जिस तेज गति से प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है, हम डेटा के एक जटिल नेटवर्क और एक अस्पष्ट भविष्य की ओर बढ़ रहे हैं। इस बीच, दुनिया भर के उद्योग बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग जैसी कुछ क्रांतिकारी तकनीकों को अपनाकर पूरी तरह से बदलाव लाने का प्रयास कर रहे हैं। अब सवाल उठता है कि दुनिया भर में हर व्यवसाय इन तकनीकों को अपनाने के लिए उत्सुक क्यों है, मूल अवधारणा क्या है और ये एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं? आइए जानें।
हमें बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग जैसी तकनीकों की आवश्यकता क्यों है?
डेटा की बढ़ती मांग और बढ़ती प्रतिस्पर्धा प्रत्येक कंपनी को इन तकनीकों को अपनी सेवाओं में लागू करने के लिए मजबूर कर रही है क्योंकि वे पूर्वानुमान लगाने की क्षमता के साथ हर व्यवसाय को सशक्त बनाती हैं।
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हमारा जीवन प्राकृतिक प्राणियों से मशीन-उन्मुख प्राणियों में परिवर्तन की क्रमिक प्रक्रिया में है। जैसा कि हमारे अस्तित्व ने एक डिजिटल मोड़ ले लिया है, इस बीच हमें तकनीक का आदी बना दिया है, इस समय यू-टर्न लेना असंभव है। आपके क्रेडिट कार्ड के लेन-देन के विवरण से लेकर सीसीटीवी के माध्यम से आपकी गतिविधियों की निगरानी तक सब कुछ रिकॉर्ड करने की क्षमता के साथ, इस डिजिटल दुनिया से छिपना अब अव्यावहारिक लगता है।
व्यवसायों के लिए, अधिकांश वित्तीय और परिचालन डेटा कुछ प्रकार के ईआरपी में संग्रहीत होते हैं। इस बीच, पहनने योग्य उपकरणों की वृद्धि हमारे हर दिल की धड़कन और सांस को डिजिटाइज़ कर रही है और उन्हें प्रयोग करने योग्य डेटा में परिवर्तित कर रही है। अब हर प्लेटफॉर्म डिजिटाइजेशन के कगार पर है और इसलिए अगर कोई कंप्यूटर आपको आपसे ज्यादा समझने का दावा करता है, तो चौंकिए मत।
तकनीक मौजूदा पैटर्न के आधार पर भविष्य का अनुमान लगाने में आपकी मदद कर सकती है
आपका स्मार्टफोन आपके काम के घंटे, सोने के तरीके, आपके कार्यालय के समय और आपकी बुकिंग के आधार पर आपकी छुट्टियों की योजना के बारे में जानता है। चूंकि, वे आपके नियमित पैटर्न के आदी हैं, इसलिए आपके अगले कदम और संभवतः आपके भविष्य की भविष्यवाणी करना आसान है। इसी तरह, व्यवसाय में, मशीनें उपलब्ध डेटा और एक सामान्य पैटर्न के आधार पर अपने ग्राहकों की आदतों और रुझान वाले व्यवहार का विश्लेषण कर सकती हैं। इसलिए, व्यवसाय के भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए इन डेटा का उपयोग करना बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग को एक बड़ी हिट बना रहा है।
अब एक स्थिति की कल्पना करें, जब आपका वाहन आपको सूचित कर रहा है कि कार धोने का समय हो गया है या आप वर्ष के उस समय पर डिस्काउंट कूपन प्राप्त कर रहे हैं, जब आप नियमित रूप से छुट्टी पर जाते हैं। व्यवसायों के लिए, कंपनी के भविष्य और विकास को निर्धारित करने के लिए बिक्री का पूर्वानुमान प्राप्त करना आवश्यक है। जैसे-जैसे भविष्य का अनुमान लगाया जा सकता है, हम हमेशा पहले से योजना बना सकते हैं और अपने अगले कदम की तैयारी कर सकते हैं।
लेकिन, वास्तव में बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग क्या हैं?
बिग डेटा क्या है?
एक अकेली मशीन अपनी क्षमता के आधार पर सीमित डेटा का प्रबंधन कर सकती है। वर्तमान में, डेटा बड़े पैमाने पर जमा हो रहा है, सुपर कंप्यूटर के लिए रास्ता बना रहा है जो बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संभाल सकता है। लेकिन विंडोज सिस्टम के लिए, 10 जीबी से ज्यादा का कोई भी डेटा या फाइल उसके पूरे सिस्टम को क्रैश कर देगा।
इस समस्या को हल करने के लिए बिग डेटा विकसित किया गया है। एक विशेष सॉफ़्टवेयर के रूप में इस तकनीक की फिर से कल्पना करें जो एक बड़ी फ़ाइल को छोटी फ़ाइलों में विभाजित कर सकती है, ताकि उन्हें कई मशीनों पर आसानी से संसाधित किया जा सके। डेटा के टुकड़ों को विभाजित और संयोजित करने की विधि को MapReduce कहा जाता है और इस प्रक्रिया के लिए उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर ढांचे को Hadoop के रूप में जाना जाता है।
हडूप जूकीपर, पिग और हाइव जैसे कुछ टूल्स की मदद से इन बुनियादी समस्याओं को हल करने के लिए जिम्मेदार है। Hadoop को इसके संबंधित उपकरणों के साथ आमतौर पर "बिग डेटा टेक्नोलॉजी" के रूप में दर्शाया जाता है।
मशीन लर्निंग को समझना
बिग डेटा के साथ, हम समझते हैं कि कुछ सॉफ्टवेयर ढांचे का उपयोग करके सूचना के एक हिस्से को कैसे संसाधित किया जाए। अब, मशीन लर्निंग पर आ रहे हैं, जो कुछ कारकों को निर्धारित करने के लिए एल्गोरिथम का उपयोग करता है।
उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि संसाधित जानकारी में ग्राहक के क्रय व्यवहार के समूह के बारे में डेटा होता है। उनके बारे में कोई भी सांख्यिकीय विश्लेषण हमें बुनियादी स्तर पर खरीदारी के पैटर्न की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।
अब, यदि उद्देश्य विभिन्न प्रकार के दुकानदारों के बीच सहसंबंध की जांच करना है या आप किसी विशिष्ट ग्राहक की आदत को सामान्य बनाना चाहते हैं या किसी ग्राहक के लिंग या आयु की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, तो आपको एल्गोरिथम नामक एक अधिक जटिल मॉडल की आवश्यकता होगी। यह आपको मशीन लर्निंग को विस्तार से समझने और उपयोग करने की अनुमति देता है, डेटा माइनिंग उद्देश्यों जैसे कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन, सहयोगी फ़िल्टरिंग, डिसीजन ट्री, और बहुत कुछ के लिए विकसित एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद।
डाटा माइनिंग क्या है?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मदद से, वर्तमान डेटा का उपयोग पूर्वानुमान के लिए किया जा सकता है और इसलिए डेटा माइनिंग मशीन लर्निंग से निकटता से जुड़ा हुआ है।
किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिथम की ताकत विशाल डेटासेट की आपूर्ति पर बहुत अधिक निर्भर करती है। हमेशा याद रखें कि एल्गोरिदम कितना भी अत्याधुनिक क्यों न हो, डेटा की सीमित पंक्तियों से कोई प्रेरक पूर्वानुमान नहीं लगाया जा सकता है। बिग डेटा तकनीक मशीन लर्निंग की नींव है और मशीन लर्निंग की मदद से कोई मौजूदा डेटासेट से लाभकारी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है और यह डेटा माइनिंग है।