डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग में अंतर?

डेटा माइनिंग

डेटा माइनिंग पैटर्न पहचान प्रौद्योगिकियों के साथ-साथ सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों का उपयोग करके रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से छानबीन करके सार्थक नए सहसंबंधों, पैटर्न, और प्रवृत्तियों की खोज करने की प्रक्रिया है। यह अवलोकन संबंधी डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संबंधों की खोज की जा सके और डेटा को नए तरीकों से सारांशित किया जा सके जो डेटा मालिक के लिए समझने योग्य और उपयोगी दोनों हों।

यह बड़ी मात्रा में डेटा के चयन, अन्वेषण, और मॉडलिंग की प्रक्रिया है ताकि नियमितताओं या संबंधों की खोज की जा सके जो पहले अज्ञात थे, डेटाबेस के मालिक के लिए स्पष्ट और लाभदायक परिणाम प्राप्त करने के लिए। डेटा माइनिंग स्वचालित या अर्ध-स्वचालित साधनों द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा के अन्वेषण और विश्लेषण की प्रक्रिया है ताकि सार्थक पैटर्न और नियम खोजे जा सकें।

डेटा माइनिंग डेटा साइंस के समान है। यह एक व्यक्ति द्वारा, एक विशिष्ट स्थिति में, एक विशेष डेटा सेट पर, एक उद्देश्य के साथ किया जाता है। इस प्रक्रिया में विभिन्न प्रकार की सेवाएं शामिल हैं जैसे टेक्स्ट माइनिंग, वेब माइनिंग, ऑडियो और वीडियो माइनिंग, चित्रात्मक डेटा माइनिंग, और सोशल मीडिया माइनिंग। यह सॉफ्टवेयर के माध्यम से किया जाता है जो सरल या अत्यधिक विशिष्ट हो सकता है।

मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग एक दृष्टिकोण है जो बड़े डेटा प्रोसेसिंग के लिए जटिल एल्गोरिदम बनाता है और अपने उपयोगकर्ताओं को परिणाम प्रदान करता है। यह जटिल प्रोग्राम का उपयोग करता है जो अनुभव से सीख सकते हैं और भविष्यवाणियां बना सकते हैं।

एल्गोरिदम प्रशिक्षण जानकारी के लगातार इनपुट द्वारा स्वयं में सुधार करते हैं। मशीन लर्निंग का मुख्य उद्देश्य डेटा सीखना और डेटा से मॉडल बनाना है जिन्हें मनुष्यों द्वारा समझा और उपयोग किया जा सके।

मशीन लर्निंग के दो प्रकार

• अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग - अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित डेटा सेट पर आधारित नहीं होता है, लेकिन यह क्लस्टरिंग सहित प्रत्यक्ष तकनीकों का उपयोग करके परिणामों का पूर्वानुमान लगाता है। प्रशिक्षित डेटा सेट को इनपुट के रूप में दर्शाया जाता है जिसके लिए आउटपुट ज्ञात होता है।

• सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग - सुपरवाइज़्ड लर्निंग एक सुपरवाइज़र की उपस्थिति को एक शिक्षक के रूप में परिभाषित करता है। सुपरवाइज़्ड लर्निंग एक सीखने की तकनीक है जिसमें यह मशीन को सिखा या प्रशिक्षित कर सकता है डेटा का उपयोग करके जो अच्छी तरह से लेबल किया गया है जिसका अर्थ है कि कुछ जानकारी पहले से ही सही प्रतिक्रियाओं के साथ चिह्नित है। उसके बाद, मशीन को रिकॉर्ड्स के नए सेट के साथ समर्थित किया जाता है ताकि सुपरवाइज़्ड लर्निंग एल्गोरिदम प्रशिक्षण जानकारी का विश्लेषण करे और लेबल किए गए डेटा से सटीक परिणाम प्रदान करे।

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