কী পার্থক্য – ডেটা মাইনিং বনাম মেশিন লার্নিং
ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং এমন দুটি ক্ষেত্র যা একসাথে চলে। যেহেতু তারা সম্পর্কযুক্ত, তারা একই রকম, তবে তাদের পিতামাতা আলাদা। কিন্তু বর্তমানে, উভয়ই একে অপরের মত ক্রমবর্ধমান বৃদ্ধি পায়; প্রায় যমজদের মতো। অতএব, কিছু লোক ডেটা মাইনিংয়ের জন্য মেশিন লার্নিং শব্দটি ব্যবহার করে। যাইহোক, আপনি এই নিবন্ধটি পড়ার সাথে সাথে বুঝতে পারবেন যে মেশিন ভাষা ডেটা মাইনিং থেকে আলাদা। একটি মূল পার্থক্য হল যে ডেটা মাইনিং উপলব্ধ ডেটা থেকে নিয়ম পেতে ব্যবহৃত হয়, মেশিন লার্নিং কম্পিউটারকে প্রদত্ত নিয়মগুলি শিখতে এবং বুঝতে শেখায়।
ডেটা মাইনিং কি?
ডেটা মাইনিং হল ডাটা থেকে অন্তর্নিহিত, পূর্বে অজানা, এবং সম্ভাব্য উপযোগী তথ্য বের করার প্রক্রিয়া। যদিও ডেটা মাইনিং নতুন শোনাচ্ছে, প্রযুক্তি তা নয়। ডেটা মাইনিং হল বড় ডেটা সেটে নিদর্শনগুলির গণনামূলক প্রকাশের প্রধান পদ্ধতি। এটি মেশিন লার্নিং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পরিসংখ্যান এবং ডাটাবেস সিস্টেমের সংযোগস্থলে পদ্ধতিগুলিও জড়িত। ডেটা মাইনিং ক্ষেত্রে ডেটা বেস এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট, ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ, অনুমান বিবেচনা, জটিলতা বিবেচনা, আবিষ্কৃত কাঠামোর পোস্ট-প্রসেসিং এবং অনলাইন আপডেট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ডেটা ড্রেজিং, ডেটা ফিশিং এবং ডেটা স্নুপিং সাধারণত ডেটা মাইনিং-এর ক্ষেত্রে উল্লেখ করা শর্তাবলী।
আজ, কোম্পানিগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরীক্ষা করতে এবং বছরের পর বছর ধরে বাজার গবেষণা প্রতিবেদন বিশ্লেষণ করতে শক্তিশালী কম্পিউটার ব্যবহার করে৷ ডেটা মাইনিং এই কোম্পানিগুলিকে অভ্যন্তরীণ কারণগুলির মধ্যে সম্পর্ক সনাক্ত করতে সাহায্য করে যেমন মূল্য, কর্মীদের দক্ষতা, এবং বাহ্যিক কারণ যেমন প্রতিযোগিতা, অর্থনৈতিক অবস্থা এবং গ্রাহক জনসংখ্যার।
CRISP ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়া চিত্র
মেশিন লার্নিং কি?
মেশিন লার্নিং কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি অংশ এবং ডেটা মাইনিংয়ের মতোই। মেশিন লার্নিং প্যাটার্নগুলি সন্ধান করতে এবং অ্যালগরিদমগুলির নির্মাণ এবং অধ্যয়ন অন্বেষণ করতে সিস্টেমগুলির মাধ্যমে অনুসন্ধান করতেও ব্যবহৃত হয়। মেশিন লার্নিং হল এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা কম্পিউটারকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই শেখার ক্ষমতা প্রদান করে। মেশিন লার্নিং মূলত কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলির বিকাশকে লক্ষ্য করে যা নতুন পরিস্থিতি অনুসারে নিজেকে বড় হতে এবং পরিবর্তন করতে শেখাতে পারে এবং এটি সত্যিই গণনামূলক পরিসংখ্যানের কাছাকাছি।এটি গাণিতিক অপ্টিমাইজেশানের সাথেও শক্তিশালী সম্পর্ক রয়েছে। মেশিন লার্নিং এর কিছু সাধারণ প্রয়োগ হল স্প্যাম ফিল্টারিং, অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন এবং সার্চ ইঞ্জিন।
অটোমেটেড অনলাইন সহকারী হল মেশিন লার্নিং এর একটি অ্যাপ্লিকেশন
মেশিন লার্নিং কখনও কখনও ডেটা মাইনিংয়ের সাথে বিরোধপূর্ণ কারণ উভয়ই একটি পাশায় দুটি মুখের মতো। মেশিন লার্নিং কাজগুলিকে সাধারণত তিনটি বিস্তৃত শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় যেমন তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা।
ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?
এরা কীভাবে কাজ করে
ডেটা মাইনিং: ডেটা মাইনিং হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা আপাতদৃষ্টিতে অসংগঠিত ডেটা থেকে শুরু করে আকর্ষণীয় নিদর্শন খুঁজে বের করা হয়।
মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং অনেক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
ডেটা
ডেটা মাইনিং: যেকোন ডাটা গুদাম থেকে ডেটা বের করতে ডেটা মাইনিং ব্যবহার করা হয়।
মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং হল মেশিন পড়া যা সিস্টেম সফটওয়্যারের সাথে সম্পর্কিত।
আবেদন
ডেটা মাইনিং: ডেটা মাইনিং মূলত একটি নির্দিষ্ট ডোমেনের ডেটা ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং কৌশল মোটামুটি জেনেরিক এবং বিভিন্ন সেটিংসে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
ফোকাস
ডেটা মাইনিং: ডেটা মাইনিং সম্প্রদায় মূলত অ্যালগরিদম এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ফোকাস করে৷
মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং সম্প্রদায়গুলি তত্ত্বগুলিতে আরও বেশি অর্থ প্রদান করে৷
পদ্ধতি
ডেটা মাইনিং: ডেটা থেকে নিয়ম পেতে ডেটা মাইনিং ব্যবহার করা হয়।
মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং কম্পিউটারকে প্রদত্ত নিয়ম শিখতে এবং বুঝতে শেখায়।
গবেষণা
ডেটা মাইনিং: ডেটা মাইনিং হল একটি গবেষণার ক্ষেত্র যা মেশিন লার্নিংয়ের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিং: মেশিন লার্নিং হল এমন একটি পদ্ধতি যা কম্পিউটারকে বুদ্ধিমান কাজ করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
সারাংশ:
ডেটা মাইনিং বনাম মেশিন লার্নিং
যদিও মেশিন লার্নিং ডেটা মাইনিংয়ের সাথে সম্পূর্ণ আলাদা, তারা সাধারণত একে অপরের মতো। ডেটা মাইনিং হল বড় ডেটা থেকে লুকানো প্যাটার্ন বের করার প্রক্রিয়া, এবং মেশিন লার্নিং হল এমন একটি টুল যা এর জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে। AI তৈরির ফলে মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্র আরও বেড়েছে। ডেটা মাইনারদের সাধারণত মেশিন লার্নিং-এ প্রবল আগ্রহ থাকে। উভয়, ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং, AI এর উন্নয়নের পাশাপাশি গবেষণার ক্ষেত্রে সমানভাবে সহযোগিতা করে৷
ছবি সৌজন্যে:
1. কেনেথ জেনসেনের "CRISP-DM প্রসেস ডায়াগ্রাম" - নিজের কাজ। [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons এর মাধ্যমে
2. উইকিমিডিয়া কমন্সের মাধ্যমে বেমিডজি স্টেট ইউনিভার্সিটি [পাবলিক ডোমেন] দ্বারা "স্বয়ংক্রিয় অনলাইন সহকারী"
