Data mining vs machine learning in hindi:-
डेटा माइनिंग तथा मशीन लर्निंग में निम्नलिखित अंतर है.
1:- डेटा माइनिंग कम्युनिटी का ज्यादातर फोकस algorithm तथा एप्लीकेशन में होता है जबकि मशीन लर्निंग कम्युनिटी ज्यादातर थ्योरी पर ध्यान देती है.
2:- डेटा माइनिंग का प्रयोग डेटा से rules प्राप्त करने के लिए किया जाता है जबकि मशीन लर्निंग मशीन को इन दिए गये rules को समझना तथा याद करना सिखाती है.
3:- डेटा माइनिंग एक रिसर्च एरिया है जो कि मशीन लर्निंग जैसे methdos का प्रयोग करती है जबकि मशीन लर्निंग एक मेथड है जिसका प्रयोग intelligent task करने के लिए किया जाता है.
4:- डेटा माइनिंग बहुत बड़े डेटाबेस में परफॉर्म करता है, जबकि मशीन लर्निंग छोटे डेटाबेस में परफॉर्म करती है जिससे कि accuracy बढती है.
5:- डेटा माइनिंग के प्रकार है:- एसोसिएशन, क्लस्टरिंग, क्लासिफिकेशन, सीक्वेंस पैटर्न्स, तथा सीक्वेंस सिमिलैरिटी.
मशीन लर्निंग के प्रकार है:- supervised, unsupervised, reinforcement.
6:- डेटा माइनिंग के अनुप्रयोग:- पूर्वानुमान लगाना, चीजों को वर्गीकृत करना, समान प्रकार की चीजों को associate करना तथा चीजों को समूहों में एकत्रित (clustering) करना आदि है.
मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग:- जानवरों को सुरक्षा देना, आपातकाल का पूर्वानुमान लगाना, heart failure को identify करना आदि है.
7:- डेटा माइनिंग में प्रयोग किये जाने वाले सॉफ्टवेर है:- carrot2, torch, uima, NLTK, Weka, Gate आदि.
मशीन लर्निंग में प्रयोग किये जाने वाले सॉफ्टवेर है:- apache mahout, ELKI, H20, openCV, MATLAB, openNN आदि.
Summary (सारांश)
डेटा माइनिंग और Machine Learning आधुनिक तकनीक के दो बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्से हैं, जिन्हें अक्सर लोग एक ही समझ लेते हैं लेकिन दोनों में काफी अंतर होता है। इस लेख में आप इन दोनों के बीच के मुख्य अंतर को बहुत ही आसान भाषा में सीखेंगे। इस आर्टिकल को पढ़ने के बाद आपको स्पष्ट हो जाएगा कि कैसे ये तकनीकें अलग-अलग तरीकों से काम करती हैं। इस पोस्ट में आपको निम्नलिखित मुख्य बातें सीखने को मिलेंगी:
- डेटा माइनिंग और Machine Learning की बुनियादी परिभाषा और उनका असली उद्देश्य।
- दोनों तकनीकों में उपयोग होने वाले अलग-अलग Algorithms और Software की पूरी जानकारी।
- बड़े Databases से जानकारी निकालने और AI सिस्टम को बेहतर बनाने के तौर-तरीके।
- वास्तविक जीवन में इनके उपयोग और प्रकारों की सरल सूची।
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