डेटा विज्ञान और मशीन शिक्षा के बीच अंतर
डेटा विज्ञान कंप्यूटर विज्ञान प्रौद्योगिकियों की मदद से भारी मात्रा में निपटने में सक्षम आंकड़ों का एक विकासवादी विस्तार है। आम तौर पर , मशीन शिक्षा का प्रयोग डेटा विज्ञान के साथ समानार्थी रूप से किया जाता है जो गलत है। हालांकि मशीन शिक्षा (एमएल) एक प्रमुख क्षेत्र है डेटा विज्ञान, यह एकमात्र नहीं है। डेटा विज्ञान में एसक्यूएल , पायथन , आर, और हडूप, स्पार्क समेत डेटा प्रौद्योगिकियों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है इत्यादि ।
आर्थर सैमुअल द्वारा परिभाषा के साथ शुरू करना – मशीन शिक्षा अध्ययन का एक क्षेत्र है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना शिक्षा की क्षमता देता है । जब मशीन शिक्षा को एक प्रक्रिया के रूप में देखा जाता है, तो इसे उस प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जिसके द्वारा एक कंप्यूटर अधिक सटीक रूप से काम कर सकता है क्योंकि यह एकत्रित डेटा से एकत्र करता है और सीखता है। उदाहरण के लिए, जैसे उपयोगकर्ता किसी फोन पर अधिक टेक्स्ट संदेश लिखता है, फोन संदेशों की सामान्य शब्दावली के बारे में और अधिक सीखता है और भविष्यवाणी (स्वत: पूर्ण) उनके शब्दों को तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से भविष्यवाणी कर सकता है।
डेटा विज्ञान बनाम मशीन शिक्षा (इन्फोग्राफिक्स) की हेड टू हेड तुलना
डेटा विज्ञान बनाम मशीन शिक्षा के बीच शीर्ष 5 तुलना नीचे दी गई है
डेटा विज्ञान बनाम मशीन शिक्षा के बीच महत्वपूर्ण अंतर
नीचे डेटा विज्ञान और मशीन शिक्षा के बीच अंतर निम्नानुसार है
- घटक– जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, डेटा विज्ञान सिस्टम में संपूर्ण डेटा लाइफसाइकिल शामिल है और आमतौर पर निम्नलिखित को कवर करने के लिए घटक होते हैं:
- डेटा का संग्रह और प्रोफाइलिंग – ईटीएल (ट्रांसफॉर्म लोड निकालें) पाइपलाइन और प्रोफाइलिंग नौकरियां
- वितरित कंप्यूटिंग – क्षैतिज स्केलेबल डेटा वितरण और प्रसंस्करण
- स्वचालित खुफिया – ऑनलाइन प्रतिक्रियाओं (पूर्वानुमान, सिफारिशें) और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए स्वचालित एमएल मॉडल।
- डेटा विज़ुअलाइजेशन – डेटा की बेहतर अंतर्ज्ञान प्राप्त करने के लिए डेटा का अन्वेषण करें। एमएल मॉडलिंग का अभिन्न अंग।
- डैशबोर्ड और बीआई – पूर्व स्तर के हितधारकों के लिए टुकड़ा और पासा क्षमता के साथ पूर्वनिर्धारित डैशबोर्ड।
- डेटा इंजीनियरिंग – सुनिश्चित करना कि गर्म और कोल्ड डेटा हमेशा पहुंच योग्य होता है।डेटा बैकअप, सुरक्षा, आपदा वसूली को कवर करता है
- उत्पादन मोड में तैनाती – उद्योग मानक प्रथाओं के साथ उत्पादन में माइग्रेट सिस्टम।
- स्वचालित निर्णय – इसमें डेटा के शीर्ष पर चल रहे व्यावसायिक तर्क या किसी भी एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रशिक्षित जटिल गणितीय मॉडल शामिल है।
मशीन शिक्षा मॉडलिंग डेटा मौजूद है और सामान्य घटक निम्नानुसार हैं:
- समस्या को समझें – समस्या को हल करने के लिए सुनिश्चित करने का कुशल तरीका एमएल है।ध्यान दें कि एमएल का उपयोग कर हल करने योग्य सभी समस्याएं नहीं हैं।
- एक्सप्लोर डेटा – एमएल मॉडल में इस्तेमाल होने वाली सुविधाओं का अंतर्ज्ञान प्राप्त करने के लिए। इसे एक से अधिक पुनरावृत्ति की आवश्यकता हो सकती है। डेटा विज़ुअलाइजेशन यहां एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
- डेटा तैयार करें – एमएल मॉडल की सटीकता पर उच्च प्रभाव वाला यह एक महत्वपूर्ण चरण है।यह डेटा समस्या से संबंधित है जैसे फीचर के लिए लापता डेटा के साथ क्या करना है? डमी मूल्य के साथ शून्य, या अन्य मूल्यों के माध्य के साथ बदलें या मॉडल से सुविधा ड्रॉप? स्केलिंग फीचर्स, जो सुनिश्चित करता है कि सभी सुविधाओं के मूल्य एक ही श्रेणी में हैं, कई एमएल मॉडल के लिए महत्वपूर्ण है। कई अन्य तकनीकों को पसंद है, नई सुविधाओं को प्राप्त करने के लिए बहुपद फीचर पीढ़ी का भी उपयोग किया जाता है।
- एक मॉडल और ट्रेन का चयन करें – मॉडल को किसी प्रकार की समस्या (भविष्यवाणी या वर्गीकरण इत्यादि) के आधार पर चुना जाता है और फीचर सेट का प्रकार (कुछ एल्गोरिदम बड़ी संख्या में फीचर और अन्य मामलों में कुछ अन्य उदाहरणों के साथ काम करता है) ।
- प्रदर्शन उपाय –डेटा विज्ञान में, प्रदर्शन उपायों को मानकीकृत नहीं किया जाता है, यह मामले के मामले में मामला बदल जाएगा। आमतौर पर यह डेटा समयबद्धता, डेटा गुणवत्ता, क्वेरीिंग क्षमता, डेटा पहुंच में समेकन सीमा, इंटरएक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन क्षमता इत्यादि का संकेत होगा।
एमएल मॉडल में, प्रदर्शन उपायों क्रिस्टल स्पष्ट हैं। प्रत्येक एल्गोरिदम के पास यह मापने के लिए एक उपाय होगा कि मॉडल कितना अच्छा या बुरा मॉडल प्रशिक्षण डेटा का वर्णन करता है। उदाहरण के लिए, आरएमई (रूट मीन स्क्वायर त्रुटि) का प्रयोग रैखिक रिग्रेशन में एक संकेत के रूप में किया जाता है मॉडल में त्रुटि।
- विकास पद्धति –डेटा विज्ञान परियोजनाओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित मील के पत्थर के साथ एक इंजीनियरिंग परियोजना की तरह गठबंधन किया जाता है। लेकिन एमएल परियोजनाएं अधिक शोध हैं, जो एक परिकल्पना से शुरू होती हैं और इसे उपलब्ध डेटा के साथ साबित करने का प्रयास करती हैं।
- विजुअलाइजेशन –सामान्य डेटा विज्ञान में विजुअलाइजेशन बार, पाई इत्यादि जैसे किसी भी लोकप्रिय ग्राफ का उपयोग करके सीधे डेटा का प्रतिनिधित्व करता है लेकिन एमएल में, विजुअलाइजेशन भी प्रशिक्षण डेटा के गणितीय मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए, मल्टीक्लास वर्गीकरण के भ्रम मैट्रिक्स को विज़ुअलाइज़ करना, तुरंत झूठी पहचान करने में मदद करता है सकारात्मक और नकारात्मक।
- भाषाएं – एसक्यूएलऔर एसक्यूएल जैसे सिंटैक्स भाषाएं (हाइव्यूएल, स्पार्क एसक्यूएल इत्यादि) डेटा विज्ञान दुनिया में सबसे ज्यादा इस्तेमाल की जाने वाली भाषा हैं। लोकप्रिय डेटा प्रोसेसिंग स्क्रिप्टिंग भाषाओं जैसे पर्ल, अजीक, सेड भी उपयोग में हैं। फ्रेमवर्क-विशिष्ट अच्छी तरह से समर्थित भाषाएं एक और हैं व्यापक रूप से ( जावा के लिए जावा , स्पार्क आदि के लिए स्कैला ) श्रेणी का इस्तेमाल किया।
पायथन और आर मशीन शिक्षा दुनिया में सबसे ज्यादा इस्तेमाल की जाने वाली भाषा हैं। आजकल पायथन अधिक गति प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि नए डीप शिक्षा वाले शोधकर्ताओं को ज्यादातर पाइथन में परिवर्तित कर दिया जाता है। एसक्यूएल एमएल के डेटा एक्सप्लोरेशन चरण में भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
डेटा विज्ञान बनाम मशीन शिक्षा तुलना तालिका
| तुलना का आधार | डेटा विज्ञान | मशीन शिक्षा |
| क्षेत्र | सभी वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से निपटने वाले डेटा से अंतर्दृष्टि बनाएं। इसमें आवश्यकताएं समझने, डेटा निकालने आदि जैसे कार्य शामिल हैं। | गणितीय मॉडल का उपयोग करके, ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न सीखकर नए डेटा बिंदु के लिए सटीक रूप से वर्गीकृत या भविष्यवाणी करें। |
| इनपुट डेटा | अधिकांश इनपुट डेटा मानव उपभोग्य डेटा के रूप में उत्पन्न होता है जिसे मनुष्यों द्वारा टैब्यूलर डेटा या छवियों जैसे पढ़ने या विश्लेषण किया जाना है। | एमएल के लिए इनपुट डेटा विशेष रूप से इस्तेमाल एल्गोरिदम के लिए बदल दिया जाएगा। फ़ीचर स्केलिंग, वर्ड एम्बेडिंग या बहुपद विशेषताएं जोड़ना कुछ उदाहरण हैं |
| सिस्टम जटिलता | ● असंगठित कच्चे डेटा को संभालने के लिए घटक आ रहे हैं।
● स्वतंत्र नौकरी सिंक्रनाइज़ करने के लिए आमतौर पर ऑर्केस्ट्रेशन परत द्वारा निर्धारित चलने वाले घटकों के बहुत सारे |
● प्रमुख जटिलता उसके पीछे एल्गोरिदम और गणितीय अवधारणाओं के साथ है
● समेकित मॉडल में एक से अधिक एमएल मॉडल होंगे और प्रत्येक के पास अंतिम आउटपुट पर भारित योगदान होगा |
| पसंदीदा कौशल सेट | ● डोमेन विशेषज्ञता
● ईटीएल और डेटा प्रोफाइलिंग ● मजबूत एसक्यूएल ● नोएसक्यूएल सिस्टम ● मानक रिपोर्टिंग / विज़ुअलाइज़ेशन |
● मजबूत गणित समझते हैं
● पायथन / आर प्रोग्रामिंग ● एसक्यूएल के साथ झगड़ा डेटा ● मॉडल-विशिष्ट विज़ुअलाइज़ेशन |
| हार्डवेयर विनिर्देशन | ● क्षैतिज स्केलेबल सिस्टम बड़े पैमाने पर डेटा को संभालने के लिए पसंद करते हैं
● उच्च आरएएम और एसएसडी I / O बाधा को दूर करने के लिए उपयोग किया जाता है |
● गहन वेक्टर परिचालनों के लिए जीपीयू को प्राथमिकता दी जाती है
● टीपीयू ( लिंक ) जैसे अधिक शक्तिशाली संस्करण रास्ते पर हैं |
निष्कर्ष
डेटा विज्ञान और मशीन शिक्षा दोनों में, हम डेटा से जानकारी और अंतर्दृष्टि निकालने की कोशिश कर रहे हैं। मशीन शिक्षा को एल्गोरिदम बनाने की कोशिश कर रहे हैं। वर्तमान में, उन्नत एमएल मॉडल स्वचालित रूप से डेटा का पता लगाने और प्रोफाइल करने के लिए डेटा विज्ञान पर लागू होते हैं। गूगल के क्लाउड डेटाप्रेप इसके लिए सबसे अच्छा उदाहरण है।
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यह डेटा विज्ञान बनाम मशीन शिक्षा, उनके अर्थ, हेड टू हेड तुलना, मुख्य मतभेद, तुलना तालिका, और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
