Andmete ühendamine

Data Fusion on protsess, mis ühendab mitu andmeallikat, et tuvastada täpsem teave kui see, mis on saadaval igast allikast eraldi. See kasutab erinevatest allikatest – sealhulgas anduritest, kohalikest failidest, andmebaasidest ja välistest allikatest – pärinevaid andmeid, et luua antud süsteemi, olukorra, kontseptsiooni või stseeni ühtne mudel. See võimaldab põhjalikumat arusaamist, kui ükski allikas üksi pakkuda suudaks.

Data Fusionit saab kasutada andmekaeveprotsessi osana, suurendades tulemuste täpsust suuremahulise andmestiku kaevandamisel. Seda saab kasutada ka arvutinägemises kujutise funktsioonide eraldamiseks, näiteks objektide tuvastamiseks või stseeni tõlgendamiseks.

Lisaks täpsuse parandamisele aitab Data Fusion pakkuda ühtsemaid andmeid. Mitme allika ühendamine vähendab ebaõigete andmete tõenäosust, kuna ebakõlad tuvastatakse ja parandatakse. Selle tulemuseks on kvaliteetsem tulemuste komplekt.

Data Fusion on oluline paljudes andmetöötluse valdkondades, nagu robootika, tehisintellekt, turvalisus ja asjade internet. Ühtsete olukordade mudelite loomisega saavad organisatsioonid optimeerida otsuseid ja saavutada suuremat täpsust.

Andmefusiooni saab teostada erinevate tehnikate abil, nagu Bayesi järeldus, Kalmani filtreerimine, Dempsteri-Shaferi teooria või hägusloogika. Sobiv tehnika sõltub andmeallikatest ja protsessi eesmärkidest.

Data Fusion on oluline tööriist andmekogumite täpsuse ja järjepidevuse parandamiseks. See on võimas tehnika, mis võib parandada arusaamist antud süsteemist, olukorrast, kontseptsioonist või stseenist.