विषय
द्वारा प्रस्तुत: AltaML
प्रश्न:
मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में क्या अंतर है?
ए:
डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग दो अलग-अलग शब्द हैं - लेकिन इन दोनों का उपयोग अक्सर एक ही शंकु में किया जाता है, जो पार्टियों को अंतर्दृष्टि और निष्कर्ष के साथ आने और डेटा को परिष्कृत करने की क्षमता है। समानताएं और अंतर संयुक्त कम तकनीक-प्रेमी दर्शकों के लिए भ्रमित करने वाली इन दो बहुत अलग प्रक्रियाओं के बारे में बात कर सकते हैं।
डेटा माइनिंग डेटा को एकत्रित करने और फिर उस बड़े डेटा सेट से उपयोगी डेटा निकालने की प्रक्रिया है। यह एक प्रकार की ज्ञान खोज है जो तब से चल रही है जब हम बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने में सक्षम हो गए। आप डेटा को काफी प्राइमिटिव सिस्टम के साथ माइनिंग कर सकते हैं: प्रोग्राम को विशिष्ट पैटर्न और डेटा ट्रेंड के लिए देखने के लिए प्रोग्राम किया जाएगा, और तकनीकी जानकारी डेटा के उस कच्चे द्रव्यमान से "खनन" की जाएगी, चाहे वह किसी भी रूप में हो।
मशीन लर्निंग कुछ नया और अधिक परिष्कृत है। मशीन लर्निंग डेटा सेट का उपयोग करता है, लेकिन डेटा माइनिंग के विपरीत, मशीन लर्निंग विस्तृत एल्गोरिदम और सेटअप का उपयोग करता है जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में इनपुट डेटा से मशीन को सीखने की अनुमति देता है। जैसे, डाटा माइनिंग ऑपरेशन की तुलना में मशीन लर्निंग कुछ ज्यादा ही गहराई में है। उदाहरण के लिए, एक तंत्रिका नेटवर्क में, कृत्रिम न्यूरॉन्स परतों में इनपुट डेटा लेने के लिए काम करते हैं और आउटपुट डेटा को बहुत सारे "ब्लैक बॉक्स" गतिविधि के साथ रिलीज़ करते हैं (बीच में "ब्लैक बॉक्स" शब्द अधिक परिष्कृत प्रणालियों पर लागू होता है जब मनुष्य के पास एक होता है। यह समझने में कठिन समय कि तंत्रिका नेटवर्क या एल्गोरिदम वास्तव में अपना काम कैसे कर रहे हैं)।
डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग भी उद्यम के लिए उनके अनुप्रयोगों में काफी भिन्न हैं। फिर से, डेटा माइनिंग किसी भी दिए गए ईआरपी एप्लिकेशन के भीतर और कई विविध प्रक्रियाओं में जा सकता है।
इसके विपरीत, एक मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को काफी संसाधनों की आवश्यकता होती है। परियोजना प्रबंधकों को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा को इकट्ठा करना है, ओवरफिटिंग जैसी समस्याओं की तलाश करना है, सुविधा चयन और सुविधा निष्कर्षण पर निर्णय लेना है, और बहुत कुछ। मशीन लर्निंग को विभिन्न हितधारकों से खरीद के जटिल रूपों की आवश्यकता हो सकती है, जबकि डेटा खनन गतिविधियों को आमतौर पर एक त्वरित साइन-ऑफ की आवश्यकता होती है।
इन मतभेदों के बावजूद, डेटा खनन और मशीन लर्निंग दोनों डेटा साइंस के दायरे में लागू होते हैं। डेटा विज्ञान के बारे में अधिक जानने से हितधारकों को यह जानने में मदद मिलती है कि ये प्रक्रियाएँ कैसे काम करती हैं और किसी भी उद्योग में इन्हें कैसे लागू किया जा सकता है।