E nwere mkpa na-eto eto maka mmụta mmụta akwụkwọ (SCL) na ụlọ akwụkwọ agụmakwụkwọ dị elu, gụnyere dentistry. Agbanyeghị, SCL nwere ngwa pere mpe na agụmakwụkwọ eze. Ya mere, ọmụmụ a bu n'obi ịkwalite ngwa nke SCL na kọntineti na-eji ụdị ụlọ akwụkwọ (bụ) nke ụmụ akwụkwọ ezé dị ka ihe bara uru maka mmepe bụ ụkpụrụ . Àgwà ndị na-ekwe nkwa maka ụmụ akwụkwọ ezé.
Ngụkọta nke ụmụ akwụkwọ 255 nke Mahaya nke Mahadum nke Mahaya mezuru akwụkwọ mmụta nke ụdị mmụta (M-I-ILS), nke nwere ihe 44 iji dee ha na LSs. A na-eji data anakọtara (a na-akpọ dataset) na kọntinomụ osisi na-amụta ijikọ ụmụ akwụkwọ na-akpaghị aka na ụmụ akwụkwọ na-akpaghị aka. A na-enyocha izi ezi nke ihe mmụta dị na ngwa ọrụ.
Ngwa nke ime mkpebi na-eme mkpebi na usoro akpaghị aka n'etiti LS (ndenye) na bụ (Mmepụta) na-enye ohere maka ndepụta nke usoro mmụta dabara adaba maka ụmụ akwụkwọ eze. Ngwá ọrụ ahụ bụ gosipụtara izizi zuru oke ma na-echeta maka ihe ziri ezi nlereanya, na-egosi na ọ dabara na LS ka enwe mmetụta dị mma na nkọwapụta.
Ngwá ọrụ nkwanye ùgwù nke sitere na osisi mkpebi mkpebi egosiwo ikike ya iji mee ka mmụta mmụta ụmụ akwụkwọ kwekọrọ na ụmụ akwụkwọ na-eme nke ọma. Ngwá ọrụ a na-enye nhọrọ dị egwu maka usoro ọmụmụ ihe ma ọ bụ modulu ndị nwere ike ịkwalite ahụmịhe mmụta ụmụ akwụkwọ.
Nkuzi na mmụta bu ihe omume di nkpa na ulo akwukwo. Mgbe ị na-azụlite usoro agụmakwụkwọ dị elu, ọ dị mkpa ilekwasị anya na mkpa mmụta ụmụ akwụkwọ. Enwere ike ikpebi mmekọrịta n'etiti ụmụ akwụkwọ na gburugburu ebe mmụta ha site na LS ha. Ime nnyocha na-egosi na onye nkuzi ezubere iche banyere ụmụ akwụkwọ na-enwekarị nsogbu na ụmụ akwụkwọ na-enweghị nsogbu maka mmụta mmụta, dị ka ndị na-ewu ewu na mkpali. Nke a ga-emetụta arụmọrụ ụmụ akwụkwọ [1,2].
Bụ usoro ndị nkuzi na-eji iji nye ụmụ akwụkwọ ihe ọmụma na nkà mmụta, gụnyere inyere ụmụ akwụkwọ aka ịmụ [3]. N'ikwu okwu, ezigbo ndị nkụzi na-eme atụmatụ izi ihe ma ọ bụ nke kachasị mma na ụmụ akwụkwọ ha buru ibu, echiche ha na-amụta, echiche ha na-amụ. Theoletically, mgbe LS ma bụrụ egwuregwu, ụmụ akwụkwọ ga-enwe ike ịhazi ma jiri otu ikike iji mụta nke ọma. A na - eme atụmatụ mmụta gụnyere ọtụtụ ntụgharị n'etiti nkebi n'etiti, dịka ị na-ezi ihe duziri ma ọ bụ site na omume duziri maka omume onwe ya. N'iburu nke a n'uche, ndị nkuzi dị irè na-eme atụmatụ nkuzi na ebumnuche nke iwu ihe ọmụma ụmụ akwụkwọ na ikike [4].
Ihe a choro maka Scl na-eto na ulo akwukwo nke ulo akwukwo, tinyere dentistme. Ezubere atụmatụ SCL iji zute mkpa mmụta mmụta ụmụ akwụkwọ. Enwere ike iru nke a, dịka ọmụmaatụ, ọ bụrụ na ụmụ akwụkwọ na-ekere òkè na mmemme mmụta na ndị nkuzi na-eme dị ka ndị mmebe ihe ma na-ahụ maka inye nzaghachi bara uru. A na-ekwu na inye ihe mmụta na ihe ndị dabara adaba maka agụmakwụkwọ ma ọ bụ ihe masịrị ụmụ akwụkwọ 'ga-eme ka mmụta mmụta ụmụ akwụkwọ meziwanye ma kwalite ahụmịhe mmụta dị mma [5].
N'ikwu okwu, usoro mmụta ụmụ akwụkwọ ezé na-emetụta usoro mmụta dị iche iche ha chọrọ ka ha rụọ na gburugburu ebe obibi nke ha na-etolite ikike mmekọrịta dị mma. Ebumnuche nke ọzụzụ bụ ime ka ụmụ akwụkwọ nwee ike ijikọ ihe ọmụma banyere dentistry na-enwe ọgwụ na-enweta ihe omuma banyere ọnọdụ ụlọ ọgwụ ọhụrụ [6]. Nchọpụta mbụ na mmekọrịta dị n'etiti LS wee chọpụta na idozi atụmatụ mmụta mmụta nke LS ga-enyere aka melite usoro mmụta [8]. Ndị dere ndị edemede na-atụ aro iji ọtụtụ izi ihe na usoro nyocha iji mezuo mmụta na mkpa ụmụ akwụkwọ.
Ndị nkụzi na-erite uru na itinye aka na ntị iji nyere ha aka imepụta ihe, zụlite, na imepụta ndụmọdụ nke ihe ọmụma ụmụ akwụkwọ na-eme ka ihe ọmụma dị omimi na nghọta. Ndị na-eme nchọpụta emeela ngwa ọrụ LS, dị ka usoro mmụta mmụta Kolb, ụdị Fellm), na FLKMING VAK / VARKY THE [5, 9, 10]. Dabere na akwụkwọ ndị a, ụdị ihe a na-amụ ihe bụ ihe a na-ejikarị ụdị mmụta mmụta mmụta. N'ebe a na-eme nchọpụta nyocha ugbu a, a na-eji FSLM na-atụle ls n'etiti ụmụ akwụkwọ eze.
FSLM bụ usoro eji eji eme ihe maka nyocha na-eme nyocha na injinia. Enwere ọtụtụ ndị bipụtara na sayensị ahụike (gụnyere ọgwụ, nọọsụ, na-arụ ọrụ na-ere ọgwụ na Denland na-eji FSLM) (5, 13]. Ihe eji eme ihe iji tụọ akụkụ nke ls na flsm the index nke ịmụ ihe (ILS) na-enyocha akụkụ anọ (ntụgharị), ntinye (vishion). / Verral) na nghọta (sequaider / Global) [14].
Dị ka egosiri na eserese 1, akụkụ FSLm ọ bụla nwere mmasị kachasị mma. Dịka ọmụmaatụ, na nhazi nke ụmụ akwụkwọ, ụmụ akwụkwọ "na-arụ ọrụ na-ahọrọ usoro site na iji ihe mmụta, mụta ime site n'ime otu. "Na-eche echiche" LS na-ezo aka ịmụ site na iche echiche ma na-ahọrọ ịrụ ọrụ naanị. Enwere ike kewaa akụkụ nke eriri nke LS nwere ike kewaa "mmetụta" na / ma ọ bụ "ihe." "Mmetụta" studentsmụ akwụkwọ na-ahọrọ ọtụtụ ihe ọmụma na usoro dị mma, bụ eziokwu na-ahọrọ "ụmụ akwụkwọ" na-ahọrọ ihe na-adịghị mma ma kee ihe na okike. "Ntinye" nke LS mejupụtara "ihe ngosi" na "ọnụ ahịa" ndị na-amụ ihe. Ndị nwere "Valing" na-ahụkarị ka ha mụta site na ngosipụta nlele anya (dịka eserese, ma ọ bụ ihe ngosi "LS na-ahọrọ ịmata site na nkọwa edere. 'Ghọta' LS ụdị, a ga-ekewa ndị na-amụ ihe ndị dị otú ahụ ụzọ 'ụzọ' na 'ụwa'. "Usoro ndị na-amụpụta echiche na-ahọrọ usoro iche echiche ma mụta usoro site na nzọụkwụ, ebe ndị na-amụ akwụkwọ zuru ụwa ọnụ na-enwekarị echiche ka mma ma na-enweta nghọta ka mma mgbe niile ihe ha na-amụ mgbe niile.
N'oge na-adịbeghị anya, ọtụtụ ndị nchọpụta amalitela ịchọpụta usoro maka nchọpụta data nke akpaka, gụnyere mmepe nke algorith na ụdị nke ọhụrụ algorith na ụdị nwere ike ịkọwapụta nnukwu data [15]. Dabere na data enyere, na-elebara anya (Mil mmụta) na-enwe ike iwepụta usoro na hypothes na-ebu amụma nsonaazụ ọdịnihu dabere na owuwu algorithms [17]. Naanị tinye, usoro mmụta ọrụ na-ejikwa data ntinye ma zụọ algorithms. Ọ na - eme ka a na - emepụta ihe dị iche ma ọ bụ buru amụma dabere na ọnọdụ ndị yiri ya maka data ntinye aha. Isi uru igwe na-elekọta matara algorithms na-amụta na nsonaazụ dị mma ma ịchọrọ nsonaazụ [17].
Site na iji ụzọ nchekwa data ma mee ka ụdị njikwa osisi, nchọpụta akpaka nke LS kwere omume. A kọrọ na osisi mkpebi ka a na-ejikarị ya na mmemme ọzụzụ dị iche iche, gụnyere sayensị ahụike [18, 19]. N'ime ọmụmụ ihe a, ndị nrụpụta sistemụ ahụ ji emepụta nke ọma iji mata ụmụ akwụkwọ LS ma na-akwado nke ọma bụ maka ha.
Ebumnuche nke ọmụmụ a bụ ịmalite usoro nnyefe dabere na ụmụ akwụkwọ 'LS ma tinye usoro SCL site na ịhazi usoro Nzinye maka LS. Usoro nhazi nke a bu ihe eji enyere SCL usoro a ka egosiputara na uzo 1. A na-ekezi usoro a na-eji eme ihe abụọ, gụnyere usoro klaasị na-egosi maka ụmụ akwụkwọ.
Karịsịa, njirimara nke ngwaọrụ nkwado onye mgbakwunye gụnyere ojiji teknụzụ Weebụ na ojiji nke nyocha igwe osisi mkpebi. Ndị mmepe sistemụ meziwanye ahụmịhe onye ọrụ na agagharị site na imeghari ha na ngwaọrụ mkpanaka dị ka ekwentị na mbadamba.
Emere nnwale ahụ na ọkwa abụọ na ụmụ akwụkwọ si na ngalaba nke dentistry na Mahadum Malaya sonye na aka ya. Ndị sonyere zara ya na M-ILS na Bekee. Na oge mbụ, a na-eji akwụkwọ ụmụ akwụkwọ iri ise zụọ ụlọ ọrụ na-amụta na-amụta Algorithm. N'ime usoro nke abụọ nke mmepe usoro, a na-eji ụmụ akwụkwọ 255 meziwanye izi ezi nke ngwaọrụ emepe emepe.
Ndị niile sonyere na-enweta mkpirisi n'ịntanetị na mmalite nke ogbo ọ bụla, dabere na afọ agụmakwụkwọ, site na ndị otu Microsoft. A kọwara nzube nke ọmụmụ ihe ma nwee nkwenye nkwenye. Enyere ndị niile sonyere na njikọ iji nweta M-ILS. A gwara nwata akwụkwọ ọ bụla ịza ihe niile 44 na ajụjụ a. E nyere ha otu izu iji mezue ihe mgbanwe ahụ n'otu oge na ebe dabara adaba ha n'oge agụmakwụkwọ tupu mmalite nke ọkara. M-M-ILs dabere na ngwaọrụ ils mbụ ma gbanwee maka ụmụ akwụkwọ ezé. Yiri nke mbụ iLs, o nwere ihe ndị na-ekesa ihe niile (A, b), ya na ihe 11 ọ bụla, nke a na-eji atụle akụkụ nke akụkụ FSL.
N'oge okporo ụzọ mbụ nke mmepe ngwaọrụ, ndị nyocha ahụ na-eji aka ya na-eji data nke ụmụ akwụkwọ 50 eze eze. Dabere na FSLM, sistemụ ahụ na-enye nchikota nke azịza "A" na "B". Maka akụkụ nke ọ bụla, ọ bụrụ na nwa akwụkwọ ahụ họrọ "" dị ka azịza, nke LS dị ka onye na-arụ ọrụ, ma ọ bụrụ na a na-emepụta ihe a na-ahụ, ma ọ bụrụ na nwata akwụkwọ / asụsụ . / Global Onye Mmụta.
Mgbe ah u na-eme ka nd i na-enyocha ego na ndị nrụpụta ezé na ndị mmepe si usoro, a họrọ ajụjụ dabere na ngalaba flsm Synerch iji kọwaa otu nwa akwụkwọ. "Ihe mkpofu ya, na, mkpofu" bụ okwu a na-ekwu na mpaghara mmụta igwe, na-emesi ike na njiri mara data. Ogo data ntinye data na-ekpebi izizi na izi ezi nke ihe omumu nke igwe. N'oge usoro injinia dị na atụmatụ ahụ, emepụtara ntọala ọ bụla nke bụ nchikota nke azịza "A" na "B" dabere na FLSSM. A na-enye nọmba nke ọnọdụ ọgwụ na tebụl 1.
Gbakọọ akara ahụ dabere na azịza ya ma chọpụta LS nwata. Maka nwa akwụkwọ ọ bụla, akara ngosi ahụ sitere na 1 ruo 11. akara site na 1 ruo 3 na-egosi na ụmụ akwụkwọ na-egosi na ha na-eme ka otu gburugburu na-akụziri ndị ọzọ ihe . Valition ọzọ na otu akụkụ bụ nke sitere na 9 ruo 11 na-egosipụta mmasị siri ike maka otu njedebe ma ọ bụ nke ọzọ [8].
Maka akụkụ ọ bụla, a chịkọtara ọgwụ na "arụsi ọrụ ike", "na-atụgharị" na "nguzozi". Dịka ọmụmaatụ, mgbe otu nwa akwụkwọ "na-aza" "ọtụtụ mgbe" b "na ihe edoziri na akara ya karịrị otu ihe na-egosi na ọ na-anọchi anya ya, ọ na-anọchite anya" ls " Ngalaba. . Agbanyeghị, e mepụtara ụmụ akwụkwọ dị ka "na-eche" LS mgbe ha họọrọ "mgbe ha họọrọ" ajụjụ "a pụrụ iche (Isiokwu 1) ma gbachie ihe karịrị 5. N'ikpeazụ, nwa akwụkwọ ahụ nọ n'ọnọdụ nke "haverabibrium." Ọ bụrụ na akara ahụ erughị isi 5, yabụ nke a bụ "usoro" LS. E meghachiri usoro ọmụmụ ihe maka akụkụ nke abụọ nke ọzọ, ya bụ nghọta (na-arụ ọrụ (na-eche), ndenye / Velual (usoro nghọta / ụwa).
Modelsdị mkpebi nwere ike iji sọks dị iche iche na iwu mkpebi dị iche iche nke usoro ọmụmụ. A na-ele ya anya dị ka nhazi nke ewu ewu na ngwa ahịa. Enwere ike dochie anya site na iji osisi dị ka ọkọlọtọ [20]
Emebere usoro iwu dị mfe iji kwuo na akpaghị aka ma na-akọwara nwa akwụkwọ nke ọ bụla nke sitere na azịza ha. Uche nke dabeere ma ọ bụrụ na nkwupụta, ebe "ọ bụrụ na" mgbe ahụ "na-akọwapụta ihe a ga-eme, ọ bụrụ na X na-eme, wee y" (liu et al., 2014). Ọ bụrụ na data setịpụrụ na-ahụ maka na-eme ka ihe dị mma na-eme mkpebi nke ọma ma nyochaa ya, usoro a nwere ike ịbụ ụzọ dị irè iji mezigharị usoro nke LS na ọ bụ.
Na oge nke abụọ nke mmepe, Dateset na-abawanye ruo 255 iji meziwanye izi ezi nke akụrụngwa. E kewara data ahụ na 1: 4 ruru. Ejiri 25% (64) nke data setịpụrụ maka ule set, na 75% (191) dịka ọzụzụ (ọgụgụ 2). A ga-ekewa data ahụ iji gbochie ihe nlereanya site na a zụrụ ya na otu setịpụrụ data ahụ, nke nwere ike ibute ihe atụ iji cheta kama ịmụta. A zụrụ ihe nlereanya ahụ na ọzụzụ a setịpụrụ ma na-enyocha arụmọrụ ya na nnwale a nlereanya ahụtụbeghị mbụ.
Ozugbo emepụtara ngwá ọrụ ahụ, ngwa ahụ ga-enwe ike ide otu LS dabere na nzaghachi nke ụmụ akwụkwọ ezé site na interface web. E wuo usoro nchekwa ntanetịime ntanetịime site na iji asụsụ Python Programmem site na iji ntọala Django dị ka nkwado ndabere. Tebụl 2 depụtara akwụkwọ eji eme ihe na mmepe nke usoro ihe a.
A na-enye data ma ọ bụ mkpebi dị mma iji gbakọọ ma wepụta nzaghachi ụmụ akwụkwọ iji mepụta onye na-akpaghị aka na-akpaghị aka.
A na-ejikwa ọgba aghara a na-enyocha izi ezi nke osisi na-eme mkpebi na-aga na data enyere. N'otu oge ahụ, ọ na-ebute arụmọrụ arụmọrụ nke ọkwa. Ọ chịkọtara amụma ihe nlereanya ahụ ma jiri ha tụnyere mmachi data. Nsonaazụ nyocha ahụ dabere na ụkpụrụ anọ dị iche iche: Eziokwu dị mma (TP) - Ihe nlereanya nke ziri ezi (FP na-ebu amụma na-adịghị mma, ezigbo adịghị mma (TN) - Ihe nlereanya ahụ buru amụma nke ọma klaasị na-adịghị mma, na echiche ụgha (FN) - ihe nlereanya na-ebu amụma klaasị, mana akara ngosi ahụ dị mma.
A na - ejikarị ụkpụrụ ndị a na - amụ ihe dị iche iche nke Scikit-mụta ihe nlere anya na Python, ezighi ezi, na akara F1. Lee ihe atụ:
Cheta (ma ọ bụ nghọta) na-eme ihe nlereanya nke ndị otu nwata akwụkwọ na-eme nke ọma mgbe ị zachara ajụjụ nyocha M-ILS.
A na-akpọ nkọwapụta ezigbo adịghị mma. Dịka ị nwere ike ịhụ site na usoro dị n'elu, nke a kwesịrị ịbụ nke ezi nezigatives (TN) na ezi nezigatives na ihe ụgha (FP). Dị ka akụkụ nke ngwá ọrụ a tụrụ aro maka ịmepụta ọgwụ ụmụ akwụkwọ, ọ ga-enwe ike ịchọpụta.
Mpempe akwụkwọ mbụ nke ụmụ akwụkwọ iri ise na-eji zụọ ihe ngosi osisi ML gosipụtara na o ziri ezi n'ihi njehie mmadụ na njikọta (Isiokwu 3). Mgbe emechara usoro iwu dị mfe iji gbakọọ akara LS na-akpaghị aka na-akpaghị aka, ọnụ ọgụgụ na-arị elu, ọnụ ọgụgụ na-arị elu iji zụọ ma nwalee usoro eji reredren.
Na ọtụtụ ndị na-enwe ọgba aghara matrik, ihe yiri ihe nkiri na-anọchi anya ọnụ ọgụgụ nke amụma ziri ezi maka ụdị onye ọ bụla (ọgụgụ 4). N'iji usoro mkpebi mkpebi, a na-ebu amụma nke 64 ngụkọta nke 64. Ya mere, n'ọmụmụ ihe a, ihe dị anya na-egosi nsonaazụ a na-atụ anya, na-egosi na ihe nlereanya ahụ na-arụ nke ọma ma na-ebu amụma nke ọma akara klas nke ọ bụla. N'ihi ya, izi ezi nke ngwaọrụ nkwanye ahụ bụ 100%.
E gosipụtara ụkpụrụ nke izi ezi, nkenke, na akara F1 na F1 ụkpụrụ.
Ọgụgụ 6 na-egosi nlele nke mkpebi siri ike osisi mgbe ọ na-azụ ọzụzụ na nnwale. N'otu akụkụ ahụ site na akụkụ akụkụ, nke mkpebi siri ike osisi zụlitere na atụmatụ ole na ole gosipụtara izi ezi na nlele anya dị mfe. Nke a na - egosi na njiri mara injinia na - eduga na mbelata atụmatụ bụ nzọụkwụ dị mkpa iji melite arụmọrụ nlereanya.
Site na itinye akwụkwọ nyocha, nkewa ahụ n'etiti LS (ndenye) na bụ (Mmepụta) na-akpaghị aka ma nwee ozi zuru ezu maka ls ọ bụla.
Nsonaazụ gosiri na 34.9% nke ụmụ akwụkwọ 255 họọrọ otu (1) LS nhọrọ. Imirikiti (54.3%) nwere mmasị abụọ ma ọ bụ karịa. 12.2% nke ụmụ akwụkwọ kwuru na LS dị ezigbo eguzozi (Isiokwu 4). Na mgbakwunye na isi asatọ nke LS, enwere mkpokọta 34 nke ọkwa LS maka Mahadum Malaya Deintal Student. N'etiti ha, nghọta, na njikọta nke nghọta na ọhụụ bụ isi nke ụmụ akwụkwọ na-akọkwara (ọgụgụ 7).
Dịka enwere ike ịhụ site na Isiokwu 4, imirikiti ụmụ akwụkwọ nwere ihe dị mkpa (13.7%) ma ọ bụ 8.6%) ls. A kọrọ na 12.2% nke ụmụ akwụkwọ jikọtara nghọta na ọhụụ (ihe ịtụnanya-ele anya LS). Nchọpụta ndị a na-egosi na ụmụ akwụkwọ ahụ na-ahọrọ ịmụta ma cheta ụzọ ha guzobere, soro usoro nkọwapụta zuru oke, ma na-elebara usoro nkọwa zuru ezu, ma na-elebara anya na okike zuru ezu. N'otu oge, ha na-enwe mmasị ịmụta site na ile anya (site na iji eserese, wdg) ma na-ekwurita ma tinye ihe ọmụma na otu ma ọ bụ n'onwe ha.
Ọmụmụ ihe a na-enye usoro mmụta ekwentị nke eji eme ihe na Ngwuputa data, na-elekwasị anya na oge ozugbo na nke ziri ezi na ụmụ akwụkwọ na-atụ aro dabara adaba bụ. Ngwa nke mkpebi doro anya kọwara ihe ndị kacha emetụta ndụ ha na ahụmịhe ha. Ọ bụ ọrụ na-ahụ maka ọrụ mmụta na-amụ na-eji osisi na-eji osisi eme ihe iji mepụta data site na nke na-ekewa data gaa na mpempe akwụkwọ. Ọ na-arụ ọrụ site na ngwa ngwa kewaa data ntinye aka n'ime ọnụọgụ nke dabere na uru nke ihe ntinye nke ọ bụla n'ime ya ruo mgbe emere mkpebi na akwukwo.
Ngwongwo nke ime mkpebi na-anọchi anya ihe ngwọta dabere na njirimara ntinye nke nsogbu M-ILs na-anọchi anya amụma klaasị LS ikpeazụ. N'ime ọmụmụ ihe ahụ, ọ dị mfe ịghọta ndị isi osisi na-akọwa ma jiri anya nke uche hụ mkpebi mkpebi site na ilele mmekọrịta dị n'etiti amụma ntinye na amụma nrụpụta.
N'ọnwa sayensị kọmputa na injinịa, a na-ejikarị algoriths igwe na-egosipụta arụmọrụ ụmụ akwụkwọ dabere na akara ule ha dị [21] Nchọpụta gosiri na algorithm buru amụma nke ọma ma nyere ha aka ịmata ụmụ akwụkwọ n'ihe ize ndụ.
Ngwa nke ML algorithms na mmepe nke ndị ogbu mmadụ simulators maka ọzụzụ ezé na-akọ. Simulator nwere ike ịchegharị azịza physiological nke ọma ma enwere ike iji zụọ ụmụ akwụkwọ ezé na gburugburu ebe nchekwa [23]. Ọtụtụ ọmụmụ ndị ọzọ na-egosi na igwe na-amụta algorithms nwere ike ime ka ịdịmma na ahụike eze na nlekọta ahụike. Ejirila ihe mmụta na-amụ aka na nyocha nke ọrịa eze dabere na data setịpụrụ dịka mgbaasị na njirimara onye ọrịa [24, 25]. Ọ bụ ezie na ọmụmụ ihe ndị ọzọ enyochawo iji algorithms na-amụta algorithms ịrụ ọrụ dị ka amụma ndị ọrịa, na-eme ka atụmatụ ọgwụgwọ dị elu [26], ọgwụgwọ oge [27].
Ọ bụ ezie na ebipụtala akụkọ banyere ngwa igwe na dentistbụ, ngwa ya na agụmakwụkwọ ezé ka adịghị mma. Ya mere, ọmụmụ a bu n'obi iji otu osisi dị mma iji mata ihe kachasi mata na LS ma n'etiti ụmụ akwụkwọ eze.
Nsonaazụ nke ọmụmụ a na-egosi na akụrụngwa nkwanye ugwu nwere ezi omume ma zuo oke na-egosi na ndị nkuzi nwere ike irite uru na ngwa a. Iji usoro ọmụmụ data a na-adọrọ adọrọ, ọ nwere ike ịnye ndụmọdụ ahaziri iche ma meziwanye ahụmịhe agụmakwụkwọ na nsonaazụ ya maka ndị nkuzi na ụmụ akwụkwọ. N'etiti ha, ozi e nwetara site na Ngwá Ngwá ọrụ nwere ike idozi esemokwu dị n'etiti ndị nkuzi na mkpa mmụta mmụta ụmụ akwụkwọ. Iji maa atụ, n'ihi mmepụta akpaghị aka nke ngwaọrụ ntuziaka, oge achọrọ iji mata IP nwata akwụkwọ wee dakọtara ya na IP kwekọrọ ga-ebelata. N'ụzọ dị otu a, enwere ike ịhazi ọrụ ọzụzụ kwesịrị ekwesị na ihe ọzụzụ kwesịrị ekwesị. Nke a na - enyere aka imelite omume mmụta dị mma ụmụ akwụkwọ na ike itinye uche. Otu nnyocha e kọrọ na inye ụmụ akwụkwọ na mmụta na ihe omume ha nwere ike inyere ụmụ akwụkwọ aka ijikọ, usoro, ma nwee ọ enjoyụ na-enwe ohere dị ukwuu [12]. Nchọpụta na-egosi na mgbakwunye iji mee ka usoro mmụta ụmụ akwụkwọ na klaasị na-eme ka usoro mmụta ụmụ akwụkwọ na-arụkwa ọrụ dị oke egwu na ụmụ akwụkwọ na-eme ka ihe dị [28, 29].
Agbanyeghị, dị ka teknụzụ ọgbara ọhụrụ, enwere nsogbu na mgbochi. Ndị a gụnyere ihe ndị metụtara data, na-eme ihe ziri ezi, yana nkà ọkachamara na akụrụngwa dị mkpa iji zụlite na usoro mmụta eze; Agbanyeghị, na-eto eto na nyocha dị na mpaghara a na-egosi na teknụzụ mmụta ọgụgụ na-enwe mmetụta dị mma na agụmakwụkwọ eze na ọrụ eze.
Nsonaazụ nke ọmụmụ a na-egosi na ọkara ụmụ akwụkwọ ezé nwere ọchịchọ "ịghọta ọgwụ". Ofdị onye na-amụ ihe a nwere mmasị n'ihe atụ na ihe atụ dị iche iche, ndị na - amụ ihe, ndị na - amụ akwụkwọ, na eserese iji zipụta echiche na echiche. Nsonaazụ ndị dị ugbu a kwekọrọ na ọmụmụ ihe ndị ọzọ site na iji ILS iji nyochaa LS na ụmụ akwụkwọ ahụike na ụmụ akwụkwọ, ọtụtụ n'ime ha nwere njirimara nke ihe nlere anya na anya na nke a na-ahụ anya. Dalmolin et alle na-atụ aro na ịgwa ụmụ akwụkwọ gbasara LS ha na-enye ha ohere iru ikike ịmụ ihe. Ndị ọrụ nyocha na-arụ ụka na mgbe ndị nkuzi ghọtara usoro mmụta ụmụ akwụkwọ nke ọma, usoro izi ihe dị iche iche nke ga-eme ka ihe ndị ụmụ akwụkwọ na-eme ihe ga-eme ka ahụmịhe na mmụta [12, 31, 32]. Ọmụmụ ihe ndị ọzọ egosila na idozi 'LS na-egosi ndozi na ahụmịhe mmụta na arụmọrụ ụmụ akwụkwọ mgbe agbanwechara ụdị mmụta ha iji dabara LS [13, 33].
Echiche ndị nkuzi nwere ike ịdị mkpa gbasara mmejuputa usoro izi ihe dabere na ikike mmụta ụmụ akwụkwọ. Ọ bụ ezie na ụfọdụ na-ahụ uru dị na usoro a, gụnyere uru mmepe mmepe, ndị ọzọ na-ekwu na nkwado obodo, ndị ọzọ nwere ike ịmasị ihe banyere oge na nkwado ụlọ ọrụ. Na-agba mbọ idozi bụ isi ihe iji mepụta omume nwata akwụkwọ. Ndị isi agụmakwụkwọ agụmakwụkwọ dị elu, dị ka ndị nchịkwa mahadum, nwere ike ịme ọrụ dị mkpa n'ịdọgharị mgbanwe dị mma site na iwebata omume ndị mepere emepe na Nkwado Nkwado [34]. Iji mepụta usoro agụmakwụkwọ dị elu na nke na-anabata ihe n'ezie, ndị omempụ ga-emerịrị usoro nkwuwa okwu, dị ka mgbanwe iwu, na ịmepụta ihe ndị na-akwalite usoro ọmụmụ teknụzụ. Usoro ndị a dị oke mkpa iji nweta nsonaazụ achọrọ. Ntụziaka dị adị n'oge na-adịbeghị anya gosipụtara mmejuputa ihe ịga nke ọma nke ntụziaka dị iche iche chọrọ ịga ọzụzụ na mmepe maka ndị nkuzi [35].
Ngwá ọrụ a na-enye nkwado bara uru nye ndị nkuzi ezé chọrọ ịhazi ụzọ nwata akwụkwọ na-eme atụmatụ mmụta mmụta mmụta. Agbanyeghị, ọmụmụ a bụ naanị iji mkpebi nke osisi ML ML. N'ọdịnihu, ekwesịrị ịnakọta data dị iche iche iji tụnyere ụdị mmụta mmụta dị iche iche iji tụnyere izi ezi, ntụkwasị obi, na usoro nkwanye. Ọzọkwa, mgbe ị na-ahọrọ usoro mmụta kachasị dabara adaba maka otu ọrụ, ọ dị mkpa ịtụle ihe ndị ọzọ dịka ihe dị iche iche nlereanya na nkọwa.
Akara nke ọmụmụ a bụ na ọ lekwasịrị anya na ịpị ma ọ bụ n'etiti ụmụ akwụkwọ ezé. Ya mere, usoro mgbakwunye mepụtara ga-akwado ndị ahụ dabara adaba maka ụmụ akwụkwọ ezé. Mgbanwe dị mkpa maka ụlọ akwụkwọ agụmakwụkwọ dị elu.
Ngwá ọrụ mgbakwunye ngwa ngwa ngwa ọrụ na-arụ ọrụ ozugbo na ndị otu ụmụ akwụkwọ na-emekọ ihe bụ, na-eme ka usoro agụmakwụkwọ eze mbụ kweta iji nyere ndị nkuzi ezé aka atụmatụ nkuzi na ọrụ mmụta. Iji usoro afọ a na-agbanye data, ọ nwere ike ịnye ndụmọdụ ahaziri iche, chekwaa oge, melite atụmatụ nsụzi, na-akwado ọrụ ezubere iche, ma kwalite mmepe ọkachamara. Ngwa ya ga-akwalite ụzọ agụmakwụkwọ na-eso akwụkwọ.
Gilak Jani Associated Press. Dakọtara ma ọ bụ na-enweghị isi n'etiti ụdị mmụta mmụta mmụta akwụkwọ na ụdị nkuzi onye nkuzi. Int J mod gụrụ kọmputa sayensị. 2012; 4 (11): 51-60. https://doi./10.5815/ijmecs.2012.11.05
Post Oge: APR-29-2024