OLINGAN MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH VA ANALIZ QILISH

|
OLINGAN MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH VA ANALIZ QILISH
|
bet | 5/6 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 45,64 Kb. | | #233990 |
Bog'liq Raximov2.3 OLINGAN MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH VA ANALIZ QILISH
Olingan ma'lumotlarni qayta ishlash va analiz qilish jarayonlari inson shaxsini aniqlash va tanib olish tizimlarida muhim ahamiyatga ega. Ushbu jarayonlar quyidagi bosqichlardan iborat:
Ma'lumotlarni Qayta Ishlash
1. Ma'lumotlarni yig'ish:
- Sensordagi ma'lumotlar: Biometrik skanerlar (yuz tanish, barmoq izi skaneri va boshqalar) orqali yig'ilgan xom ma'lumotlar.
- RFID/NFC: Radio chastotali identifikatsiya va yaqin maydon aloqa texnologiyalari orqali yig'ilgan ma'lumotlar.
2. Oldindan qayta ishlash:
- Ma'lumotlarni tozalash: Shovqin va aralashuvlardan xoli qilish, yo'qolgan yoki noto'g'ri ma'lumotlarni to'g'rilash.
- Normalizatsiya: Ma'lumotlarni yagona format va o'lchov birliklariga keltirish.
- Xususiyatlarni ajratish: Muhim xususiyatlar va naqshlarni ajratib olish (masalan, yuz tanish uchun asosiy yuz nuqtalarini aniqlash).
3. Ma'lumotlarni shifrlash va himoyalash:
- Shaxsiy ma'lumotlarni xavfsiz saqlash va uzatish uchun shifrlash texnologiyalaridan foydalanish.
Ma'lumotlarni Analiz Qilish
1. Xususiyatlarni chiqarish va tanish:
- Xususiyatlarni ajratish algoritmlari: Neyron tarmoqlar va boshqa mashinaviy o'rganish algoritmlari yordamida biometrik xususiyatlarni aniqlash.
- Taqqoslash: Yig'ilgan biometrik ma'lumotlarni oldindan mavjud ma'lumotlar bazasi bilan solishtirish va moslik darajasini aniqlash.
2. Ma'lumotlarni tahlil qilish:
- Statistik tahlil: Biometrik ma'lumotlarning statistik xususiyatlarini tahlil qilish.
- Neyron tarmoqlar: Chuqur o'rganish tarmoqlari orqali yuzlarni, barmoq izlarini yoki boshqa biometrik ko'rsatkichlarni aniqlash va tasdiqlash.
3. Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish:
- Tahlil natijalarini vizual tarzda taqdim etish (grafiklar, diagrammalar va boshqalar).
Qayta ishlash va analiz qilishda foydalaniladigan texnologiyalar
1. Ma'lumotlar bazasi menejment tizimlari (DBMS):
- Katta hajmdagi biometrik ma'lumotlarni saqlash va boshqarish uchun.
2. Big Data texnologiyalari:
- Hadoop, Spark: Katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uchun.
3. Mashina o'rganish kutubxonalari va freymvorklari:
- TensorFlow, PyTorch: Neyron tarmoqlarni yaratish va o'qitish uchun.
- Scikit-learn: Oddiy mashina o'rganish algoritmlari uchun.
4. Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalari:
- Tableau, Power BI: Tahlil natijalarini vizual tarzda taqdim etish uchun.
- Matplotlib, Seaborn: Python kutubxonalari orqali ma'lumotlarni grafiklarga aylantirish.
Amaliy Misollar
1. Xavfsizlik tizimlari: Ma'lumotlar bazasidagi shaxsiy ma'lumotlarni tahlil qilish va aniqlash orqali kirishni boshqarish.
2. Banklar: Biometrik autentifikatsiya orqali mijozlarning shaxsini tasdiqlash va firibgarlikni oldini olish.
3. Sog'liqni saqlash: Biometrik ma'lumotlar orqali bemorlarning shaxsini aniqlash va ma'lumotlarni to'g'ri saqlash.
Olingan ma'lumotlarni qayta ishlash va analiz qilish jarayoni murakkab bo'lib, yuqori aniqlik va xavfsizlik talab qiladi. Bu jarayonlarni amalga oshirishda ilg'or texnologiyalar va usullar qo'llaniladi.
UMUMIY XULOSA
Axborot texnologiyalari departamenti, kompaniyada axborot texnologiyalari sohasida rivojlanishni ta'minlash, texnologik xizmat ko'rsatish, va ma'lumotlar xavfsizligini ta'minlashda katta rol o'ynaydi. U departament faoliyati, kompaniya maqsadlari va talablari bilan moslashadi va kompaniyani axborot texnologiyalari sohasida rivojlantirishga yordam beradi
|
| |