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डाटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम डीप लर्निंग

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डाटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम डीप लर्निंग बनाम डेटा साइंस में क्या अंतर है:

डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग दोनों ऐसे क्षेत्र हैं जो एक-दूसरे से प्रेरित हैं, हालांकि उनमें कई चीजें समान हैं, फिर भी उनके अलग-अलग छोर हैं।

डेटा सेट में वस्तुओं के बीच दिलचस्प पैटर्न का पता लगाने के उद्देश्य से कुछ डेटा सेटों पर मनुष्यों द्वारा डेटा खनन किया जाता है। डाटा माइनिंग मशीन लर्निंग द्वारा विकसित तकनीकों का उपयोग परिणाम की भविष्यवाणी के लिए करता है।

जबकि मशीन लर्निंग एक कंप्यूटर की क्षमता है जो खनन किए गए डेटासेट से सीखता है।

आंकड़े खनन वी.एस. मशीन लेयरिंग

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा सेट्स और बिल्ड मॉडल में वस्तुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करने वाली जानकारी लेते हैं ताकि यह भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी कर सके। ये मॉडल और कुछ नहीं बल्कि एक परिणाम के लिए मशीन द्वारा की जाने वाली क्रियाएं हैं।

यह लेख आपको सभी के बारे में बताएगा डाटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग विस्तार से।

आप क्या सीखेंगे:

डाटा माइनिंग क्या है?

डेटा माइनिंग जिसे नॉलेज डिस्कवरी प्रोसेस के नाम से भी जाना जाता है, विज्ञान का एक क्षेत्र है जिसका उपयोग डेटासेट के गुणों का पता लगाने के लिए किया जाता है। RDMS या डेटा वेयरहाउस या जटिल डेटासेट जैसे समय श्रृंखला, स्थानिक, आदि से एकत्र किए गए डेटा के बड़े सेट डेटा आइटम के बीच दिलचस्प सहसंबंध और पैटर्न निकालने के लिए खनन किए जाते हैं।

इन परिणामों का उपयोग व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है, और इसके परिणामस्वरूप व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।

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शब्द 'ज्ञान डिस्कवरी इन डेटाबेस' (केडीडी) द्वारा गढ़ा गया था ग्रेगरी प्यात्सकी-शापिरो 1989 में डेटाबेस समुदाय में 'डेटा माइनिंग' शब्द 1990 में दिखाई दिया।

सांख्यिकीय विश्लेषण

( छवि स्रोत )

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जो बड़े डेटा को संसाधित करने के लिए जटिल एल्गोरिदम विकसित करती है और अपने उपयोगकर्ताओं को परिणाम प्रदान करती है। यह जटिल कार्यक्रमों का उपयोग करता है जो अनुभव के माध्यम से सीख सकते हैं और भविष्यवाणियां कर सकते हैं।

प्रशिक्षण डेटा के नियमित इनपुट के माध्यम से एल्गोरिदम में सुधार होता है। मशीन लर्निंग का लक्ष्य डेटा को समझना और डेटा से मॉडल का निर्माण करना है जिसे मानव द्वारा समझा और उपयोग किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग शब्द 1959 में कंप्यूटर गेमिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक अमेरिकी अग्रणी आर्थर सैमुअल द्वारा गढ़ा गया था और उन्होंने कहा कि 'यह कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देता है'।

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मशीन लर्निंग को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया गया है:

  • अनसुचित शिक्षा
  • पर्यवेक्षित अध्ययन

Unsupervised मशीन लर्निंग

अनउपलब्ध शिक्षण परिणामों का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित डेटा सेटों पर निर्भर नहीं करता है, लेकिन यह परिणामों का अनुमान लगाने के लिए क्लस्टरिंग और एसोसिएशन जैसी प्रत्यक्ष तकनीकों का उपयोग करता है। प्रशिक्षित डेटा सेट का मतलब उस इनपुट से है जिसके लिए आउटपुट ज्ञात है।

सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग

सुपरवाइज्ड लर्निंग शिक्षक-छात्र के सीखने की तरह है। इनपुट और आउटपुट चर के बीच संबंध ज्ञात है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इनपुट डेटा पर परिणाम की भविष्यवाणी करेगा जिसकी तुलना अपेक्षित परिणाम के साथ की जाएगी।

त्रुटि को सुधारा जाएगा और जब तक एक स्वीकार्य स्तर का प्रदर्शन प्राप्त नहीं हो जाता है, तब तक यह कदम पुनरावृति रूप से प्रदर्शित किया जाएगा।

मशीन लर्निंग

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टेबुलर फॉर्मेट में मशीन लर्निंग बनाम डेटा माइनिंग के बीच अंतर

कारकोंडेटा खननमशीन लर्निंग
7. सीखने की क्षमताडाटा माइनिंग के लिए मानव द्वारा किए जाने वाले विश्लेषण की आवश्यकता होती है, इसलिए यह एक मैनुअल तकनीक है।मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग से एक कदम आगे है क्योंकि यह डेटा माइनिंग द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीकों को स्वचालित रूप से सीखने और परिवर्तनों के अनुकूल बनाने के लिए उपयोग करता है। यह अधिक सटीक है तो डेटा खनन।
1 विस्तारडेटा माइनिंग का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जाता है कि डेटा सेट की विभिन्न विशेषताएं पैटर्न और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के माध्यम से एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं।
डेटा माइनिंग का लक्ष्य किसी डेटासेट के 2 या अधिक विशेषताओं के बीच संबंध का पता लगाना और परिणामों या क्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए इसका उपयोग करना है।		मशीन लर्निंग का उपयोग मूल्य के अनुमान या समय अवधि सन्निकटन जैसे परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।
यह समय के साथ अनुभव के साथ मॉडल को स्वचालित रूप से सीखता है। यह वास्तविक समय प्रतिक्रिया प्रदान करता है
2. काम करनाडेटा माइनिंग उपयोगी जानकारी को बाहर निकालने के लिए डेटा में गहरी खुदाई करने की तकनीक है।मशीन लर्निंग जटिल एल्गोरिदम को बेहतर बनाने की विधि है, ताकि प्रशिक्षित डेटासेट के साथ इसे खिलाकर मशीनों को सही बनाया जा सके।
3. उपयोगडेटा माइनिंग का उपयोग अक्सर अनुसंधान क्षेत्र जैसे वेब माइनिंग, टेक्स्ट माइनिंग, धोखाधड़ी का पता लगाने में किया जाता हैमशीन सीखने का उपयोग उत्पादों, कीमतों की सिफारिशें करने, वितरण के लिए आवश्यक समय आदि का आकलन करने में अधिक होता है।
4. अवधारणाखनन के पीछे की अवधारणा तकनीकों का उपयोग करके जानकारी निकालना और रुझानों और पैटर्न का पता लगाना है।मशीन लर्निंग उस अवधारणा पर चलता है जो मशीनें मौजूदा डेटा से सीखती हैं और खुद से सीखती हैं और सुधारती हैं। मशीन लर्निंग डेटा खनन विधियों और एल्गोरिदम का उपयोग डेटा के पीछे तर्क पर मॉडल बनाने के लिए करता है जो भविष्य के परिणाम की भविष्यवाणी करते हैं। एल्गोरिदम मैथ और प्रोग्रामिंग भाषाओं पर बनाया गया है
5. विधिडेटा माइनिंग निरंतर आधार पर होने के बजाय परिणाम उत्पन्न करने के लिए एक विशेष समय में बैच प्रारूप में विश्लेषण करेगा।मशीन लर्निंग अपने एल्गोरिदम को बेहतर बनाने और भविष्य के इनपुट के लिए अपने व्यवहार को बदलने के लिए डेटा खनन तकनीक का उपयोग करता है। इस प्रकार डेटा माइनिंग मशीन लर्निंग के लिए एक इनपुट स्रोत के रूप में कार्य करता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लगातार चलेगा और स्वचालित रूप से सिस्टम के प्रदर्शन में सुधार करेगा, असफल होने पर विश्लेषण भी कर सकता है।
जब कुछ नया डेटा या परिवर्तन होता है, तो मशीन रिप्रोग्राम या मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना परिवर्तनों को शामिल करेगी।
6. प्रकृतिडेटा माइनिंग में सूचना निकालने के लिए तकनीकों को लागू करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग से अलग है क्योंकि मशीन लर्निंग स्वचालित रूप से सीखती है।
8. कार्यान्वयनडेटा माइनिंग में बिल्डिंग मॉडल शामिल होते हैं, जिन पर डेटा माइनिंग तकनीक लागू की जाती है। CRISP-DM मॉडल जैसे मॉडल बनाए जाते हैं।
डेटा माइनिंग प्रक्रिया डेटाबेस, डेटा माइनिंग इंजन और नॉलेज डिस्कवरी के लिए पैटर्न मूल्यांकन का उपयोग करती है।		मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, न्यूरल नेटवर्क, न्यूरो फजी सिस्टम और डिसीजन ट्री आदि में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके लागू किया जाता है।
मशीन लर्निंग परिणामों का अनुमान लगाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और स्वचालित एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
9. सटीकताडेटा माइनिंग की सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि डेटा कैसे एकत्र किया जाता है।
डाटा माइनिंग सटीक परिणाम उत्पन्न करता है जो मशीन लर्निंग मेकिंग मशीन लर्निंग द्वारा बेहतर परिणाम उत्पन्न करते हैं।
चूंकि डेटा माइनिंग में मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, इसलिए यह महत्वपूर्ण रिश्तों को याद कर सकता है		मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा माइनिंग तकनीकों की तुलना में अधिक सटीक साबित होते हैं
10. आवेदनमशीन लर्निंग के सापेक्ष, डेटा माइनिंग डेटा की कम मात्रा पर परिणाम उत्पन्न कर सकता है।मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मानक प्रारूप में खिलाया जाना चाहिए, जिसके कारण उपलब्ध एल्गोरिदम सीमित हैं।
मशीन लर्निंग का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने के लिए, मशीन को समझने के लिए कई स्रोतों से डेटा को देशी प्रारूप से मानक प्रारूप में स्थानांतरित किया जाना चाहिए।
इसके अलावा सटीक परिणामों के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है
11. उदाहरणवे स्थान जहाँ डेटा माइनिंग का उपयोग किया जाता है, ग्राहक प्रतिधारण इत्यादि के लिए सेलुलर कंपनियों द्वारा बिक्री पैटर्न या रुझानों की पहचान करने में होता है।मशीन लर्निंग का उपयोग विपणन अभियानों को चलाने, चिकित्सा निदान, छवि पहचान आदि के लिए किया जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विज्ञान की एक शाखा है जो बुद्धिमान मशीनों के निर्माण से संबंधित है। इन मशीनों को बुद्धिमान कहा जाता है क्योंकि इनकी अपनी सोच और इंसान की तरह निर्णय लेने की क्षमता होती है।

उदाहरणAI मशीनों में स्पीच रिकॉग्निशन, इमेज प्रोसेसिंग, प्रॉब्लम-सॉल्विंग आदि शामिल हैं।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग का इस्तेमाल आज की दुनिया में पूरी तरह से किया जाता है। ये शब्द एक-दूसरे से अत्यधिक जुड़े हुए हैं और कभी-कभी परस्पर विनिमय के लिए उपयोग किए जाते हैं।

तो आइए हम उनमें से प्रत्येक की तुलना विस्तार से करें:

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डाटा माइनिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुद्धिमान मशीन बनाने के लिए किया गया अध्ययन है जो मनुष्यों की तरह काम कर सकता है। यह सीखने या प्रतिक्रिया पर निर्भर नहीं करता है, बल्कि इसमें सीधे प्रोग्रामेड कंट्रोल सिस्टम हैं। एआई सिस्टम गणनाओं के दम पर समस्याओं के समाधान के साथ आते हैं।

खनन किए गए डेटा में डेटा माइनिंग तकनीक का उपयोग एआई सिस्टम द्वारा समाधान बनाने के लिए किया जाता है। डेटा खनन कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नींव का काम करता है। डाटा माइनिंग सूचना प्रणालियों के साथ प्रोग्रामिंग कोड का एक हिस्सा है और एआई सिस्टम के लिए आवश्यक डेटा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक बड़ा क्षेत्र मशीन लर्निंग है। इसके द्वारा, हमारा मतलब है कि AI अपने बुद्धिमान व्यवहार के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। कंप्यूटर को किसी कार्य से सीखने के लिए कहा जाता है यदि त्रुटि लगातार कम हो जाती है और यदि यह वांछित प्रदर्शन से मेल खाता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का अध्ययन करेगा जो निष्कर्षण के कार्य को स्वचालित रूप से करेगा। मशीन लर्निंग आंकड़ों से आती है लेकिन यह वास्तव में नहीं है। एआई के समान, मशीन लर्निंग में भी बहुत व्यापक गुंजाइश है।

डाटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंगवेटसडॉटइनिंग

( छवि स्रोत )

डाटा माइनिंग और मशीन लर्निंग, विज्ञान की एक ही दुनिया के अंतर्गत आते हैं। हालांकि ये शब्द एक-दूसरे के साथ भ्रमित हैं, लेकिन इनके बीच कुछ प्रमुख अंतर हैं।

#1 विस्तार: डेटा माइनिंग का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जाता है कि डेटा सेट की विभिन्न विशेषताएं पैटर्न और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के माध्यम से एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं। डेटा माइनिंग का लक्ष्य डेटा सेट के 2 या अधिक विशेषताओं के बीच संबंध का पता लगाना है और इसका उपयोग परिणामों या कार्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।

मशीन लर्निंग का उपयोग मूल्य के अनुमान या समय अवधि सन्निकटन जैसे परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह समय के साथ अनुभव के साथ मॉडल को स्वचालित रूप से सीखता है। यह वास्तविक समय प्रतिक्रिया प्रदान करता है।

# 2) समारोह: डेटा माइनिंग उपयोगी जानकारी को बाहर निकालने के लिए डेटा में गहरी खुदाई करने की तकनीक है। जबकि मशीन लर्निंग, मशीन को बनाने के लिए जटिल एल्गोरिदम को बेहतर बनाने का एक तरीका है, जो प्रशिक्षित डेटासेट के साथ इसे फीड करने के लिए एकदम सही है।

# 3) उपयोग: डेटा माइनिंग का उपयोग अनुसंधान क्षेत्र में अक्सर किया जाता है जबकि मशीन लर्निंग का उपयोग उत्पादों, कीमतों, समय आदि की सिफारिशें करने में अधिक होता है।

# 4) संकल्पना: डेटा माइनिंग के पीछे की अवधारणा तकनीकों का उपयोग करके जानकारी निकालना और रुझानों और पैटर्न का पता लगाना है।

मशीन लर्निंग उस अवधारणा पर चलता है जो मशीन मौजूदा डेटा से सीखती है और अपने आप में सुधार करती है। मशीन लर्निंग डेटा खनन विधियों और एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो डेटा के पीछे तर्क पर मॉडल बनाते हैं जो भविष्य के परिणाम की भविष्यवाणी करते हैं। एल्गोरिदम मैथ्स और प्रोग्रामिंग भाषाओं पर बनाया गया है।

# 5) विधि: मशीन लर्निंग अपने एल्गोरिदम को बेहतर बनाने और भविष्य के इनपुट के लिए अपने व्यवहार को बदलने के लिए डेटा खनन तकनीक का उपयोग करता है। इस प्रकार डेटा माइनिंग मशीन लर्निंग के लिए एक इनपुट स्रोत के रूप में कार्य करता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लगातार चलेगा और स्वचालित रूप से सिस्टम के प्रदर्शन में सुधार करेगा, और असफल होने पर विश्लेषण भी कर सकता है। जब कुछ नया डेटा या प्रवृत्ति में परिवर्तन होता है, तो मशीन रिप्रोग्राम या किसी भी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना परिवर्तनों को शामिल करेगी।

डेटा माइनिंग निरंतर आधार पर होने के बजाय परिणाम उत्पन्न करने के लिए किसी विशेष समय में बैच प्रारूप में विश्लेषण करेगा।

# 6) प्रकृति: मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग से अलग है क्योंकि मशीन माइनिंग स्वचालित रूप से सीखता है जबकि डेटा माइनिंग के लिए सूचना निकालने के लिए तकनीकों को लागू करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

# 7) सीखने की क्षमता: मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग से एक कदम आगे है क्योंकि यह डेटा माइनिंग द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीकों को स्वचालित रूप से सीखने और परिवर्तनों के अनुकूल बनाने के लिए उपयोग करता है। यह डेटा माइनिंग की तुलना में अधिक सटीक है। डेटा माइनिंग के लिए मानव द्वारा विश्लेषण की आवश्यकता होती है और इस प्रकार यह एक मैनुअल तकनीक है।

# 8) कार्यान्वयन: डेटा माइनिंग में बिल्डिंग मॉडल शामिल होते हैं, जिन पर डेटा माइनिंग तकनीक लागू की जाती है। CRISP-DM मॉडल जैसे मॉडल बनाए जाते हैं। डेटा माइनिंग प्रक्रिया एक डेटाबेस, डेटा माइनिंग इंजन और नॉलेज डिस्कवरी के लिए पैटर्न मूल्यांकन का उपयोग करती है।

मशीन लर्निंग मशीन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, न्यूरल नेटवर्क, न्यूरो-फजी सिस्टम और डिसीजन ट्री आदि में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है। मशीन लर्निंग आउटकम का अनुमान लगाने के लिए न्यूरल नेटवर्क और स्वचालित एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

# 9) सटीकता: डेटा माइनिंग की सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि डेटा कैसे एकत्र किया जाता है। डेटा माइनिंग सटीक परिणाम उत्पन्न करता है जो मशीन लर्निंग द्वारा उपयोग किए जाते हैं और जिससे मशीन लर्निंग बेहतर परिणाम देता है।

चूंकि डेटा माइनिंग में मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, इसलिए यह महत्वपूर्ण रिश्तों को याद कर सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा माइनिंग तकनीकों की तुलना में अधिक सटीक साबित होते हैं।

# 10) आवेदन: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को एक मानक प्रारूप में खिलाया जाना चाहिए, जिसके कारण उपलब्ध एल्गोरिदम बहुत सीमित हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने के लिए, मशीन को समझने के लिए कई स्रोतों से डेटा को देशी प्रारूप से मानक प्रारूप में स्थानांतरित किया जाना चाहिए।

सटीक परिणामों के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की भी आवश्यकता होती है। यह एक ओवरहेड है जब डेटा खनन की तुलना में।

#ग्यारह) उदाहरण: डेटा माइनिंग का उपयोग बिक्री पैटर्न या रुझानों की पहचान करने में किया जाता है जबकि मशीन लर्निंग का उपयोग विपणन अभियानों को चलाने में किया जाता है।

डाटा माइनिंग, मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग

गहरा करना १

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मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग

मशीन लर्निंग में प्रशिक्षित डेटा सेट से सीखने और स्वचालित रूप से परिणाम की भविष्यवाणी करने की मशीन की क्षमता शामिल है। यह कृत्रिम बुद्धि का एक सबसेट है।

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का सबसेट है। यह मशीन पर उसी तरह से काम करता है जैसे मानव मस्तिष्क सूचनाओं को कैसे संसाधित करता है। जैसे मस्तिष्क पहले याद किए गए पैटर्न के साथ तुलना करके पैटर्न की पहचान कर सकता है, गहन शिक्षण भी इस अवधारणा का उपयोग करता है।

डीप लर्निंग स्वचालित रूप से कच्चे डेटा से विशेषताओं का पता लगा सकता है जबकि मशीन लर्निंग इन सुविधाओं को मैन्युअल रूप से चुनता है जिन्हें आगे प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। यह कई छिपे हुए परतों, बड़े डेटा और उच्च कंप्यूटर संसाधनों के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को भी नियुक्त करता है।

डेटा माइनिंग मौजूदा डेटा से छिपे हुए पैटर्न और नियमों की खोज करने की एक प्रक्रिया है। यह अपेक्षाकृत सरल नियमों का उपयोग करता है जैसे एसोसिएशन, निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए सहसंबंध नियम, आदि। डीप लर्निंग का उपयोग जटिल समस्या प्रसंस्करण जैसे कि आवाज पहचान आदि के लिए किया जाता है। यह प्रसंस्करण के लिए कई छिपी हुई परतों के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।

कई बार डेटा माइनिंग डेटा को प्रोसेस करने के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम का भी इस्तेमाल करता है।

डाटा माइनिंग, मशीन लर्निंग बनाम डेटा साइंस

आँकड़ा विज्ञान

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डेटा साइंस एक विशाल क्षेत्र है जिसके अंतर्गत मशीन लर्निंग आता है। SPARK, HADOOP आदि जैसी कई प्रौद्योगिकियां भी डेटा विज्ञान के अंतर्गत आती हैं। डेटा विज्ञान सांख्यिकी का एक विस्तार है, जिसमें प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके बड़े डेटा को संसाधित करने की क्षमता है।

विंडोज़ में एक एपीके फ़ाइल कैसे खोलें

यह सभी वास्तविक दुनिया की जटिल समस्या को हल करता है जैसे आवश्यकता विश्लेषण, समझ, उपयोगी डेटा को निकालना, आदि।

डेटा साइंस मानव-निर्मित कच्चे डेटा से संबंधित है, यह डेटा और ऑडियोज का विश्लेषण कर सकता है जैसे कि मनुष्य कैसे करते हैं। डेटा विज्ञान के लिए डोमेन विशेषज्ञता, डेटाबेस का मजबूत ज्ञान आदि के साथ उच्च कौशल सेट की आवश्यकता होती है। यह उच्च कम्प्यूटेशनल संसाधनों, उच्च रैम आदि की मांग करता है।

मशीन लर्निंग की तुलना में डेटा साइंस मॉडल ने मील के पत्थर को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया है जो केवल उपलब्ध डेटा के साथ लक्ष्य को प्राप्त करने की कोशिश करता है।

डेटा साइंस मॉडल में निम्नलिखित शामिल हैं:

  • ETL- डेटा निकालें और ट्रांसफ़ॉर्म करें।
  • डेटा वितरण और प्रसंस्करण।
  • परिणामों के लिए स्वचालित मॉडल आवेदन।
  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
  • बेहतर समझ के लिए स्लाइस और पासा सुविधा के साथ रिपोर्टिंग।
  • डेटा बैकअप, रिकवरी और सुरक्षा।
  • उत्पादन के लिए प्रवासन।
  • एल्गोरिदम के साथ व्यापार मॉडल चलाना।

सांख्यिकीय विश्लेषण

सांख्यिकी डाटा माइनिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का मुख्य हिस्सा है। सांख्यिकीय विश्लेषण संख्यात्मक डेटा का उपयोग करता है और इसमें आउटपुट को हीन करने के लिए बहुत सारे गणितीय समीकरण शामिल होते हैं।

यह बड़ी मात्रा में डेटा के विश्लेषण के लिए सही उपकरण और तकनीक प्रदान करता है। यह डेटा विश्लेषण के एक व्यापक क्षेत्र को कवर करता है और संपूर्ण डेटा जीवनचक्र को विश्लेषण की योजना बनाने, प्रस्तुत करने और रिपोर्ट बनाने से सही कवर करता है।

नीचे उल्लिखित सांख्यिकीय विश्लेषण दो प्रकार के हैं:

  • वर्णनात्मक
  • आनुमानिक

वर्णनात्मक विश्लेषण डेटा को सारांशित करता है और परिणाम का विश्लेषण करने के लिए ह्रासमान विश्लेषण संक्षेप डेटा का उपयोग करता है।

एक दिन और इतने पर जमा का अनुमान लगाने के लिए, बैंकिंग में मांग और आपूर्ति का अध्ययन करने के लिए अर्थशास्त्र में प्रति व्यक्ति आबादी का निर्धारण करने के लिए भूगोल में विभिन्न क्षेत्रों में सांख्यिकी लागू की जाती है।

मशीन लर्निंग के कुछ उदाहरण

नीचे सूचीबद्ध मशीन लर्निंग के कुछ उदाहरण हैं।

(1) वेबसाइटों द्वारा ऑनलाइन चैट समर्थन: तत्काल ग्राहक सेवा प्रदान करने के लिए कई वेबसाइटों द्वारा उपयोग किए जाने वाले बॉट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित होते हैं।

# 2) ईमेल संदेश: ईमेल सेवाएं स्वचालित रूप से पता लगाता है कि सामग्री स्पैम है या नहीं। यह तकनीक एआई द्वारा भी संचालित है जो संलग्नक और सामग्री को देखने के लिए निर्धारित करती है कि क्या यह कंप्यूटर उपयोगकर्ता के लिए संदिग्ध या हानिकारक है।

# 3) विपणन अभियान: मशीन लर्निंग अपने ग्राहकों को एक नए उत्पाद या इसी तरह के उत्पादों के बारे में सुझाव प्रदान करता है। ग्राहक की पसंद के आधार पर, जब ग्राहक उसे खरीदने के लिए आकर्षित करने के लिए लाइव होगा, तो यह स्वचालित रूप से तुरंत सौदों को फ्रेम करेगा। उदाहरण के लिए , अमेज़न द्वारा बिजली सौदों।

निष्कर्ष

मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग, डेटा साइंस और डीप लर्निंग के पीछे डेटा सबसे महत्वपूर्ण कारक बन जाता है। डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि आज की दुनिया में बहुत महत्वपूर्ण हैं। इसलिए समय, प्रयास, साथ ही इन विश्लेषण तकनीकों पर खर्च करना, व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण निर्णय बनाता है।

जैसे-जैसे डेटा बहुत तेज गति से बढ़ रहा है, नए डेटा सेटों को शामिल करने और उपयोगी विश्लेषण की भविष्यवाणी करने के लिए इन विधियों को पर्याप्त तेज़ होना चाहिए। मशीन लर्निंग हमें डेटा को जल्दी संसाधित करने और स्वचालित रूप से मॉडल के रूप में त्वरित परिणाम देने में मदद कर सकता है।

डेटा खनन तकनीक भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न और रुझान उत्पन्न करती है। ये परिणाम रेखांकन, चार्ट आदि के रूप में हैं, सांख्यिकीय विश्लेषण का एक अभिन्न हिस्सा है डेटा विश्लेषण और निकट भविष्य में अधिक बढ़ेगा।

ये प्रौद्योगिकियां भविष्य में काफी बढ़ेंगी क्योंकि व्यवसाय प्रक्रिया में सुधार होगा। ये बदले में, व्यवसायों को मैनुअल प्रक्रिया को स्वचालित करने, बिक्री और लाभ बढ़ाने और इस तरह ग्राहक प्रतिधारण में मदद करने में भी मदद करेंगे।

आशा है आपको Data Mining Vs Machine Learning पर अपार ज्ञान प्राप्त हुआ होगा!

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