मुख्य अंतर - डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग
डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग दो ऐसे क्षेत्र हैं जो साथ-साथ चलते हैं। चूंकि वे संबंध हैं, वे समान हैं, लेकिन उनके माता-पिता अलग हैं। लेकिन वर्तमान में दोनों एक दूसरे की तरह तेजी से बढ़ते हैं; लगभग जुड़वाँ बच्चों के समान। इसलिए, कुछ लोग डेटा माइनिंग के लिए मशीन लर्निंग शब्द का उपयोग करते हैं। हालाँकि, आप इस लेख को पढ़ते हुए समझ जाएंगे कि मशीन की भाषा डेटा माइनिंग से अलग है। एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि डेटा माइनिंग का उपयोग उपलब्ध डेटा से नियम प्राप्त करने के लिए किया जाता है, जबकि मशीन लर्निंग कंप्यूटर को दिए गए नियमों को सीखना और समझना सिखाता है।
डेटा माइनिंग क्या है?
डेटा माइनिंग डेटा से निहित, पहले से अज्ञात और संभावित रूप से उपयोगी जानकारी निकालने की प्रक्रिया है। हालांकि डेटा माइनिंग नया लगता है, तकनीक नहीं है। डेटा माइनिंग बड़े डेटा सेट में पैटर्न के कम्प्यूटेशनल प्रकटीकरण की मुख्य विधि है। इसमें मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, स्टेटिस्टिक और डेटाबेस सिस्टम के चौराहे पर तरीके भी शामिल हैं। डेटा माइनिंग क्षेत्र में डेटा बेस और डेटा प्रबंधन, डेटा पूर्व-प्रसंस्करण, अनुमान संबंधी विचार, जटिलता संबंधी विचार, खोजी गई संरचनाओं की पोस्ट-प्रोसेसिंग और ऑनलाइन अपडेट शामिल हैं। डेटा ड्रेजिंग, डेटा फिशिंग, और डेटा स्नूपिंग डेटा माइनिंग में अधिक सामान्यतः संदर्भित शब्द हैं।
आज, कंपनियां बड़ी मात्रा में डेटा की जांच करने और वर्षों से बाजार अनुसंधान रिपोर्ट का विश्लेषण करने के लिए शक्तिशाली कंप्यूटर का उपयोग करती हैं। डेटा माइनिंग इन कंपनियों को आंतरिक कारकों जैसे कीमत, स्टाफ कौशल और प्रतिस्पर्धा, आर्थिक स्थिति और ग्राहक जनसांख्यिकी जैसे बाहरी कारकों के बीच संबंधों की पहचान करने में मदद करता है।
क्रिसप डाटा माइनिंग प्रोसेस डायग्राम
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग कंप्यूटर साइंस का एक हिस्सा है और डेटा माइनिंग के समान है। मशीन लर्निंग का उपयोग सिस्टम के माध्यम से पैटर्न खोजने और एल्गोरिदम के निर्माण और अध्ययन का पता लगाने के लिए भी किया जाता है। मशीन लर्निंग एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता प्रदान करती है। मशीन लर्निंग मुख्य रूप से कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास को लक्षित करता है जो नई परिस्थितियों के अनुसार खुद को विकसित करना और बदलना सिखा सकता है और यह वास्तव में कम्प्यूटेशनल आँकड़ों के करीब है।इसका गणितीय अनुकूलन से भी गहरा संबंध है। मशीन लर्निंग के कुछ सबसे सामान्य अनुप्रयोग स्पैम फ़िल्टरिंग, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन और सर्च इंजन हैं।
ऑटोमेटेड ऑनलाइन असिस्टेंट मशीन लर्निंग का एक एप्लीकेशन है
मशीन लर्निंग कभी-कभी डेटा माइनिंग के साथ विरोधाभासी होता है क्योंकि दोनों एक पासे पर दो चेहरों की तरह होते हैं। मशीन सीखने के कार्यों को आम तौर पर तीन व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता है जैसे पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण, और सुदृढीकरण सीखना।
डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?
वे कैसे काम करते हैं
डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग दिलचस्प पैटर्न खोजने के लिए स्पष्ट रूप से असंरचित डेटा से शुरू होने वाली प्रक्रिया है।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग बहुत सारे एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
डेटा
डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग का उपयोग किसी भी डेटा वेयरहाउस से डेटा निकालने के लिए किया जाता है।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग उस मशीन को पढ़ना है जो सिस्टम सॉफ्टवेयर से संबंधित है।
आवेदन
डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग मुख्य रूप से एक विशेष डोमेन से डेटा का उपयोग करता है।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग तकनीक काफी सामान्य है और इसे विभिन्न सेटिंग्स पर लागू किया जा सकता है।
फोकस
डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग समुदाय मुख्य रूप से एल्गोरिदम और अनुप्रयोगों पर केंद्रित है।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग कम्युनिटी सिद्धांतों पर अधिक भुगतान करती है।
पद्धति
डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग का उपयोग डेटा से नियम प्राप्त करने के लिए किया जाता है।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग कंप्यूटर को दिए गए नियमों को सीखना और समझना सिखाता है।
अनुसंधान
डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग एक शोध क्षेत्र है जो मशीन लर्निंग जैसी विधियों का उपयोग करता है।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग एक ऐसी पद्धति है जिसका उपयोग कंप्यूटर को बुद्धिमान कार्य करने की अनुमति देने के लिए किया जाता है।
सारांश:
डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग
हालांकि डेटा माइनिंग के साथ मशीन लर्निंग पूरी तरह से अलग है, वे आम तौर पर एक दूसरे के समान होते हैं। डेटा माइनिंग बड़े डेटा से छिपे हुए पैटर्न को निकालने की प्रक्रिया है, और मशीन लर्निंग एक ऐसा उपकरण है जिसका उपयोग उसके लिए भी किया जा सकता है। AI के निर्माण के परिणामस्वरूप मशीन लर्निंग के क्षेत्र में और वृद्धि हुई। डेटा माइनर्स की आमतौर पर मशीन लर्निंग में गहरी रुचि होती है। डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग दोनों, AI के साथ-साथ अनुसंधान क्षेत्रों के विकास के लिए समान रूप से सहयोग करते हैं।
छवि सौजन्य:
1. केनेथ जेन्सेन द्वारा "क्रिस्प-डीएम प्रोसेस डायग्राम" - खुद का काम। [सीसी बाय-एसए 3.0] विकिमीडिया कॉमन्स के माध्यम से
2. विकिमीडिया कॉमन्स के माध्यम से बेमिडजी स्टेट यूनिवर्सिटी [पब्लिक डोमेन] द्वारा "स्वचालित ऑनलाइन सहायक"
