Fuzzy Match By Transformation Table - परिवर्तन तालिका द्वारा फ़ज़ी मैच

Description: फ़ज़ी मैचिंग क्या है और यह मेरे मार्केटिंग अभियान में कैसे मदद कर सकता है? फ़ज़ी मिलान के तीन प्रमुख चरण हैं: 1) पैटर्न पहचान, 2) फ़ज़ी मिलान और 3) अनिश्चितता माप। पैटर्न पहचान फ़ज़ी मिलान का पहला चरण है और यह दो डेटा सेटों के बीच समानता की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करता है। यह डेटा में पैटर्न खोजने में मदद करता है जहां कोई स्पष्ट या परिभाषित संबंध नहीं हो सकता है। फ़ज़ी मैच का दूसरा चरण गाइड के रूप में इन पैटर्नों का उपयोग करके सर्वोत्तम संभव मैच ढूंढ रहा है। यह अनुमान लगाने के लिए एक संभाव्य दृष्टिकोण का उपयोग करता है कि पहले पाए गए प्रत्येक पैटर्न के लिए सबसे अच्छा संभव मिलान क्या होगा। तीसरा कदम यह निर्धारित करने के साथ है कि हम इस अनुमान के कितने करीब या निश्चित हो सकते हैं और हम कितना आश्वस्त हो सकते हैं कि अनुमान सही है। Table Of Content: 00:00 Introduction 01:00 Fuzzy Match By Transformation Table 11:00 Conclusion परिचय: परिवर्तन तालिका द्वारा एक अस्पष्ट मिलान क्या है? फ़ज़ी मैच एक प्रकार की खोज क्वेरी है। इसका उपयोग उन अभिलेखों को खोजने के लिए किया जाता है जो इनपुट स्ट्रिंग के करीब हैं, लेकिन कुछ विसंगतियां हैं। पारंपरिक खोज क्वेरी के साथ अस्पष्ट मिलान संभव नहीं है क्योंकि यह अनुमानित स्ट्रिंग मिलान पर निर्भर करता है। एसक्यूएल में ऐसा करने का एकमात्र तरीका टीएफ ट्रांसफॉर्मेशन टेबल का उपयोग करना है। एक TF रूपांतरण तालिका किसी भी कॉलम को स्ट्रिंग्स के एक सेट के साथ अनुक्रमित कर सकती है जिसका अर्थ समान है लेकिन अलग-अलग वर्तनी या भाषण के अलग-अलग हिस्से या अलग-अलग कैपिटलाइज़ेशन हैं। फ़ज़ी मिलान के लाभ फ़ज़ी मिलान खोज परिणामों को वापस करने की प्रक्रिया है जो क्वेरी के लिए सटीक मिलान नहीं हैं लेकिन अप्रासंगिक होने के बहुत करीब हैं। फ़ज़ी मिलान सटीक मिलान की तुलना में अधिक सटीक और प्रासंगिक परिणाम उत्पन्न कर सकता है। यह फ़ज़ी मैचों की सटीकता के कारण है, जो सटीक मिलानों की तुलना में बेहतर संभावित मिलान प्रदान करता है। यह फ़ज़ी मिलानों की प्रासंगिकता के कारण भी है, जो सटीक मिलानों की तुलना में अधिक प्रासंगिक परिणाम प्रदान करता है जो बहुत अधिक अप्रासंगिक मिलान उत्पन्न करते हैं। फ़ज़ी मिलान कैसे काम करता है फ़ज़ी मैचिंग एक तालिका बनाने की प्रक्रिया है जो दो शब्दों की तुलना करती है जहाँ एक शब्द दूसरे शब्द के समान या कम हो सकता है। एक फ़ज़ी मैच क्वेरी इस प्रकार तैयार की जाती है: "ऐसे शब्द जो या तो कमोबेश दूसरे शब्दों की तरह होते हैं।" फ़ज़ी मिलान का एक उदाहरण तब है जब आप दो नामों का मिलान करने का प्रयास कर रहे हैं, जिनमें से एक में एक अतिरिक्त वर्ण हो सकता है। उदाहरण के लिए, नामों की निम्नलिखित सूची के साथ: जॉन, ऐन, जैक, ऐनी फ़ज़ी मिलान क्वेरी "समान नाम" होगी और निम्नलिखित मान लौटाएगी: ऐन ऐन - 0% समानता जैक - 100% समानता आपके मार्केटिंग अभियानों में उपयोग करने के लिए फ़ज़ी खोज युक्तियाँ और तरकीबें फ़ज़ी सर्च फ़ंक्शन एक अच्छा टूल है जो आपको विभिन्न भाषाओं में जो आप खोज रहे हैं उसे ढूंढने देता है। इसे सक्रिय करने के लिए, अनुवाद पैनल खोलें और "फजी सर्च" बटन पर क्लिक करें। फ़ज़ी ट्रांसलेशन सुविधा पहले से ही डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है, इसलिए इसे ढूंढना आसान होना चाहिए। फ़ज़ी ट्रांसलेशन फ़ंक्शन आपको एक समय में कई भाषाओं में खोज करने की अनुमति देगा। आप विभिन्न भाषाओं की सूची में से भी चुन सकते हैं यदि वे ड्रॉप-डाउन मेनू में शामिल नहीं हैं। किसी ऐसी भाषा में सामग्री खोजने का प्रयास करते समय जिसे आप अच्छी तरह से नहीं जानते हैं या एक भाषा से दूसरी भाषा में सामग्री का अनुवाद करने का प्रयास करते समय यह सुविधा बहुत उपयोगी होती है। निष्कर्ष: 4 तरीके आप आज TF टेबल्स की शक्ति का उपयोग कैसे कर सकते हैं TF टेबल्स का उपयोग करें: 1. दोहराव और थकाऊ कार्यों की गणना और पुन: गणना करने में लगने वाले समय को कम करें 2. सटीकता और स्थिरता में सुधार करें 3. डेटा का स्पष्ट दृश्य प्रतिनिधित्व बनाएं 4. डेटा बिंदुओं के विभिन्न सेटों की तुलना करना आसान बनाएं