ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য কি?

আজকের ডেটা-চালিত বিশ্বে প্রতিযোগিতায় এগিয়ে থাকার জন্য ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য বোঝা অপরিহার্য। যদিও উভয় প্রক্রিয়াই প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে তথ্য বের করতে ব্যবহৃত হয়, তারা মৌলিকভাবে আলাদা এবং বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। এই ব্লগ পোস্টে আমরা ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্যগুলি ঘনিষ্ঠভাবে দেখব, প্রতিটির সুবিধাগুলি হাইলাইট করব এবং কীভাবে আপনি আপনার ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারেন তা সর্বাধিক করতে আপনি সেগুলি ব্যবহার করতে পারেন। সুতরাং, আপনি যদি ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংকে আরও ভালভাবে বুঝতে আগ্রহী হন তবে পড়ুন এবং আলোকিত হওয়ার জন্য প্রস্তুত হন!

ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং ডেটা বিশ্লেষণ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল।

ডেটা মাইনিং কি?

ডেটা মাইনিং হল বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত এবং গণনামূলক কৌশল ব্যবহার করে বড় এবং জটিল ডেটা সেটগুলিতে প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং তথ্য আবিষ্কার করার প্রক্রিয়া। এতে লুকানো নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি সনাক্ত করতে ডেটা বিশ্লেষণ এবং নিষ্কাশন করা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা জ্ঞাত সিদ্ধান্ত, ভবিষ্যদ্বাণী এবং সুপারিশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

ডেটা মাইনিং কৌশলগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন বিপণন, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, বৈজ্ঞানিক গবেষণা, স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থায়ন। এই কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে ক্লাস্টারিং, শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, অ্যাসোসিয়েশনের নিয়ম অন্বেষণ, এবং অন্যদের মধ্যে অসঙ্গতি সনাক্তকরণ।

ডেটা মাইনিং হল একটি বহু-বিষয়ক ক্ষেত্র যা কম্পিউটার বিজ্ঞান, পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিংয়ের উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। এটি প্রায়শই অন্যান্য কৌশলগুলির সাথে একত্রে ব্যবহৃত হয়, যেমন ডেটা সংরক্ষণ, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বড় ডেটা বিশ্লেষণ। অধিকন্তু, এটি সাধারণত জটিল ডেটার গভীরতা উপলব্ধি এবং কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের বিষয়ে অবহিত করতে ব্যবহৃত হয়। ডেটা মাইনিংয়ের লক্ষ্য হল ডেটা থেকে দরকারী তথ্য এবং জ্ঞান আহরণ করা যা আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে, ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি উন্নত করতে বা জটিল সমস্যার সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

মেশিন লার্নিং কি?

মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি শাখা যা অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির বিকাশের সাথে জড়িত যা কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উন্নত করতে দেয়। অন্য কথায়, মেশিন লার্নিং কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যাটার্ন চিনতে এবং ডেটা থেকে শেখার অনুমতি দেয় এবং তারপর সেই জ্ঞান ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি নির্ভুলতা উন্নত করা এবং আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার লক্ষ্যে ডেটা সেট থেকে বিশ্লেষণ এবং শেখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে রয়েছে বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং কৌশল। কিন্তু আমরা চার ধরনের মেশিন লার্নিং কৌশলের ব্যবহার ব্যবহার দেখে থাকি। সেগুলো হলো (১) supervised লার্নিং (২) Semi  supervised লার্নিং (৩) unsupervised লার্নিং  (৪) reinforcement লার্নিং 

স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, বিপণন এবং রোবোটিক্স সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং এর বিস্তৃত পরিসর রয়েছে। এটি প্রায়শই অন্যান্য কৌশলগুলির সাথে একত্রে ব্যবহৃত হয়, যেমন ডেটা মাইনিং, জটিল ডেটার গভীরতা উপলব্ধি এবং কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে অবহিত করা।

ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য

ডেটা মাইনিং হল একটি কৌশল যা ডেটা থেকে দরকারী তথ্য বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়, অন্যদিকে মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটারকে প্যাটার্ন চিনতে এবং ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার প্রশিক্ষণ দেওয়ার একটি পদ্ধতি। উভয় প্রযুক্তির ব্যবসা, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। এখন আমরা ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য নিয়ে আলোচনা করব। চলুন শুরু করা যাক 

উদ্দেশ্যগত পার্থক্য : ডেটা মাইনিংয়ের লক্ষ্য ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি এবং প্যাটার্নগুলি বের করা, যখন মেশিন লার্নিং ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রশিক্ষণ মেশিনের উপর ফোকাস করে।

পদ্ধতিগত পার্থক্য: ডেটা মাইনিং প্রায়শই পরিসংখ্যানগত এবং অনুসন্ধানমূলক বিশ্লেষণ কৌশলের উপর নির্ভর করে, যখন মেশিন লার্নিং সাধারণত ডেটা থেকে শেখার জন্য অ্যালগরিদম এবং মডেল ব্যবহার করে।

লক্ষ্য: ডেটা মাইনিং এর লক্ষ্য নিদর্শন এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করা, অন্যদিকে মেশিন লার্নিংয়ের লক্ষ্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করা যা নতুন ডেটাতে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।

ডেটা টাইপস: ডেটা মাইনিং স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার সাথে কাজ করতে পারে, যখন মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সাধারণত স্ট্রাকচার্ড ডেটার প্রয়োজন হয়।

ডেটা প্রিপারেশন: ডেটা মাইনিং-এর জন্য কিছু প্রিপ্রসেসিং বা বিশ্লেষণের আগে ডেটা পরিষ্কার করার প্রয়োজন হতে পারে, যখন মেশিন লার্নিং-এর জন্য প্রশিক্ষণ মডেলগুলির জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা প্রয়োজন।

অ্যালগরিদম নির্বাচন: ডেটা মাইনিং বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যেমন ক্লাস্টারিং, অ্যাসোসিয়েশন এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণ, যখন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যেমন রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং সমর্থন ভেক্টর মেশিন।

তত্ত্বাবধান: ডেটা মাইনিং তত্ত্বাবধান বা তত্ত্বাবধান ছাড়াই হতে পারে, যখন মেশিন লার্নিং সাধারণত তত্ত্বাবধানে বা আধা-তত্ত্বাবধানে থাকে।

সমস্যার ধরন: ডেটা মাইনিং বর্ণনামূলক, ডায়গনিস্টিক এবং প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যখন মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।

জটিলতা: ডেটা মাইনিং সাধারণত মেশিন লার্নিংয়ের চেয়ে কম জটিল, কারণ এতে প্রায়শই সহজ অ্যালগরিদম এবং কৌশল জড়িত থাকে।

ডোমেন: ডেটা মাইনিং প্রায়শই ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা, বিপণন এবং গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনায় ব্যবহৃত হয়, যখন মেশিন লার্নিং-এ ইমেজ রিকগনিশন, স্পিচ রিকগনিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং রোবোটিক্স সহ বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।

নমনীয়তা: ডেটা মাইনিং মেশিন লার্নিংয়ের চেয়ে কম নমনীয়, কারণ এটি প্রায়ই পূর্বনির্ধারিত নিয়ম এবং পরামিতিগুলির প্রয়োজন হয়, যখন মেশিন লার্নিং ডেটা এবং পরিবেশ পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

ডেটা ভলিউম: ডেটা মাইনিং সাধারণত ছোট ডেটাসেটের জন্য ব্যবহৃত হয়, যখন মেশিন লার্নিং বড় ডেটাসেটের জন্য আরও উপযুক্ত।

ব্যাখ্যাযোগ্যতা: মেশিন লার্নিং মডেলের তুলনায় ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই ব্যাখ্যা করা সহজ, যা আরও জটিল এবং বোঝা কঠিন হতে পারে।

স্থাপনা: ডেটা মাইনিং মডেলগুলি প্রায়শই রিপোর্ট বা ড্যাশবোর্ড হিসাবে স্থাপন করা হয়, যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রায়শই সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন বা পরিষেবা হিসাবে স্থাপন করা হয়।

প্রশিক্ষণ: ডেটা মাইনিং মডেলগুলির জন্য ব্যাপক প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় না, যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলির উচ্চ নির্ভুলতা অর্জনের জন্য উল্লেখযোগ্য পরিমাণে প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়।

পক্ষপাত: ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমগুলি বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা দ্বারা পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে, যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা দ্বারা পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে৷

সম্পদের প্রয়োজনীয়তা: ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমের জন্য সাধারণত মেশিন লার্নিং মডেলের তুলনায় কম কম্পিউটেশনাল রিসোর্স প্রয়োজন হয়।

মানব হস্তক্ষেপ: ডেটা মাইনিং ব্যাখ্যা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হতে পারে, যখন মেশিন লার্নিং সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে।

ভিজ্যুয়ালাইজেশন: ডেটা মাইনিংয়ে প্রায়শই ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন কৌশল জড়িত থাকে যা বিশ্লেষকদের ডেটার প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করে, যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলির ভিজ্যুয়ালাইজেশনের প্রয়োজন হয় না।

প্রতিক্রিয়া: ডেটা মাইনিং মডেলগুলি সাধারণত তাদের কর্মক্ষমতা সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া পায় না, যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে সময়ের সাথে সঠিকতা উন্নত করতে প্রতিক্রিয়া সহ প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।

উপসংহার

ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং ডেটা বিশ্লেষণ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। ডেটা মাইনিং বৃহৎ ডেটাসেট থেকে প্যাটার্ন এবং তথ্য আবিষ্কারের উপর ফোকাস করে যখন মেশিন লার্নিং ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রশিক্ষণ মেশিনের উপর ফোকাস করে। উভয় কৌশলেরই নিজস্ব শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে এবং বিভিন্ন ধরনের সমস্যা ও প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত। ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্যগুলি বোঝার মাধ্যমে সংস্থাগুলিকে তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য সঠিক পদ্ধতি বেছে নিতে এবং তাদের ডেটা থেকে আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি এবং পূর্বাভাস পেতে সাহায্য করতে পারে।