बिग डेटा और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
डेटा दुनिया के आधुनिक संगठनों को चलाता है इसलिए आश्चर्यचकित न हों अगर मैं इस दुनिया को डेटा संचालित दुनिया कहता हूं। आज के कारोबारी उद्यमों को उनकी सफलता का एक बड़ा हिस्सा अर्थव्यवस्था में केंद्रित है जो दृढ़ता से ज्ञान उन्मुख है। उपलब्ध डेटा की मात्रा, विविधता और वेग तेजी से बढ़ गया है। एक संगठन अपनी डेटा रणनीति को परिभाषित करता है और उपलब्ध डेटा का विश्लेषण और उपयोग करने के प्रति इसके दृष्टिकोण से भविष्य की डेटा दुनिया में प्रतिस्पर्धा करने की क्षमता में महत्वपूर्ण अंतर आएगा। चूंकि डेटा एनालिटिक्स मार्केट में इन दिनों बहुत सारे विकल्प उपलब्ध हैं, इसलिए इस दृष्टिकोण में कई विकल्प शामिल हैं जिन्हें संगठनों को किस ढांचे का उपयोग करने की आवश्यकता है? उपयोग करने के लिए कौन सी तकनीक आदि। इस तरह के दृष्टिकोण में से एक बिग डेटा और मशीन लर्निंग के बीच विकल्प है मशीन लर्निंग ।
बिग डेटा एनालिटिक्स उपयोगी छिपे हुए पैटर्न और ग्राहक विकल्पों जैसे अन्य रुझानों को खोजने के लिए डेटा सेट (जिसे बिग डेटा कहा जाता है) की बड़ी मात्रा एकत्रित करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया है जो संगठनों को अधिक जानकारी और ग्राहक उन्मुख व्यावसायिक निर्णय लेने में सहायता कर सकती है।
बड़ा डेटा एक शब्द है जो 3Vs द्वारा वर्णित डेटा का वर्णन करता है: डेटा की चरम मात्रा, डेटा प्रकारों की विस्तृत विविधता और उस स्थान पर जिस पर डेटा को संसाधित किया जाना चाहिए। अंतर्दृष्टि के लिए बड़े डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है जो बेहतर निर्णय लेने और रणनीतिक व्यापार चालान की ओर ले जाता है।
मशीन लर्निंग एआई ( आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ) का एक क्षेत्र है जिसका उपयोग करके सॉफ्टवेयर एप्लीकेशन अपेक्षा परिणामों के लिए अपनी सटीकता बढ़ाने के लिए सीख सकते हैं। आम आदमी के शब्दों में, मशीन लर्निंग उन जटिल कार्यों को करने के तरीके पर कंप्यूटर को शिक्षित करने का तरीका है जिन्हें मनुष्यों को नहीं पता कि कैसे पूरा किया जाए।
मशीन लर्निंग फील्ड इन दिनों इतने विशाल और लोकप्रिय हैं कि हमारे दैनिक जीवन में बहुत सी मशीन सीखने की गतिविधियां हो रही हैं और जल्द ही यह हमारे दैनिक दिनचर्या का एक अभिन्न अंग बन जाएगा। तो, क्या आपने अपने रोजमर्रा की जिंदगी में इनमें से कोई भी मशीन सीखने की गतिविधियों को देखा है?
- आप नेटफ्लिक्स या अमेज़ॅन पर प्राप्त उन फिल्म / शो अनुशंसाओं को जानते हैं? मशीन सीखना यह आपके लिए करता है।
- उबर / ओला आपके कैब की सवारी की कीमत कैसे निर्धारित करता है? एक बार जब आप कार किराए पर लेते हैं तो वे प्रतीक्षा समय को कम कैसे करते हैं? डिटोर को कम करने के लिए ये सेवाएं आपको अन्य यात्रियों के साथ बेहतर तरीके से कैसे मेल खाते हैं? इन सभी सवालों का जवाब मशीन लर्निंग है।
- एक वित्तीय संस्थान कैसे निर्धारित कर सकता है कि कोई लेनदेन धोखाधड़ी है या नहीं? ज्यादातर मामलों में, मनुष्यों के लिए यह बहुत मुश्किल है कि प्रत्येक लेनदेन की तुलना में मैन्युअल रूप से प्रत्येक लेनदेन की समीक्षा करें। इसके बजाए, एआई का उपयोग ऐसे सिस्टम बनाने के लिए किया जाता है जो उपलब्ध डेटा से सीखते हैं कि किस प्रकार के लेनदेन धोखेबाज हैं।
- कभी सोचा कि स्व-ड्राइविंग गूगल कार के पीछे तकनीक क्या है? फिर जवाब मशीन सीखना है।
अब हम जानते हैं कि बिग डेटा बनाम मशीन लर्निंग क्या है, लेकिन यह तय करने के लिए कि किस स्थान पर हमें दोनों जगहों के बीच अंतर देखने की आवश्यकता है।
बिग डेटा बनाम मशीन लर्निंग के बीच हेड टू हेड तुलना
बिग डेटा बनाम मशीन लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर
डेटा खनन और मशीन सीखने दोनों डेटा विज्ञान में निहित हैं। वे अक्सर एक दूसरे के साथ छेड़छाड़ या उलझन में हैं। वे एक-दूसरे की गतिविधियों को अतिसंवेदनशील करते हैं और रिश्ते को पारस्परिक रूप से वर्णित किया जाता है। उनमें से केवल एक के साथ भविष्य देखना असंभव है। लेकिन अभी भी कुछ अनोखी पहचानें हैं जो उन्हें परिभाषा और आवेदन के संदर्भ में अलग करती हैं। यहां बिग डेटा और मशीन लर्निंग और उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है, के बीच कुछ अंतरों पर एक नज़र डालें।
- आम तौर पर, बड़ी डेटा चर्चाओं में आमतौर परहाडोप भंडारण, इंजेक्शन और निष्कर्षण उपकरण शामिल होते हैं । जबकि मशीन लर्निंग कंप्यूटर साइंस और / या एआई का उप-क्षेत्र है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता देता है।
- नाम के रूप मेंबिग डेटा एनालिटिक्स छिपे हुए पैटर्न की खोज करके या उससे निकालने वाली जानकारी को खोजकर बड़े डेटा का विश्लेषण है। इसलिए, बड़े डेटा एनालिटिक्स में, विश्लेषण बड़े डेटा पर किया जाता है। मशीन सीखना, सरल शब्दों में, मशीन को सिखा रहा है कि अज्ञात इनपुट का जवाब कैसे दिया जाए और विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके वांछित आउटपुट दें।
- यद्यपि बिग डेटा और मशीन लर्निंग के लिए स्वचालित रूप से विशिष्ट प्रकार के डेटा और पैरामीटर देखने के लिए सेट किया जा सकता है और उनके बीच उनके संबंध में बड़े डेटा डेटा के मौजूदा टुकड़ों के बीच संबंध को नहीं देख सकते हैं, जो मशीन सीखने के समान गहराई से हो सकता है।
- सामान्य बड़े डेटा एनालिटिक्स डेटा निकालने के लिए डेटा निकालने और बदलने के बारे में सब कुछ है, जिसका उपयोग आउटपुट परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए आगे विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम को खिलाया जा सकता है।
- उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के साथ बड़े डेटा को और अधिक करना है, जबकि मशीन लर्निंगडेटा साइंस का हिस्सा है ।
- मशीन लर्निंग उन कार्यों को निष्पादित करती है जहां मानव बातचीत कोई फर्क नहीं पड़ता।हालांकि, बड़े डेटा विश्लेषण में डेटा की संरचना और मॉडलिंग शामिल है जो निर्णय लेने की प्रणाली को बढ़ाता है ताकि मानव संपर्क की आवश्यकता हो।
बिग डेटा बनाम मशीन लर्निंग तुलना तालिका
मैं बड़ी कलाकृतियों पर चर्चा कर रहा हूं और बिग डेटा बनाम मशीन लर्निंग के बीच अंतर कर रहा हूं
| तुलना के लिए आधार | बड़ा डाटा | मशीन लर्निंग |
| डेटा उपयोग | बिग डेटा का इस्तेमाल विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जिसमें वित्तीय अनुसंधान, बिक्री डेटा आदि एकत्र करना शामिल है। | मशीन लर्निंग स्वयं ड्राइविंग कारों और अग्रिम सिफारिश इंजन के पीछे तकनीक है। |
| सीखने के लिए नींव | बिग डेटा एनालिटिक्स मौजूदा जानकारी से उभरते पैटर्न की तलाश में खींचता है जो हमारी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को आकार देने में मदद कर सकता है। | दूसरी ओर, मशीन सीखने मौजूदा डेटा से सीख सकते हैं और मशीन को खुद को सिखाने के लिए आवश्यक नींव प्रदान कर सकते हैं। |
| पैटर्न मान्यता | बड़े डेटा एनालिटिक्स वर्गीकरण और अनुक्रम विश्लेषण के माध्यम से कुछ पैटर्न प्रकट कर सकते हैं। | हालांकि, मशीन लर्निंग इस अवधारणा को उसी एल्गोरिदम का उपयोग करके एक कदम आगे ले जाती है जो बड़े डेटा एनालिटिक्स एकत्रित डेटा से स्वचालित रूप से सीखने के लिए उपयोग करता है। |
| डेटा वॉल्यूम | नाम के रूप में बड़ा डेटा बड़े पैमाने पर डेटासेट में दिलचस्पी लेता है जहां समस्या बड़ी मात्रा में डेटा से निपट रही है। | एमएल छोटे डेटासेट में अधिक दिलचस्पी लेता है जहां अधिक उपयुक्त समस्या है |
| उद्देश्य | बड़े डेटा का उद्देश्य डेटा की बड़ी मात्रा को स्टोर करना और डेटा में पैटर्न ढूंढना है | मशीन सीखने का उद्देश्य प्रशिक्षित डेटा और भविष्यवाणियों से सीखना है या भविष्य के परिणामों का आकलन करना है। |
बिग डेटा बनाम मशीन लर्निंग का भविष्य
2020 तक, फोर्ब्स द्वारा रिपोर्ट किए गए आंकड़ों के हमारे एकत्रित डिजिटल ब्रह्मांड 4.4 zettabytes से 44 zettabytes तक बढ़ेगा। हम ग्रह पर हर इंसान के लिए प्रति सेकंड 1.7 मेगाबाइट नई जानकारी भी बनाएंगे।
हम बस इतना बिग डेटा और मशीन लर्निंग में सक्षम हैं की सतह खरोंच कर रहे हैं। अपने मतभेदों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, वे दोनों एक ही प्रश्न के साथ खुद से चिंतित हैं: “हम डेटा से कैसे सीख सकते हैं?” दिन के अंत में, केवल एक चीज जो मायने रखती है वह है कि हम डेटा कैसे एकत्र करते हैं और हम इससे कैसे सीख सकते हैं भविष्य के तैयार समाधान का निर्माण।
