डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
एवलिन क्लार्क
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच मुख्य अंतर
- डेटा साइंस एल्गोरिदम, टूल्स और मशीन लर्निंग तकनीकों का एक संयोजन है जो आपको कच्चे डेटा में सामान्य छिपे हुए पैटर्न को खोजने में मदद करता है, जबकि मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो अनुभव के साथ स्वचालित रूप से सीखने और सुधारने के लिए सिस्टम प्रोग्रामिंग से संबंधित है।
- डेटा साइंस विभिन्न वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं के उपयोग के माध्यम से विशाल मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालता है। दूसरी ओर, मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रणाली है जो स्व-सुधार के माध्यम से डेटा से सीख सकती है और प्रोग्रामर द्वारा स्पष्ट रूप से तर्क को कोड किए बिना।
- डेटा विज्ञान मैनुअल तरीकों से काम कर सकता है, हालांकि वे बहुत उपयोगी नहीं हैं, जबकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मैन्युअल रूप से लागू करना कठिन है।
- डेटा विज्ञान आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपसमुच्चय नहीं है, जबकि मशीन लर्निंग तकनीक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपसमुच्चय है।
- डेटा विज्ञान तकनीक आपको सभी वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से निपटने वाले डेटा से अंतर्दृष्टि बनाने में मदद करती है, जबकि मशीन लर्निंग विधि आपको नए डेटाबेस मूल्यों के लिए परिणाम की भविष्यवाणी करने में मदद करती है।
यहां, मैं डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के बीच अंतर बताऊंगा और उनके पक्ष-विपक्ष की व्यवस्थित समीक्षा करूंगा।
डेटा साइंस क्या है?
डाटा विज्ञान अध्ययन का वह क्षेत्र है जिसमें विभिन्न वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं के उपयोग के माध्यम से विशाल मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। यह आपको कच्चे डेटा में छिपे 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 किसी व्यावसायिक समस्या को शोध परियोजना में बदलने और फिर उसे व्यावहारिक समाधान में बदलने में सक्षम बनाती है। डेटा साइंस शब्द गणितीय सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और बड़े डेटा के विकास के कारण उभरा है।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग यह एक ऐसी प्रणाली है जो स्व-सुधार के माध्यम से डेटा से सीख सकती है और प्रोग्रामर द्वारा स्पष्ट रूप से तर्क को कोड किए बिना। यह सफलता इस विचार के साथ आती है कि एक मशीन सटीक परिणाम देने के लिए एक उदाहरण (यानी, डेटा) से अकेले सीख सकती है।
मशीन लर्निंग डेटा को सांख्यिकीय उपकरणों के साथ जोड़कर आउटपुट का पूर्वानुमान लगाती है। फिर इस आउटपुट का इस्तेमाल निगमों द्वारा कार्रवाई योग्य जानकारी बनाने के लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग और बायेसियन प्रेडिक्टिव मॉडलिंग से इसका गहरा संबंध है। मशीन इनपुट के रूप में डेटा प्राप्त करती है और उत्तर तैयार करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करती है।
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
मैं आपको डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के बीच प्रमुख अंतर समझाता हूँ:
| 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। इस पद्धति का उपयोग किसी विशिष्ट कार्य को करने के लिए किया जाता 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 सहायता से ऐतिहासिक डेटा से नए डेटाबेस के परिणाम की भविष्यवाणी करने में मदद करती है। |
| लगभग सभी इनपुट डेटा मानव-पठनीय प्रारूप में उत्पन्न होता है, जिसे मनुष्य द्वारा पढ़ा या विश्लेषित किया जाता है। | मशीन लर्निंग के लिए इनपुट डेटा को रूपांतरित किया जाएगा, विशेष रूप से प्रयुक्त एल्गोरिदम के लिए। |
| डेटा विज्ञान मैनुअल तरीकों के साथ भी काम कर सकता है, हालांकि वे बहुत उपयोगी नहीं हैं। | मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मैन्युअल रूप से क्रियान्वित करना कठिन है। |
| डेटा विज्ञान एक सम्पूर्ण प्रक्रिया है। | मशीन लर्निंग संपूर्ण डेटा विज्ञान प्रक्रिया में एक एकल चरण है। |
| डेटा विज्ञान कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपसमूह नहीं है। | मशीन लर्निंग तकनीक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपसमूह है। |
| डेटा साइंस में उच्च रैम और एसएसडी का उपयोग किया जाता है, जो आपको I/O बाधा समस्याओं को दूर करने में मदद करता है। | मशीन लर्निंग में, GPU का उपयोग गहन वेक्टर ऑपरेशन के लिए किया जाता है। |
डेटा वैज्ञानिक की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां
इस क्षेत्र में काम करने के बाद, मैं आपको बता सकता हूं कि डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए कुछ महत्वपूर्ण कौशल की आवश्यकता होती है।
- असंरचित डेटा प्रबंधन के बारे में ज्ञान
- व्यावहारिक अनुभव एसक्यूएल डाटाबेस कोडिंग
- अनेक विश्लेषणात्मक कार्यों को समझने में सक्षम
- डेटा माइनिंग का उपयोग विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की प्रसंस्करण, सफाई और अखंडता की पुष्टि के लिए किया जाता है
- डेटा प्राप्त करें और ताकत पहचानें
- ग्राहकों को मॉडल को संचालित करने में मदद करने के लिए पेशेवर DevOps सलाहकारों के साथ काम करें
मशीन लर्निंग इंजीनियरों की भूमिका और जिम्मेदारियाँ
यहां कुछ महत्वपूर्ण कौशल दिए गए हैं जिन्हें मैंने डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक बताया है।
- डेटा विकास और सांख्यिकीय मॉडलिंग का ज्ञान
- एल्गोरिदम की समझ और अनुप्रयोग
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
- डेटा आर्किटेक्चर डिज़ाइन
- पाठ प्रस्तुति तकनीकें
- प्रोग्रामिंग कौशल का गहन ज्ञान
- संभाव्यता और सांख्यिकी का ज्ञान
- मशीन लर्निंग सिस्टम डिजाइन करें और डीप लर्निंग तकनीक का ज्ञान रखें
- उपयुक्त मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और उपकरण लागू करें
डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकी की चुनौतियाँ
जैसा कि मैंने सीखा है, डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आपको कुछ महत्वपूर्ण कौशलों में निपुणता हासिल करनी होगी।
- सटीक विश्लेषण के लिए आवश्यक विविध प्रकार की जानकारी और डेटा
- डेटा विज्ञान में पर्याप्त प्रतिभा उपलब्ध नहीं है
- प्रबंधन डेटा विज्ञान टीम के लिए वित्तीय सहायता प्रदान नहीं करता है।
- डेटा की अनुपलब्धता/पहुंच में कठिनाई
- डेटा विज्ञान के परिणामों का व्यावसायिक निर्णयकर्ताओं द्वारा प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं किया जाता है
- दूसरों को डेटा विज्ञान समझाना कठिन है।
- गोपनीयता समस्या
- महत्वपूर्ण डोमेन विशेषज्ञ का अभाव
- यदि कोई संगठन बहुत छोटा है, तो उसके पास डेटा विज्ञान टीम नहीं हो सकती।
मशीन लर्निंग की चुनौतियाँ
मेरे अनुभव में, मशीन लर्निंग विधियों की प्राथमिक चुनौतियाँ ये हैं:
- इसमें डेटा या डेटासेट में विविधता का अभाव है।
- अगर कोई डेटा उपलब्ध नहीं है तो मशीन सीख नहीं सकती। इसके अलावा, विविधता की कमी वाला डेटासेट मशीन के लिए मुश्किल समय पैदा करता है।
- किसी मशीन को सार्थक अंतर्दृष्टि सीखने के लिए विविधता की आवश्यकता होती है।
- यह असंभव है कि कोई एल्गोरिथ्म जानकारी निकाल सके जब कोई भिन्नता न हो या बहुत कम हो।
- मशीन को सीखने में मदद करने के लिए प्रति समूह कम से कम 20 अवलोकन करने की सिफारिश की जाती है।
- इस बाधा के कारण खराब मूल्यांकन और पूर्वानुमान हो सकता है।
डेटा साइंस के अनुप्रयोग
मेरे अनुभव से, ये इसके अनुप्रयोग हैं डाटा विज्ञान.
- इंटरनेट खोज: गूगल सर्च डेटा साइंस तकनीक का उपयोग करके एक सेकंड के कुछ अंश के भीतर एक विशिष्ट परिणाम की खोज करता है
- सिफ़ारिश प्रणाली: एक अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए। उदाहरण के लिए, Facebook पर “सुझाए गए मित्र” या Facebook पर “सुझाए गए वीडियो” YouTube, सब कुछ डेटा साइंस की मदद से किया जाता है।
- छवि और वाक् पहचान: सिरी, गूगल असिस्टेंट और एलेक्सा जैसी स्पीच-रिकॉग्नाइजिंग प्रणालियाँ डेटा साइंस की तकनीक पर चलती हैं। इसके अलावा, जब आप अपने दोस्तों के साथ कोई फोटो अपलोड करते हैं तो फेसबुक उन्हें पहचान लेता है।
- गेमिंग वर्ल्ड: EA स्पोर्ट्स, सोनी और निनटेंडो डेटा साइंस तकनीक का उपयोग कर रहे हैं। यह आपके गेमिंग अनुभव को बेहतर बनाता है। गेम अब मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके विकसित किए जाते हैं। जब आप उच्च स्तर पर जाते हैं तो यह खुद को अपडेट कर सकता है।
- ऑनलाइन मूल्य तुलना: प्राइसरनर, जंगली और शॉपज़िला डेटा साइंस मैकेनिज्म पर काम करते हैं। यहां, एपीआई का उपयोग करके प्रासंगिक वेबसाइटों से डेटा प्राप्त किया जाता है।
मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग
मेरे ज्ञान के आधार पर, मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग इस प्रकार हैं:
- स्वचालन: मशीन लर्निंग, जो किसी भी क्षेत्र में बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के पूर्णतः स्वायत्त रूप से कार्य करती है; उदाहरण के लिए, रोबोट विनिर्माण संयंत्रों में आवश्यक प्रक्रिया चरणों का निष्पादन करते हैं।
- वित्त उद्योग: वित्त उद्योग में मशीन लर्निंग की लोकप्रियता बढ़ रही है। बैंक मुख्य रूप से डेटा के अंदर पैटर्न खोजने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन धोखाधड़ी को रोकने के लिए भी इसका उपयोग कर रहे हैं।
- सरकारी संगठन: सरकार सार्वजनिक सुरक्षा और उपयोगिताओं के प्रबंधन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती है। चीन का उदाहरण लें, जहाँ बड़े पैमाने पर फेस रिकग्निशन है। सरकार इसका उपयोग करती है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जयवाल्कर को रोकने के लिए.
- स्वास्थ्य सेवा उद्योग: स्वास्थ्य सेवा, छवि पहचान के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले पहले उद्योगों में से एक था।
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच कैसे चुनें
इस मॉडल के साथ, मैंने मशीनों को ऐसे कार्यों को स्वचालित करने के लिए प्रशिक्षित किया है जो मनुष्यों के लिए थकाऊ या असंभव होंगे। इसके अलावा, मशीन लर्निंग बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के निर्णय ले सकती है।
दूसरी ओर, डेटा साइंस 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 भी मदद करता है। यह आपको ग्राहक ब्रांड निष्ठा का आकलन करने के लिए भावना विश्लेषण करने में मदद करता है।
