KDD (Knowledge Discovery in Databases)
KDD বা Knowledge Discovery in Databases হলো ডেটায় জ্ঞান আবিষ্কারের বিস্তৃত প্রক্রিয়া। এটি নির্দিষ্ট ডেটা মাইনিং কৌশলগুলির উচ্চ-স্তরির অ্যাপ্লিকেশনের ওপর জোর দেয়। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, প্যাটার্ন রিকগনিশন, ডেটাবেস, পরিসংখ্যান, পেশাদার সিস্টেমের জন্য জ্ঞান অধিগ্রহণ এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন শৃঙ্খলার গবেষকদের জন্য আকর্ষণীয় বিষয়।
KDD প্রক্রিয়ার মূল উদ্দেশ্য হলো বিশাল ডেটাবেসের প্রেক্ষাপটে তথ্য থেকে ডেটা বের করা। এটি ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা জ্ঞান বলে বিবেচিত হয় সেটা চিনে নিয়ে এটি করে। Knowledge Discovery in Databases কে প্রোগ্রাম্ড, এক্সপ্লোরেটরি অ্যানালাইসিস এবং বিশাল ডেটা রিপোজিটরি মডেলিং হিসেবে বিবেচনা করা হয়। KDD হলো বড় ও জটিল ডেটা সেট থেকে বৈধ, ব্যবহারিক এবং বোঝা যাবল ডিজাইন চিনতে একটি সুসংগঠিত প্রক্রিয়া।
KDD হলো ডেটাতে বৈধ, নবীন, সম্ভাব্য উপযোগী এবং যৌক্তিকভাবে লজিক্যাল ডিজাইন চিহ্নিত করার একটি নন-ট্রivial প্রক্রিয়া। প্রক্রিয়াটি ইঙ্গিত দেয় যে KDD-তে অনেক ধাপ থাকে, যাতে ডেটা প্রস্তুতি, প্যাটার্ন খোঁজা, জ্ঞান মূল্যায়ন এবং পরিশোধন থাকে, সবকিছু একাধিক বার পুনরাবৃত্তি হয়। নন-ট্রivial বলতে এর মানে হলো কিছু অনুসন্ধান বা অনুমান থাকে; অর্থাৎ, এটি পূর্বনির্ধারিত পরিমাণের সহজ গণনা নয় যেমন সংখ্যা সেটের গড় মান বের করা।
ডেটা মাইনিং হলো KDD প্রক্রিয়ার মূল, যেমন অ্যালগরিদমের অনুমান যা রেকর্ডها بررسی করে, মডেল তৈরি করে এবং পূর্বে অজানা প্যাটার্ন আবিষ্কার করে। মডেলটি তথ্য থেকে জ্ঞান বের করার জন্য, তথ্য বিশ্লেষণ করার জন্য এবং তথ্য পূর্বাভাস করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
ডেটা মাইনিং KDD প্রক্রিয়ার একটি ধাপ যা ডেটা অ্যানালাইসিস এবং আবিষ্কার অ্যালগরिदম প্রয়োগ করা অন্তর্ভুক্ত করে, যা গ্রহণযোগ্য কম্পিউটেশনাল দক্ষতা সীমাবদ্ধতার অধীনে, ডেটার ওপর প্যাটার্ন (বা মডেল) এর একটি নির্দিষ্ট গণনা করে।
প্যাটার্নের ক্ষেত্র প্রায়শই অসীম, এবং প্যাটার্নের গণনা এই স্পেসে কিছু সার্চ ফর্ম ধারণ করে। ব্যবহারিক কম্পিউটেশনাল বাধা ডেটা-মাইনিং অ্যালগরিদম দ্বারা বিশ্লেষণ করা যাবে সাবস্পেসের ওপর ভয়ঙ্কর সীমাবদ্ধতা দেয়।
KDD প্রক্রিয়া ডেটাবেস ব্যবহার করে কিছু প্রয়োজনীয় সিলেকশন, প্রিপ্রসেসিং, সাবস্যাম্পলিং এবং এর রূপান্তর সহ; ডেটা-মাইনিং মেথড (অ্যালগরিদম) ব্যবহার করে এর থেকে প্যাটার্ন গণনা করে; এবং ডেটা মাইনিং제의 ফলাফল গণনা করে গণনা করা প্যাটার্নের সাবসেট চিহ্নিত করে যেগুলো জ্ঞান বলে ধরে।
KDD প্রক্রিয়ার ডেটা-মাইনিং কম্পোনেন্টটি প্যাটার্ন বের করার এবং রেকর্ড থেকে গণনা করার অ্যালগরিদমিক পদ্ধতির সাথে জড়িত। পুরো KDD প্রক্রিয়া মাইন করা প্যাটার্নের মূল্যায়ন এবং সম্ভাব্য ব্যাখ্যা ধারণ করে যাতে কোন প্যাটার্ন নতুন জ্ঞান হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে তা নির্ধারণ করা যায়।
