಾಸು, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ, ತಾಂತ್ರಿಕ, ಕಾನೂನು, ವೈಯಕ್ತಿಕ) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗೆ ಥೀಮ್ + ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ನೀಡಿ. ನೀವು ಥೀಮ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ "ಅಸ್ಪಷ್ಟ" ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ; ಈ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
4) ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ನಂತರದ ಆದ್ಯತೆಯ ವರದಿ:
ತಿಳಿದಿರುವ ಉತ್ತಮ (ಎನ್ಎಸ್ಆರ್ಎಲ್) ಮತ್ತು ನಕಲಿ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಳಿದ ಅನನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರ ಫೈಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ: ತನಿಖೆಯ ವಿಷಯದ ಪ್ರಕಾರ ಹೆಚ್ಚಿನ/ಮಧ್ಯಮ/ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ವಿಸ್ತರಣೆ-ವಿಷಯ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿರುವುದು, ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ/ಪಾಸ್ವರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ ಫೈಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಳೆದ 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಿರುವ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ.
ವಿಷಯ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ತರ್ಕವಿಲ್ಲ; AI ತನ್ನದೇ ಆದ "ಪ್ರಮುಖ" ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕ. ತನಿಖೆ: ಉದ್ಯೋಗಿಯೊಬ್ಬರು ಹೊರಡುವ ಮೊದಲು ಗ್ರಾಹಕರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸೋರಿಕೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ನಾನು ನಿಮಗೆ ಫೈಲ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ (ಹೆಸರು, ಗಾತ್ರ, ದಿನಾಂಕ, ವಿಸ್ತರಣೆ, ಮಾರ್ಗ) ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿಷಯ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇನೆ. ಕಾರ್ಯ: ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ರಫ್ತು/ಆರ್ಕೈವ್, ಕ್ಲೌಡ್ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಟ್ರೇಸ್, USB/ಬಾಹ್ಯ ಡಿಸ್ಕ್ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಕಳೆದ 60 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಬೇಡಿ; ಕೇವಲ ವಿಂಗಡಿಸಿ. ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.
ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ವಿಷಯ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು "ನೋ-ರಿವ್ಯೂ" ನಿರ್ಬಂಧವು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ವಿಧಾನಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ
ವಿಧಾನ
ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಬಲವಾದ ಬಿಂದು
ಅಪಾಯ
ಹ್ಯಾಶ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ (ಎನ್ಎಸ್ಆರ್ಎಲ್)
ತಿಳಿದಿರುವ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ
ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ, ನಿಖರವಾಗಿ
ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಫೈಲ್ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ಡಿ-ಡಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಒಂದೊಂದಾಗಿ ನಕಲು
ಮಾನವಶಕ್ತಿ ಉಳಿತಾಯ
ನಿಕಟ ನಕಲನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು
ಕೀವರ್ಡ್
ನಿಖರವಾದ ಪದಗಳಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ
ಸರಳ, ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ
ಸೂಚ್ಯ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ
ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟ (AI)
ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರವಾದುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ಸೂಚ್ಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ
ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ
ವಿಷಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ (AI)
ಥೀಮ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ
ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ
ತಪ್ಪು ಥೀಮ್ ಅಪಾಯ
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ಗಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ. ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯು "ಪರಿಶೀಲಿಸಬಾರದು" ಅಲ್ಲ; ಮಾದರಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಹ್ಯಾಶ್ ನಿರ್ಮೂಲನೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಂಬಿಕೆ. ಒಂದು ಬಿಟ್ ಬದಲಾವಣೆಯು ಹ್ಯಾಶ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಪೂರ್ಣ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು.
- ಕೇವಲ ಕೀವರ್ಡ್ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಸೂಚ್ಯ ಮತ್ತು ಕೋಡೆಡ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟದೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ.
- ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಹುಡುಕಾಟದ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. AI ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು "ಸಂಬಂಧಿತ" ಎಂದು ತೋರಿಸಬಹುದು; ಓದಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ತರ್ಕಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ. ನ್ಯಾಯಾಲಯದಲ್ಲಿ "ನೀವು ಇದನ್ನು ಮೊದಲು ಏಕೆ ನೋಡಿದ್ದೀರಿ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಉತ್ತರವಿರಬೇಕು.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಸೀಮಿತ ಸಮಯವನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ಶಿಸ್ತು - ಏನನ್ನೂ ಅಳಿಸದೆ, ಆದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲಕ. AI; ಇದು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟ, ಕಂಟೆಂಟ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಟೋನ್ ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ನಂತರ ಆದ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ವೇಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ತಜ್ಞರು ಹ್ಯಾಶ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ನ ಮಿತಿಗಳು, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ/ಋಣಾತ್ಮಕಗಳ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು "ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ತತ್ವವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲಿಸುವುದು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
30-40 ಸಾಲುಗಳ ಮಾದರಿ ಫೈಲ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು (ಹೆಸರು, ಗಾತ್ರ, ದಿನಾಂಕ, ವಿಸ್ತರಣೆ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶ) ತಯಾರಿಸಿ; ಅದರಲ್ಲಿ ಕೆಲವು "ತಪ್ಪಿಸುವ" ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಹಾಕಿ (ತಪ್ಪಾದ ಫೋಲ್ಡರ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್, ಬದಲಾದ ವಿಸ್ತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಫೈಲ್). "ಪೋಸ್ಟ್-ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಆದ್ಯತಾ ವರದಿ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ, ನಂತರ AI ಏನನ್ನಾದರೂ ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಕಡಿಮೆ-ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಿಂದ ಕನಿಷ್ಠ 15% ಅನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದೆ; ನಾನು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ರದ್ದು ಮಾಡಿಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ಅದರ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಹ್ಯಾಶ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಮತ್ತು ಡಿ-ಡಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟದೊಂದಿಗೆ ಕೀವರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಲಾಕ್ಷಣಿಕ/ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಮರ್ಥನೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.