डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के बीच अंतर के इस ट्यूटोरियल में, हमें पहले सीखें:
डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस अध्ययन का क्षेत्र है जिसमें विभिन्न वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं के उपयोग से बड़ी मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। यह आपको कच्चे डेटा से छिपे हुए पैटर्न को खोजने में मदद करता है।
डेटा साइंस एक अंतःविषय क्षेत्र है जो आपको संरचित या असंरचित डेटा से ज्ञान निकालने की अनुमति देता है। यह तकनीक आपको व्यावसायिक समस्या का अनुसंधान परियोजना में अनुवाद करने में सक्षम बनाती है और फिर इसे व्यावहारिक समाधान में बदल देती है। डेटा साइंस शब्द गणितीय सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और बड़े डेटा के विकास के कारण उभरा है।
इस डेटा विज्ञान बनाम मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे:
- डेटा साइंस क्या है?
- मशीन लर्निंग क्या है?
- डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां
- मशीन लर्निंग इंजीनियर्स की भूमिका और जिम्मेदारियां
- डाटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
- डेटा साइंस टेक्नोलॉजी की चुनौतियाँ
- मशीन लर्निंग की चुनौतियाँ
- डेटा साइंस के अनुप्रयोग
- मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग
- डेटा साइंस या मशीन लर्निंग - कौन सा बेहतर है?
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रणाली है जो आत्म-सुधार के माध्यम से और बिना तर्क के स्पष्ट रूप से प्रोग्रामर द्वारा स्पष्ट रूप से कोडित होने से सीख सकती है। सफलता इस विचार के साथ आती है कि सटीक परिणाम उत्पन्न करने के लिए एक मशीन उदाहरण (यानी, डेटा) से विलक्षण रूप से सीख सकती है।
मशीन लर्निंग एक आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों के साथ डेटा को जोड़ती है। इस आउटपुट का उपयोग कॉर्पोरेट द्वारा कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि बनाने के लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग और बायेसियन प्रेडिक्टिव मॉडलिंग से निकटता से संबंधित है। मशीन इनपुट के रूप में डेटा प्राप्त करती है, उत्तर तैयार करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का उपयोग करती है।
मशीन लर्निंग बनाम डेटा साइंस के बीच निम्नलिखित प्रमुख अंतरों की जाँच करें।
कुंजी प्रसार
- डेटा विज्ञान विभिन्न वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं के उपयोग से डेटा की विशाल मात्रा से अंतर्दृष्टि निकालता है। दूसरी तरफ, मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रणाली है जो स्वयं-सुधार के माध्यम से और बिना तर्क के स्पष्ट रूप से प्रोग्रामर द्वारा कोड किए जा रहे डेटा से सीख सकता है।
- डेटा विज्ञान मैनुअल विधियों के साथ काम कर सकता है, हालांकि वे बहुत उपयोगी नहीं हैं जबकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मैन्युअल रूप से लागू करने के लिए कठिन हैं।
- डाटा साइंस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का सबसेट नहीं है जबकि मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का सबसेट है।
- डेटा विज्ञान तकनीक आपको सभी वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से निपटने वाले डेटा से अंतर्दृष्टि बनाने में मदद करती है, जबकि मशीन सीखने की विधि आपको भविष्यवाणी करने और नए डेटाबेस मूल्यों के लिए परिणाम में मदद करती है।
डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां
यहां, डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक एक महत्वपूर्ण कौशल हैं
- असंरचित डेटा प्रबंधन के बारे में ज्ञान
- SQL डेटाबेस कोडिंग में हाथ पर अनुभव
- कई विश्लेषणात्मक कार्यों को समझने में सक्षम
- विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की अखंडता को संसाधित करने, साफ़ करने और सत्यापित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा खनन
- डेटा प्राप्त करें और ताकत को पहचानें
- ग्राहकों को मॉडल संचालित करने में मदद करने के लिए पेशेवर DevOps सलाहकारों के साथ काम करें
मशीन लर्निंग इंजीनियर्स की भूमिका और जिम्मेदारियां
यहाँ, मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए आवश्यक एक महत्वपूर्ण कौशल हैं
- डेटा विकास और सांख्यिकीय मॉडलिंग का ज्ञान
- एल्गोरिदम की समझ और आवेदन
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
- डेटा वास्तुकला डिजाइन
- पाठ प्रतिनिधित्व तकनीक
- प्रोग्रामिंग कौशल का गहन ज्ञान
- संभाव्यता और आँकड़ों का ज्ञान
- डिजाइन मशीन लर्निंग सिस्टम और डीप लर्निंग टेक्नोलॉजी का ज्ञान
- उपयुक्त मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और टूल को लागू करें
डाटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
यहां डेटा साइंस बनाम मशीन लर्निंग के बीच प्रमुख अंतर हैं:
डाटा साइंस बनाम मशीन लर्निंग
| डेटा विज्ञान | मशीन लर्निंग |
| डेटा विज्ञान एक अंतःविषय क्षेत्र है जो कई संरचनात्मक और असंरचित डेटा से ज्ञान निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और प्रणालियों का उपयोग करता है। | मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल का वैज्ञानिक अध्ययन है। यह विधि किसी विशिष्ट कार्य को करने के लिए उपयोग करती है। |
| डेटा विज्ञान तकनीक आपको वास्तविक दुनिया की सभी जटिलताओं से निपटने वाले डेटा से अंतर्दृष्टि बनाने में मदद करती है। | मशीन लर्निंग विधि आपको गणितीय मॉडल की मदद से ऐतिहासिक डेटा से नए डेटाबेस के लिए भविष्यवाणी करने और परिणाम देने में मदद करती है। |
| लगभग सभी इनपुट डेटा एक मानव-पठनीय प्रारूप में उत्पन्न होते हैं, जिसे मनुष्यों द्वारा पढ़ा या विश्लेषण किया जाता है। | मशीन लर्निंग के इनपुट डेटा को रूपांतरित किया जाएगा, विशेष रूप से उपयोग किए गए एल्गोरिदम के लिए। |
| डेटा विज्ञान मैनुअल तरीकों के साथ भी काम कर सकता है, हालांकि वे बहुत उपयोगी नहीं हैं। | मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मैन्युअल रूप से लागू करने के लिए कठिन है। |
| डाटा साइंस एक पूरी प्रक्रिया है। | संपूर्ण डेटा विज्ञान प्रक्रिया में मशीन लर्निंग एक एकल चरण है। |
| डेटा साइंस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपसमूह नहीं है। | मशीन लर्निंग तकनीक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का सबसेट है। |
| डेटा साइंस में, उच्च रैम और एसएसडी का उपयोग किया जाता है, जो आपको आई / ओ अड़चन की समस्याओं को दूर करने में मदद करता है। | मशीन लर्निंग में, गहन वेक्टर ऑपरेशन के लिए GPU का उपयोग किया जाता है। |
डेटा साइंस टेक्नोलॉजी की चुनौतियाँ
यहां, डेटा साइंस टेक्नोलॉजी की महत्वपूर्ण चुनौतियाँ हैं
- सटीक विश्लेषण के लिए विस्तृत जानकारी और डेटा की आवश्यकता होती है
- पर्याप्त डेटा विज्ञान प्रतिभा पूल उपलब्ध नहीं है
- प्रबंधन डेटा विज्ञान टीम के लिए वित्तीय सहायता प्रदान नहीं करता है।
- डेटा की अनुपलब्धता / मुश्किल पहुंच
- डेटा विज्ञान के परिणाम व्यावसायिक निर्णय लेने वालों द्वारा प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं किए जाते हैं
- दूसरों के लिए डेटा विज्ञान की व्याख्या करना मुश्किल है
- गोपनीयता समस्या
- महत्वपूर्ण डोमेन विशेषज्ञ की कमी
- यदि कोई संगठन बहुत छोटा है, तो उसके पास डेटा विज्ञान टीम नहीं हो सकती है।
मशीन लर्निंग की चुनौतियाँ
यहाँ, मशीन सीखने की विधि की प्राथमिक चुनौतियाँ हैं:
- यह डेटासेट में डेटा या विविधता का अभाव है।
- यदि कोई डेटा उपलब्ध नहीं है तो मशीन सीख नहीं सकती। इसके अलावा, विविधता की कमी वाला डेटासेट मशीन को कठिन समय देता है।
- सार्थक अंतर्दृष्टि सीखने के लिए एक मशीन में व्यापकता होनी चाहिए।
- यह संभावना नहीं है कि एक एल्गोरिथ्म जानकारी निकाल सकता है जब कोई या कुछ भिन्नताएं नहीं हैं।
- मशीन सीखने में मदद करने के लिए प्रति समूह कम से कम 20 अवलोकन करने की सिफारिश की गई है।
- यह बाधा खराब मूल्यांकन और भविष्यवाणी को जन्म दे सकती है।
डेटा साइंस के अनुप्रयोग
यहाँ, डेटा साइंस के अनुप्रयोग हैं
इंटरनेट खोज:
Google खोज डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकी का उपयोग एक दूसरे के एक अंश के भीतर एक विशिष्ट परिणाम खोजने के लिए करता है
सिफारिश प्रणाली:
एक सिफारिश प्रणाली बनाने के लिए। उदाहरण के लिए, YouTube पर "सुझाए गए मित्र" या YouTube पर सुझाए गए वीडियो ", सब कुछ डेटा साइंस की मदद से किया जाता है।
छवि और भाषण मान्यता:
भाषण सिरी, Google सहायक, एलेक्सा जैसी प्रणालियों को पहचानता है जो डेटा विज्ञान की तकनीक पर चलता है। इसके अलावा, फेसबुक आपके दोस्त को पहचानता है जब आप उनके साथ एक फोटो अपलोड करते हैं।
गेमिंग वर्ल्ड:
ईए स्पोर्ट्स, सोनी, निन्टेंडो, डेटा साइंस तकनीक का इस्तेमाल कर रहे हैं। यह आपके गेमिंग अनुभव को बढ़ाता है। मशीन सीखने की तकनीक का उपयोग करके खेलों का विकास किया जाता है। जब आप उच्च स्तर पर जाते हैं तो यह स्वयं को अपडेट कर सकता है।
ऑनलाइन मूल्य तुलना:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla डेटा साइंस मैकेनिज्म पर काम करते हैं। यहां, एपीआई का उपयोग करके प्रासंगिक वेबसाइटों से डेटा प्राप्त किया जाता है।
मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग
यहाँ, मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग हैं:
स्वचालन:
मशीन लर्निंग, जो किसी भी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना किसी भी क्षेत्र में पूरी तरह से स्वायत्तता से काम करता है। उदाहरण के लिए, विनिर्माण संयंत्रों में आवश्यक प्रक्रिया को पूरा करने वाले रोबोट।
वित्त उद्योग:
वित्त उद्योग में मशीन लर्निंग लोकप्रियता में बढ़ रही है। बैंक मुख्य रूप से डेटा के अंदर पैटर्न खोजने के लिए, लेकिन धोखाधड़ी को रोकने के लिए एमएल का उपयोग कर रहे हैं।
सरकारी संगठन:
सरकार सार्वजनिक सुरक्षा और उपयोगिताओं के प्रबंधन के लिए एमएल का उपयोग करती है। बड़े पैमाने पर पहचान के साथ चीन का उदाहरण लें। सरकार ने जायकेवलर को रोकने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया है।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग:
हेल्थकेयर इमेज डिटेक्शन के साथ मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले पहले उद्योग में से एक था।
डेटा साइंस या मशीन लर्निंग - कौन सा बेहतर है?
मशीन सीखने की विधि डेटा में एक पैटर्न का विश्लेषण, समझ और पहचान करने के लिए आदर्श है। आप इस मॉडल का उपयोग उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए एक मशीन को प्रशिक्षित करने के लिए कर सकते हैं जो मनुष्य के लिए संपूर्ण या असंभव होंगे। इसके अलावा, मशीन लर्निंग न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ निर्णय ले सकता है।
दूसरी ओर, डेटा विज्ञान आपको उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद कर सकता है। यह आपको किसी भी महत्वपूर्ण मौद्रिक नुकसान को रोकने में मदद करता है। यह आपको ग्राहक ब्रांड की वफादारी का पता लगाने के लिए भावना विश्लेषण करने में मदद करता है।