तकनीक जिस तेज गति से 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 पूर्ण परिवर्तन का प्रयास कर रहे हैं। अब सवाल उठता है कि दुनिया भर का हर व्यवसाय इन तकनीकों को अपनाने के लिए इतना उत्सुक क्यों है, मूल अवधारणा क्या है और वे एक-दूसरे से कैसे भिन्न हैं? आइए पता लगाते हैं।
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 हर व्यवसाय को पूर्वानुमान लगाने की क्षमता से सशक्त बनाते हैं।
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हमारा जीवन प्राकृतिक प्राणियों से मशीन-उन्मुख प्राणियों में धीरे-धीरे परिवर्तित हो रहा है। चूंकि हमारे अस्तित्व ने एक डिजिटल मोड़ ले लिया है, साथ ही हमें प्रौद्योगिकी का आदी बना दिया है, इस समय पर यू-टर्न लेना असंभव सा लगता है। आपके क्रेडिट कार्ड लेनदेन के विवरण रिकॉर्ड करने से लेकर CCTV के माध्यम से आपकी गतिविधियों की निगरानी करने तक, इस डिजिटल दुनिया से छिपना अब अव्यावहारिक लगता है।
व्यवसायों के लिए, अधिकांश वित्तीय और परिचालन डेटा किसी न किसी प्रकार के ERP 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 उपयोग योग्य डेटा में परिवर्तित कर रही है। अब हर प्लेटफॉर्म डिजिटलीकरण की कगार पर है और इसलिए अगर एक कंप्यूटर आपको खुद से बेहतर समझने का दावा करता है, तो चौंकिए मत।
प्रौद्योगिकी वर्तमान पैटर्न के आधार पर भविष्य की भविष्यवाणी करने में आपकी मदद कर सकती है
आपका स्मार्टफोन आपकी बुकिंग के आधार पर आपके काम के घंटे, नींद का पैटर्न, ऑफिस के समय और छुट्टी की योजनाओं 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 ट्रेंडिंग 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 करता है कि कार वॉश का समय हो गया है या आपको उस समय वर्ष के डिस्काउंट कूपन मिल रहे हैं जब आप नियमित रूप से छुट्टी पर जाते हैं। व्यवसायों के लिए, कंपनी के भविष्य और वृद्धि को निर्धारित करने के लिए बिक्री पूर्वानुमान प्राप्त करना आवश्यक है। जैसे-जैसे भविष्य पूर्वानुमान योग्य होता जाता है, हम हमेशा अग्रिम योजना बना सकते हैं और अपनी अगली चाल की तैयारी कर सकते हैं।
लेकिन वास्तव में बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग क्या हैं?
बिग डेटा क्या है?
एक मशीन अपनी क्षमता के आधार पर सीमित डेटा का प्रबंधन कर सकती है। वर्तमान में, डेटा बड़े पैमाने पर जमा हो रहा है, जिससे सुपरकंप्यूटर्स के लिए रास्ता बन रहा है जो बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संभाल सकते हैं। लेकिन विंडोज सिस्टम के लिए, 10 GB से अधिक कोई भी डेटा या फाइल उसके पूरे सिस्टम को क्रैश कर देगी।
बिग डेटा को इस समस्या को हल करने के लिए विकसित किया गया है। इस तकनीक को एक विशेष सॉफ्टवेयर के रूप में फिर से कल्पना करें जो एक बड़ी फ़ाइल को छोटे टुकड़ों में विभाजित कर सकता है, ताकि उन्हें कई मशीनों पर आसानी से संसाधित किया जा सके। डेटा टुकड़ों को विभाजित करने और संयोजित करने की विधि को MapReduce कहा जाता है और इस प्रक्रिया के लिए उपयोग किया जाने वाला सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क Hadoop के रूप में जाना जाता है।
Hadoop Zookeeper, Pig और Hive जैसे कुछ टूल की मदद से इन बुनियादी समस्याओं को हल करने के लिए जिम्मेदार है। Hadoop अपने संबंधित टूल 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 किसी सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क का उपयोग करके जानकारी के एक टुकड़े को कैसे संसाधित किया जाए। अब, मशीन लर्निंग की ओर आते हैं, जो कुछ कारकों को निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि संसाधित जानकारी का वह टुकड़ा ग्राहकों के एक समूह के खरीद व्यवहार के बारे में डेटा रखता है। उनके बारे में कोई भी सांख्यिकीय विश्लेषण हमें बुनियादी स्तर पर खरीद के पैटर्न की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।
अब, यदि उद्देश्य विभिन्न प्रकार के खरीदारों 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 उम्र की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, तो आपको एक अधिक जटिल मॉडल की आवश्यकता होगी जिसे एल्गोरिदम के रूप में जाना जाता है। यह आपको डेटा माइनिंग उद्देश्यों के लिए विकसित एल्गोरिदम जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन, कोलैबोरेटिव फिल्टरिंग, डिसीजन ट्री, और बहुत कुछ के लिए धन्यवाद, मशीन लर्निंग को विस्तार से समझने और उपयोग करने की अनुमति देता है।
डेटा 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 एल्गोरिदम की ताकत भारी डेटासेट की आपूर्ति पर बहुत अधिक निर्भर करती है। हमेशा याद रखें कि चाहे कोई एल्गोरिदम कितना भी अत्याधुनिक हो, सीमित डेटा लाइनों से कोई उत्तेजक पूर्वानुमान नहीं लगाया जा सकता। 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 यही डेटा माइनिंग है।
