প্রশ্ন:
মেশিন লার্নিং এবং ডেটা মাইনিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?
উত্তর:ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং দুটি দুটি পৃথক পদ - তবে এগুলি উভয়ই একই প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হয়, যা অন্তর্দৃষ্টি এবং সিদ্ধান্তে আসতে ডেটাগুলিকে পরিমার্জন করার এবং সাজানোর জন্য দলগুলির দক্ষতা। মিল এবং পার্থক্যগুলি সমন্বিত এই দুটি খুব ভিন্ন প্রক্রিয়া সম্পর্কে কম প্রযুক্তি-জ্ঞান দর্শকদের জন্য বিভ্রান্তিকর করে তোলে।
ডেটা মাইনিং হ'ল ডেটা একত্রিত করার প্রক্রিয়া এবং তারপরে সেই বৃহত্তর ডেটা সেট থেকে দরকারী ডেটা সংগ্রহ করা। এটি এমন এক ধরণের জ্ঞান আবিষ্কার যা আমরা যখন প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংহত করতে সক্ষম হয়েছি তখন থেকেই চলছে। আপনি মোটামুটি আদিম সিস্টেমের সাহায্যে ডেটা মাইনিং করতে পারেন: প্রোগ্রামটি নির্দিষ্ট নিদর্শন এবং উপাত্তের প্রবণতা সন্ধানের জন্য প্রোগ্রাম করা হবে এবং প্রযুক্তিগত তথ্য যে কাঙ্ক্ষিত আকারে তা হতে পারে তথ্যের কাঁচামাল থেকে "মাইন করা" হবে।
মেশিন লার্নিং নতুন এবং আরও পরিশীলিত। মেশিন লার্নিং ডেটা সেট ব্যবহার করে, তবে ডেটা মাইনিংয়ের বিপরীতে, মেশিন লার্নিং প্রকৃত আলগোরিদম এবং স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলির মতো সেটআপগুলি প্রকৃতপক্ষে মেশিনটিকে ইনপুট ডেটা থেকে শিখতে দেয়। এই হিসাবে, মেশিন লার্নিং ডেটা মাইনিং অপারেশনের চেয়ে কিছুটা গভীরতর। উদাহরণস্বরূপ, একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে কৃত্রিম নিউরনগুলি ইনপুট ডেটা গ্রহণের জন্য স্তরগুলিতে কাজ করে এবং অনেকগুলি বিস্তৃত "ব্ল্যাক বক্স" ক্রিয়াকলাপের সাথে আউটপুট ডেটা প্রকাশ করে ("ব্ল্যাক বক্স" শব্দটি আরও পরিশীলিত সিস্টেমে প্রযোজ্য যখন মানুষের একটি থাকে নিউরাল নেটওয়ার্ক বা অ্যালগরিদম আসলে কীভাবে তাদের কাজ করছে তা বোঝার জন্য কঠিন সময়।
এন্টারপ্রাইজ প্রয়োগের ক্ষেত্রে ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংও একেবারেই আলাদা different আবার, ডেটা মাইনিং যে কোনও প্রদত্ত ইআরপি অ্যাপ্লিকেশনটির মধ্যে, এবং বহুবিধ প্রক্রিয়াতে যেতে পারে।
বিপরীতে, একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের যথেষ্ট সংস্থান দরকার। প্রকল্প পরিচালকদের প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা একত্রিত করতে হবে, অত্যধিক মানানসইয়ের মতো সমস্যার সন্ধান করতে হবে, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন সম্পর্কে আরও অনেক কিছু সিদ্ধান্ত নিতে হবে। মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারদের কাছ থেকে জটিল আকারের ক্রয় প্রয়োজন হতে পারে, যেখানে ডেটা মাইনিংয়ের ক্রিয়াকলাপগুলিতে সাধারণত দ্রুত সাইন-অফ প্রয়োজন।
এই পার্থক্য থাকা সত্ত্বেও, ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং উভয়ই ডেটা সায়েন্সের রাজ্যে প্রযোজ্য। ডেটা বিজ্ঞান সম্পর্কে আরও শিখতে এই প্রক্রিয়াগুলি কীভাবে কাজ করে এবং যে কোনও শিল্পে কীভাবে সেগুলি প্রয়োগ করা যেতে পারে সে সম্পর্কে আরও জানতে স্টেকহোল্ডারদের সহায়তা করে।
