आज हम आपको Data Science vs Machine Learning in hindi के बारे में जानकारी देंगे। डेटा साइंस डेटा क्लींजिंग, तैयारी और विश्लेषण का अध्ययन है , जबकि मशीन लर्निंग एआई की एक शाखा और डेटा साइंस का सबफील्ड है। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग दो लोकप्रिय आधुनिक टैकनोलजी हैं, और वे अत्यधिक दर से बढ़ रही हैं। लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग के साथ-साथ ये दो buzzwords बहुत भ्रमित करने वाले शब्द हैं, इसलिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि वे एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं। इस विषय में, हम केवल डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच के अंतर को समझेंगे और यह समझेंगे कि वे एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं।
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग एक-दूसरे से निकटता से संबंधित हैं, लेकिन अलग-अलग कार्यात्मकताएं और अलग-अलग लक्ष्य हैं। एक नज़र में, डेटा साइंस कच्चे डेटा से अंतर्दृष्टि खोजने के लिए दृष्टिकोणों का अध्ययन करने का एक क्षेत्र है। जबकि, मशीन लर्निंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों के समूह द्वारा मशीनों को पिछले डेटा से स्वचालित रूप से सीखने में सक्षम बनाने के लिए किया जाता है। अंतर को गहराई से समझने के लिए, आइए पहले इन दोनों तकनीकों का संक्षिप्त परिचय दें।
डेटा साइंस क्या है- What is Data Science in hindi
डेटा साइंस, जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, डेटा के बारे में है। इसलिए, हम इसे इस रूप में परिभाषित कर सकते हैं, “डेटा के गहरा अध्ययन का एक क्षेत्र जिसमें डेटा से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालना और विभिन्न उपकरणों, सांख्यिकीय मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके उस जानकारी को संसाधित करना शामिल है।” यह एक अवधारणा है जिसका उपयोग बड़े डेटा को संभालने के लिए किया जाता है जिसमें डेटा की सफाई, डेटा तैयारी, डेटा विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शामिल है।
एक डेटा वैज्ञानिक विभिन्न स्रोतों से कच्चा डेटा एकत्र करता है, डेटा तैयार करता है और पूर्व-संसाधित करता है, और एकत्रित डेटा से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण लागू करता है।
उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स डेटा विज्ञान तकनीकों का उपयोग डेटा को खनन करके और अपने उपयोगकर्ताओं के पैटर्न को देखकर उपयोगकर्ता की रुचि को समझने के लिए करता है।
मशीन लर्निंग क्या है- What is machine learning in hindi
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक हिस्सा है और डेटा साइंस का सबफील्ड है। यह एक बढ़ती हुई तकनीक है जो मशीनों को पिछले डेटा से सीखने और दिए गए कार्य को स्वचालित रूप से करने में सक्षम बनाती है। इसे इस प्रकार परिभाषित किया जा सकता है:
मशीन लीनिंग कंप्यूटर को पिछले अनुभवों से अपने आप सीखने की अनुमति देता है, यह प्रदर्शन को बेहतर बनाने और स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करता है।
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डेटा साइंस में मशीन लर्निंग का उपयोग कहाँ किया जाता है
डेटा साइंस में मशीन लर्निंग के उपयोग को डेटा साइंस की विकास प्रक्रिया या जीवन चक्र से समझा जा सकता है।
व्यावसायिक आवश्यकताएँ:
इस चरण में, हम उस व्यावसायिक समस्या की आवश्यकता को समझने का प्रयास करते हैं जिसके लिए हम इसका उपयोग करना चाहते हैं। मान लीजिए कि हम एक सिफारिश प्रणाली बनाना चाहते हैं, और बिक्री बढ़ाने के लिए व्यावसायिक आवश्यकता है।
डेटा अधिग्रहण:
इस चरण में, दी गई समस्या को हल करने के लिए डेटा प्राप्त किया जाता है। अनुशंसा प्रणाली के लिए, हम उपयोगकर्ता द्वारा विभिन्न उत्पादों, टिप्पणियों, खरीद इतिहास आदि के लिए प्रदान की गई रेटिंग प्राप्त कर सकते हैं।
डाटा प्रोसेसिंग:
इस चरण में, पिछले चरण से प्राप्त कच्चे डेटा को एक उपयुक्त प्रारूप में बदल दिया जाता है, ताकि इसे आगे के चरणों द्वारा आसानी से उपयोग किया जा सके।
डेटा एक्सप्लोरेशन:
यह एक ऐसा कदम है जहां हम डेटा के पैटर्न को समझते हैं, और डेटा से उपयोगी जानकारी प्राप्त करने का प्रयास करते हैं।
मॉडलिंग:
डेटा मॉडलिंग एक ऐसा कदम है जहां मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। तो, इस कदम में पूरी मशीन सीखने की प्रक्रिया शामिल है। मशीन सीखने की प्रक्रिया में डेटा आयात करना, डेटा की सफाई करना, मॉडल बनाना, मॉडल को प्रशिक्षित करना, मॉडल का परीक्षण करना और मॉडल की दक्षता में सुधार करना शामिल है।
तैनाती और अनुकूलन:
यह अंतिम चरण है जहां मॉडल को वास्तविक परियोजना पर तैनात किया जाता है और मॉडल के प्रदर्शन की जांच की जाती है।
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
| डेटा विज्ञान-Data Science | मशीन लर्निंग-Machine Learning |
|---|---|
| यह डेटा से छिपे पैटर्न या उपयोगी अंतर्दृष्टि को समझने और खोजने से संबंधित है, जो बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है। | यह डेटा साइंस का एक उपक्षेत्र है जो मशीन को पिछले डेटा से सीखने और स्वचालित रूप से अनुभव करने में सक्षम बनाता है। |
| इसका उपयोग डेटा से अंतर्दृष्टि खोजने के लिए किया जाता है। | इसका उपयोग भविष्यवाणियां करने और नए डेटा बिंदुओं के परिणाम को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है। |
| यह एक व्यापक शब्द है जिसमें किसी समस्या के लिए एक मॉडल बनाने और मॉडल को परिनियोजित करने के विभिन्न चरण शामिल हैं। | इसका उपयोग डेटा साइंस के डेटा मॉडलिंग चरण में एक पूर्ण प्रक्रिया के रूप में किया जाता है। |
| डेटा साइंटिस्ट के पास बड़े डेटा टूल्स जैसे हडूप, हाइव और पिग, सांख्यिकी, पायथन, आर या स्काला में प्रोग्रामिंग का उपयोग करने के लिए कौशल होना चाहिए। | मशीन लर्निंग इंजीनियर के पास कंप्यूटर साइंस फंडामेंटल, पायथन या आर में प्रोग्रामिंग कौशल, सांख्यिकी और संभाव्यता अवधारणा आदि जैसे कौशल होने चाहिए। |
| यह कच्चे, संरचित और असंरचित डेटा के साथ काम कर सकता है। | इसे काम करने के लिए ज्यादातर संरचित डेटा की आवश्यकता होती है। |
| डेटा वैज्ञानिकों ने डेटा को संभालने, डेटा को साफ़ करने और इसके पैटर्न को समझने में बहुत समय लगाया। | एमएल इंजीनियर एल्गोरिदम और उसके पीछे गणितीय अवधारणाओं के कार्यान्वयन के दौरान होने वाली जटिलताओं के प्रबंधन के लिए बहुत समय व्यतीत करते हैं। |