डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
डेटा खनन से बड़ी मात्रा में डेटा निकालने का अर्थ है, दूसरी तरफ हम कह सकते हैं कि डेटा खनन डेटा में विरासत में प्राप्त विभिन्न प्रकार के पैटर्न को खोजने की प्रक्रिया है और जो सटीक, नए और उपयोगी हैं। निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए डेटा की विशाल मात्रा में पहले अज्ञात रुझानों और पैटर्न को उजागर करके, यह एक अनुमानित और वर्णनात्मक मॉडल बनाने की एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया है । डेटा खनन व्यवसाय विश्लेषिकी का सबसेट है , यह प्रयोगात्मक शोध के समान है। डेटा खनन की उत्पत्ति डेटाबेस , आंकड़े हैं । जबकि मशीन सीखना एल्गोरिदम शामिल है जो डेटा के आधार पर अनुभव के माध्यम से स्वचालित रूप से सुधारता है। सरल शब्द में, हम कह सकते हैं कि मशीन सीखने अनुभव से नए एल्गोरिदम को खोजने का एक तरीका है। मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम का अध्ययन शामिल है जो स्वचालित रूप से जानकारी निकाल सकता है। मशीन लर्निंग का स्रोत डेटा भी है (तकनीकी रूप से डेटाबेस कहता है), मूल रूप से इसमें डेटा प्रशिक्षण डेटा के साथ-साथ परीक्षण डेटा के दो सेट शामिल होते हैं। आम तौर पर, मशीन सीखने डेटा खनन तकनीकों और अन्य सीखने वाले एल्गोरिदम का उपयोग कुछ डेटा के पीछे क्या हो रहा है के मॉडल बनाने के लिए करता है ताकि भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी की जा सके। आइए हम इस पोस्ट में विस्तार से डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग को समझें।
डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग के बीच शीर्ष 10 तुलना है
डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- डेटा खनन तकनीकों को लागू करने के लिए , यह दो घटक का उपयोग करता है पहला डेटाबेस है और दूसरा मशीन लर्निंग है। डेटाबेस डेटा प्रबंधन तकनीकों की पेशकश करता है जबकि मशीन सीखने डेटा विश्लेषण तकनीकों की पेशकश करता है । लेकिन मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करने के लिए यह एल्गोरिदम का इस्तेमाल करता था।
- डेटा खनन उपयोगी जानकारी निकालने के लिए अधिक डेटा का उपयोग करता है और वह विशेष डेटा कुछ भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करेगा उदाहरण के लिए, इस बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए पिछले साल के आंकड़ों का उपयोग करने वाली बिक्री कंपनी में, लेकिन मशीन सीखने से एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले डेटा पर अधिक निर्भर नहीं होगा, उदाहरण के लिए , ओला, सवारी के लिए ईटीए की गणना करने के लिए मशीन सीखने की तकनीकें।
- डेटा खनन में स्वयं-सीखने की क्षमता मौजूद नहीं है, यह नियमों और पूर्वनिर्धारित का पालन करती है।यह किसी विशेष समस्या का समाधान प्रदान करेगा लेकिन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्वयं परिभाषित हैं और परिदृश्य के अनुसार अपने नियमों को बदल सकते हैं, यह किसी विशेष समस्या के समाधान का पता लगाएगा और यह इसे अपने तरीके से हल करेगा।
- डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग के बीच मुख्य और सबसे बड़ा अंतर मानव डेटा खनन की भागीदारी के बिना काम नहीं कर सकता है, लेकिन मशीन सीखने में मानव प्रयास केवल उस समय शामिल होता है जब कलन विधि परिभाषित किया जाता है, इसके बाद यह सब कुछ लागू हो जाता है हमेशा उपयोग करने के लिए लेकिन यह डेटा खनन के मामले में नहीं है।
- मशीन सीखने से उत्पन्न परिणाम डेटा खनन की तुलना में अधिक सटीक होंगे क्योंकि मशीन सीखना एक स्वचालित प्रक्रिया है।
- उपयोगी जानकारी निकालने के लिए डेटा खननडेटाबेस या डेटा वेयरहाउस सर्वर, डेटा खनन इंजन और पैटर्न मूल्यांकन तकनीकों का उपयोग करता है जबकि मशीन सीखने निर्णय लेने के लिए तंत्रिका नेटवर्क, भविष्यवाणी मॉडल और स्वचालित एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग तुलना तालिका
| तुलना के लिए बुनियादी | डेटा माइनिंग | मशीन लर्निंग |
| अर्थ | बड़ी मात्रा में डेटा से ज्ञान निकालना | डेटा के साथ-साथ पिछले अनुभव से नए कलन विधि का परिचय दें |
| इतिहास | 1 9 30 में शुरूआत, जिसे शुरुआत में डेटाबेस में ज्ञान खोज के रूप में जाना जाता था | 1 9 50 के आसपास परिचय, पहला कार्यक्रम सैमुअल के चेकर-प्लेइंग प्रोग्राम था |
| ज़िम्मेदारी | मौजूदा डेटा से नियम प्राप्त करने के लिए डेटा खनन का उपयोग किया जाता है। | मशीन लर्निंग कंप्यूटर को दिए गए नियमों को सीखने और समझने के लिए सिखाती है। |
| मूल | असंगठित डेटा के साथ पारंपरिक डेटाबेस | मौजूदा डेटा के साथ ही एल्गोरिदम। |
| कार्यान्वयन | हम अपने खुद के मॉडल विकसित कर सकते हैं जहां हम डेटा खनन तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं | हम निर्णय पेड़, तंत्रिका नेटवर्क और कृत्रिम बुद्धि के कुछ अन्य क्षेत्र में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं। |
| प्रकृति | मानव हस्तक्षेप मैनुअल की ओर अधिक शामिल है। | स्वचालित, एक बार डिजाइन स्वयं लागू, कोई मानव प्रयास नहीं |
| आवेदन | क्लस्टर विश्लेषण में प्रयोग किया जाता है | वेब खोज, स्पैम फ़िल्टर, क्रेडिट स्कोरिंग, धोखाधड़ी का पता लगाने, कंप्यूटर डिजाइन में प्रयोग किया जाता है |
| मतिहीनता | डेटा गोदाम से डेटा खनन सार | मशीन सीखने मशीन पढ़ता है |
| तकनीक शामिल हैं | डेटा खनन मशीन सीखने जैसी विधियों का उपयोग करके एक शोध का अधिक है | बुद्धिमान कार्य करने के लिए स्वयं को सीखा और ट्रेन सिस्टम। |
| क्षेत्र | सीमित क्षेत्र में लागू | एक विशाल क्षेत्र में इस्तेमाल किया जा सकता है। |
निष्कर्ष – डेटा माइनिंग बनाम मशीन लर्निंग
ज्यादातर मामलों में अब डेटा खनन का उपयोग ऐतिहासिक डेटा से परिणाम की भविष्यवाणी करने या मौजूदा डेटा से एक नया समाधान खोजने के लिए किया जाता है। अधिकांश संगठन व्यवसाय परिणामों को चलाने के लिए इस तकनीक का उपयोग करते हैं। जहां मशीन सीखने की तकनीकें तेजी से बढ़ रही हैं क्योंकि यह डेटा खनन तकनीकों के साथ समस्याओं का सामना करती है। चूंकि डेटा खनन की तुलना में मशीन सीखने की प्रक्रिया अधिक सटीक और कम त्रुटि प्रवण होती हैऔर यह अपना निर्णय लेने और इस मुद्दे को हल करने में बहुत सक्षम है। लेकिन व्यापार को अभी भी चलाने के लिए, हमें डेटा खनन प्रक्रिया की आवश्यकता है क्योंकि यह किसी विशेष व्यवसाय की समस्या को परिभाषित करेगा और ऐसी समस्या का समाधान करने के लिए हम मशीन सीखने की तकनीक का उपयोग कर सकते हैं। एक शब्द में हम कह सकते हैं कि एक व्यापार चलाने के लिए डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग की तकनीकों को हाथ से काम करना पड़ता है, एक तकनीक समस्या को परिभाषित करेगी और अन्य आपको बहुत सटीक तरीके से समाधान प्रदान करेगी।
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