सामग्री
सादरः अल्टाएमएल
प्रश्नः
मशीन शिक्षण आणि डेटा खाण दरम्यान काय फरक आहे?
उत्तरः
डेटा मायनिंग आणि मशीन लर्निंग ही दोन भिन्न अटी आहेत - परंतु ती दोन्ही एकाच कॉनमध्ये वापरली जातात, ज्या अंतर्दृष्टी आणि निष्कर्षांसह डेटा परिष्कृत करण्याची आणि क्रमवारी लावण्यासाठी पक्षांची क्षमता आहे. साम्य आणि एकत्रित फरक कमी तंत्रज्ञानाच्या प्रेक्षकांसाठी या दोन अगदी भिन्न प्रक्रियांबद्दल गोंधळात टाकू शकतात.
डेटा मायनिंग ही डेटा एकत्रित करण्याची प्रक्रिया आणि नंतर त्या मोठ्या डेटा सेटमधून उपयुक्त डेटा काढण्याची प्रक्रिया आहे. हा एक प्रकारचा ज्ञान शोध आहे जो आम्ही मोठ्या प्रमाणात डेटा एकत्रित करण्यास सक्षम झाल्यापासून चालू आहे. आपण बर्‍याच आदिम प्रणालीसह डेटा खनन करू शकता: विशिष्ट नमुने आणि डेटा ट्रेंड शोधण्यासाठी प्रोग्राम केला जाईल आणि तांत्रिक माहिती त्या कशातही असेल त्या डेटाच्या कच्च्या मासांकडून "खनन" केली जाईल.
मशीन लर्निंग हे काहीतरी नवीन आणि अत्याधुनिक आहे. मशीन लर्निंग डेटा सेटचा वापर करते, परंतु डेटा माइनिंगच्या विपरीत, मशीन लर्निंग मशीनला इनपुट डेटामधून प्रत्यक्षात शिकण्याची अनुमती देण्यासाठी तंत्रिका नेटवर्कसारखे विस्तृत अल्गोरिदम आणि सेटअप वापरते. अशाच प्रकारे, डेटा माइनिंग ऑपरेशनपेक्षा मशीन लर्निंग थोडी अधिक सखोल आहे. उदाहरणार्थ, न्यूरोल नेटवर्कमध्ये, कृत्रिम न्यूरॉन्स थरांमध्ये इनपुट डेटा घेतात आणि दरम्यानच्या काळात बरीच विस्तृत "ब्लॅक बॉक्स" क्रियाकलाप असलेले आउटपुट डेटा सोडतात (जेव्हा “ब्लॅक बॉक्स” हा शब्द अधिक अत्याधुनिक यंत्रणेवर लागू होतो जेव्हा मानवांमध्ये तंत्रिका नेटवर्क किंवा अल्गोरिदम प्रत्यक्षात त्यांचे कार्य कसे करतात हे समजण्यास कठीण वेळ).
एंटरप्राइझ करण्याच्या त्यांच्या अनुप्रयोगांमध्ये डेटा खनन आणि मशीन शिक्षण देखील बरेच वेगळे आहे. पुन्हा, डेटा खनन कोणत्याही दिलेल्या ईआरपी अनुप्रयोगात आणि बर्‍याच वैविध्यपूर्ण प्रक्रियेत जाऊ शकते.
याउलट, मशीन शिक्षण प्रकल्पात बर्‍याच संसाधनांची आवश्यकता आहे. प्रकल्प व्यवस्थापकांना प्रशिक्षण आणि चाचणी डेटा एकत्रित करणे, ओव्हरफिटिंग यासारख्या समस्या शोधणे, वैशिष्ट्य निवड आणि वैशिष्ट्य माहिती घेण्याविषयी निर्णय घेणे आणि बरेच काही करावे लागेल. मशीन लर्निंगला विविध भागधारकांकडून खरेदीचे जटिल प्रकार आवश्यक असू शकतात, परंतु डेटा खनन क्रियाकलापांमध्ये सहसा द्रुत साइन-ऑफ आवश्यक असते.
हे मतभेद असूनही डेटा खनन आणि मशीन शिक्षण हे दोन्ही डेटा सायन्सच्या क्षेत्रात लागू होते. डेटा सायन्सबद्दल अधिक जाणून घेण्यामुळे भागधारकांना या प्रक्रिया कशा कार्य करतात आणि कोणत्याही उद्योगात त्या कशा लागू केल्या जाऊ शकतात याविषयी अधिक जाणून घेण्यास मदत करते.