තවත් දවස් කිහිපයකට පෙර, Python, Machine Learning සහ Streamlit භාවිතයෙන් සාමාන්යයක් වූ පරිදි දත්ත සකස් කරගැනීමේ ව්යාපෘතියක් ආරම්භ කළා. ඒ ව්යාපෘතියේ නම ContextLens ය. මෙය කුඩා පරිමාණයේ පෝට්ෆෝලියෝ ඇප් එකක් වන අතර, ඕනෑම CSV ගොනුවක් උඩුගත කරලා, ඒකේ ව්යුහය පරීක්ෂා කර, මොඩලයක් ගොඩනැගීමට පෙර වැදගත් උපදෙස් දෙයි.
සාමාන්ය ML පාඨමාලා වලදී අපි CSV එකක් ලෝඩ් කරලා, මොඩලයක් තෝරලා, පුහුණු කරලා, නිරුපිත නිවැරදිභාවය පරීක්ෂා කරනවා. එහෙත්, ඒ පියවර වලට පෙර කළ යුතු ප්රධාන විශ්ලේෂණයක් බොහොමයක් අවම කරලා තියෙනවා – උදාහරණයක් ලෙස, මේ ප්රශ්නයක් classificationද regressionද? ලක්ෂ්ය පරාමිතිය අසාමන්ය ලෙස අසමතුලිතද? “ID” කෝලම එකක් අස්ථානගතව මොඩලයට පිළිතුර දෙනවාද? නැවත නැවත පෙනෙන අඩුගැසීම්, නැවත නැවත පෙනෙන duplicate පේළි, උසස්‑කාර්ඩිනාලිටි කාණ්ඩ, හෝ feature ගණන observation ගණනට වඩා වැඩිද? පළපුරුදු පර්යේෂකයින් මේ සියල්ල ස්වයංක්රීයව හඳුනා ගනී, නමුත් ඒ තීරණය මනසෙහි රහසිගතව පවතී.
ContextLens එම “විරුද්ධ” තට්ටුව පෙන්වීමට උත්සාහ කරයි. පරිශීලකයා දත්ත සමුදායක් උඩුගත කරන විට, එය missing values, duplicate rows, identifier column, class imbalance, high‑dimensionality වැනි ගැටලු පෙන්වයි. ඒ අනුව, මොඩලයක් තැනීමට පෙර මූලික ඇගයීමක් කරනවා. මෙහි අරමුණ මොඩලයක් පුහුණු කිරීම නොව, මුලින්ම මොඩලය ගොඩනැගීමට තත්ත්වය සුදුසුදැයි පරීක්ෂා කිරීමයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තරුණ සංවර්ධකයින්, විශ්වවිද්යාල සිසුන් සහ ව්යාපාරිකයන් සඳහා ContextLens ගුණාත්මක ප්රතිලාභ දෙයි:
- අධ්යයන සහ පුහුණුව: දත්ත විශ්ලේෂණයෙහි මූලික පියවරයන් – missing value detection, class imbalance handling වැනි දේ ඉගෙන ගැනීමට හොඳ උදාහරණයක්.
- ඉංජිනේරු නිර්මාණය: Streamlit, Python, sklearn වැනි ජනප්රිය තාක්ෂණ භාවිතා කරලා, කෙටි කාලයකින් MVP (Minimum Viable Product) එකක් නිර්මාණය කළ හැක.
- ව්යාපාරික තීරණ: දත්ත ගුණාත්මකභාවය පරීක්ෂා කරලා, අසාර්ථක මොඩලයක් නිර්මාණය වීමේ අවදානම අඩු කරයි. ඒ නිසා, කුඩා හා මධ්යම පරිමාණ ව්යාපාරයන්ට AI/ML ව්යාපෘති ආරම්භ කිරීම සරල වේ.
ඉන්පසු, ContextLens හි “context‑aware” කියන නාමය AI‑powered ලෙස නොකියවීමේ තේරීමත්, පද්ධතියේ තීරණයන් පාරදෘශ්ය ලෙස දක්වීමත්, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පාරිසරිකයෙහි විශ්වාසය වැඩි කරයි.
අවසන් වශයෙන්, ContextLens එකක් මගින් දත්ත සැකසීමේ පළමු පියවරේම නිවැරදි තීරණ ගත හැකි බව පෙන්වා දෙයි. මෙය දේශීය AI/ML ප්රවර්ධනයේ නව මාර්ගයක් වශයෙන් සැලකිය හැක.
