मशीन लर्निंग बनाम डेटा साइंस: अंतर और तुलना

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस इक्कीसवीं सदी के लोकप्रिय शब्द हैं।

इन दो शब्दों को परस्पर विनिमय किया जाता है लेकिन एक दूसरे के पर्यायवाची के रूप में गलत नहीं होना चाहिए।

चूंकि दोनों में कई विशेषताएं समान हैं, इसलिए उन्हें एक-दूसरे से बदला नहीं जा सकता। दोनों को संचालित करने के लिए अलग-अलग उपकरण हैं।

चाबी छीन लेना

1. मशीन लर्निंग ऐसे एल्गोरिदम बनाने पर केंद्रित है जो डेटा से सीख सकते हैं और उस पर भविष्यवाणियां कर सकते हैं। इसके विपरीत, डेटा विज्ञान एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और विभिन्न सांख्यिकीय तरीके शामिल हैं।
2. डेटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग को अपने उपकरणों में से एक के रूप में उपयोग करते हैं, लेकिन उन्हें डोमेन ज्ञान, प्रोग्रामिंग कौशल और अंतर्दृष्टि को प्रभावी ढंग से संचार करने की क्षमता की भी आवश्यकता होती है।
3. मशीन लर्निंग इंजीनियर मशीन लर्निंग मॉडल को लागू करने और अनुकूलित करने में विशेषज्ञ होते हैं, जबकि डेटा वैज्ञानिकों को संदर्भ को समझने और डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की आवश्यकता होती है।

मशीन लर्निंग बनाम डेटा साइंस

मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जो एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है जो कंप्यूटर सिस्टम को डेटा के आधार पर सीखने और भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाती है। डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों का उपयोग करता है।

मशीन लर्निंग तकनीकों का एक समूह है जिसका उपयोग डेटा वैज्ञानिक कंप्यूटर को सार्थक डेटा एकत्र करने और उसका उपयोग करने की अनुमति देने के लिए करते हैं।

इस तरह, कंप्यूटर स्पष्ट प्रोग्रामिंग नियमों के बिना अच्छे प्रदर्शन परिणाम देते हैं। डेटा साइंस में मशीन लर्निंग शामिल है।

डेटा विज्ञान अध्ययन का एक क्षेत्र है जो डेटा को अर्थों में विभाजित करने और उससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए वैज्ञानिक दृष्टिकोण का उपयोग करता है।

इसे सूचना प्रौद्योगिकी, मॉडलिंग और व्यवसाय प्रबंधन के संयोजन के रूप में वर्णित किया जा सकता है।

हालाँकि डेटा साइंस का उपयोग मशीन लर्निंग के साथ परस्पर विनिमय के लिए किया जाता है, लेकिन यह एक बहुत बड़ा क्षेत्र है।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	मशीन लर्निंग	डाटा विज्ञान
परिभाषा	मशीन लर्निंग तकनीकों का एक समूह है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने की अनुमति देता है।	डेटा साइंस अध्ययन का क्षेत्र है जिसका उद्देश्य डेटा से अर्थ और अंतर्दृष्टि निकालना है।
पर आधारित	मशीन और डेटा विज्ञान का संयोजन।	विश्लेषिकी और आँकड़े।
उपयोग	मशीनें स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने के लिए तकनीकों का उपयोग करती हैं।	डेटा से निपटने वाली शाखा।
मांगों	केवल एल्गोरिथम आँकड़ों पर ध्यान केंद्रित किया।	यह एल्गोरिथम सांख्यिकी और डेटा प्रोसेसिंग सहित एक विस्तृत शब्द है।
वर्ग	डेटा साइंस में शामिल।	यह कई विषयों वाला एक व्यापक क्षेत्र है।
संचालन	यह तीन प्रकार का होता है, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, सुपरवाइज्ड लर्निंग।	इसमें डेटा एकत्र करना, डेटा की सफाई, डेटा में हेरफेर आदि शामिल हैं।

मशीन लर्निंग क्या है?

यह डेटा विज्ञान के अंतर्गत शामिल अध्ययन का क्षेत्र है, जो कंप्यूटर को बिना प्रोग्राम किए डेटा से सीखने की अनुमति देता है।

यह एकत्र किए गए डेटा को संसाधित करने और किसी मानवीय हस्तक्षेप के बिना भविष्य की भविष्यवाणियों के लिए तैयार करने के लिए एल्गोरिथम आँकड़ों का उपयोग करके लागू किया जाता है।

इन्हें अनुमति देने के लिए, कंप्यूटर को निर्देशों या डेटा या अवलोकनों के एक सेट के इनपुट की आवश्यकता होती है।

मशीन लर्निंग की ताकत इसे विभिन्न उद्योगों में उपयोगी बनाती है।

इसने स्वास्थ्य सेवा में जीवन बचाने और कंप्यूटर सुरक्षा में जटिल समस्याओं को हल करने आदि के द्वारा अपनी क्षमता दिखाई है।

भले ही मशीन लर्निंग की बहुत सी सीमाएं हैं।

इंजीनियरों और प्रोग्रामरों को इनपुट एल्गोरिदम को अधिक कुशल बनाने के लिए उन्हें सीमित और अनुकूलित करने की आवश्यकता है।

एक पारंपरिक समीकरण किसी समस्या को बहुत आसानी से हल कर सकता है, लेकिन मशीन लर्निंग की भागीदारी सरलीकरण के बजाय जटिलताएं पैदा कर सकती है।

मशीन लर्निंग इंजीनियरों को कंप्यूटर विज्ञान के बुनियादी सिद्धांतों, डेटा विकास और मॉडलिंग, एल्गोरिदम की समझ और अनुप्रयोग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, पाठ प्रतिनिधित्व तकनीक आदि में मजबूत कौशल की आवश्यकता होती है। 

विभिन्न क्षेत्रों में मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग कई समस्याओं का आकर्षक समाधान प्रदान कर सकता है।

लेकिन उधार देने, काम पर रखने और दवा जैसे उद्योगों में आवेदन कुछ नैतिक चिंताएं पैदा करते हैं।

चूंकि एल्गोरिदम मनुष्यों द्वारा बनाए और संचालित किए जाते हैं, वे छिपे हुए सामाजिक पूर्वाग्रहों को शामिल करते हैं।

गूगल फेसबुक जैसी कंपनियां मशीन लर्निंग पर काम करती हैं।

डेटा साइंस क्या है?

यह एक संगठन के रिपॉजिटरी में बड़ी मात्रा में डेटा के अध्ययन से जुड़ा क्षेत्र है।

यह अध्ययन संगठनों के लिए व्यापार और बाजार के पैटर्न के बारे में जानकारी हासिल करने के लिए महत्वपूर्ण है।

डेटा संरचित या असंरचित हो सकता है। यह नेटफ्लिक्स, अमेज़ॅन, एयरलाइंस, इंटरनेट सर्च इत्यादि जैसी कंपनियों द्वारा बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। 

डिजिटलीकरण और स्मार्टफोन की उपलब्धता के कारण, इंटरनेट भारी मात्रा में डेटा से भरा हुआ है।

इसके अलावा, क्योंकि इंटरनेट के बड़े पैमाने पर उपयोग ने इसे सस्ता बना दिया है, कंप्यूटिंग शक्ति में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है जबकि लागत में कमी आई है।

डेटा विज्ञान प्रवृत्तियों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए दोनों घटकों का उपयोग करता है।

डेटा संसाधनों में भारी उछाल ने वास्तविक संसाधनों की उपलब्धता को बढ़ावा दिया।

छोटे डेटासेट, अव्यवस्थित डेटा या गलत डेटा के साथ, डेटा विज्ञान बेकार है और बहुत समय बर्बाद करेगा।

यह भ्रामक परिणाम भी बनाता है जो अर्थहीन हैं। यदि डेटा का वास्तविक कारण नहीं है तो डेटा विज्ञान भिन्नता की व्याख्या करने में विफल रहेगा।

एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए व्यक्ति के पास सांख्यिकी जैसे कौशल होने चाहिए। आँकड़ा खनन और सफाई, आर और पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाएं, एसक्यूएल डेटाबेस।

जैसे टूल्स को भी लोगों को जानना जरूरी है Hadoop, छत्ता और सुअर।

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के बीच मुख्य अंतर

1. मशीन लर्निंग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में से एक है, जबकि डेटा साइंस अध्ययन का क्षेत्र है जिसमें डेटा एकत्र करना, डेटा प्रोसेसिंग आदि शामिल हैं।
2. मशीन लर्निंग डेटा साइंस और मशीन का हाइब्रिड है, जबकि डेटा साइंस में मुख्य रूप से एनालिटिक्स और स्टैटिस्टिक्स शामिल हैं।
3. मशीन लर्निंग केवल एल्गोरिदम के आँकड़ों पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि डेटा साइंस केवल एल्गोरिथम आँकड़ों के बजाय डेटा के कई और पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
4. मशीन लर्निंग तीन प्रकार की होती है: अप्रकाशित शिक्षा, सुदृढीकरण सीखना, पर्यवेक्षित शिक्षण, जबकि डेटा विज्ञान में डेटा एकत्र करना, डेटा सफाई, डेटा हेरफेर आदि शामिल हैं। 
5. मशीन लर्निंग डेटा साइंस का एक हिस्सा है, जबकि डेटा साइंस एक बहु-विषयक क्षेत्र है।

संदर्भ

1. https://www.nature.com/articles/s41563-018-0241-z 
2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1

अंतिम अद्यतन: 16 जुलाई, 2023