ডেটা মাইনিং বনাম মেশিন লার্নিং পার্থক্য

ডেটা মাইনিং

ডেটা মাইনিং হল রিপোজিটরিতে সংরক্ষিত বিশাল পরিমাণ ডেটা ছানিয়ে অর্থপূর্ণ নতুন সম্পর্ক, প্যাটার্ন, এবং ট্রেন্ড আবিষ্কার করার প্রক্রিয়া, প্যাটার্ন রিকগনিশন প্রযুক্তি এবং সঠায়িক ও গাণিতিক কৌশল ব্যবহার করে। এটি পর্যবেক্ষণামূলক ডেটাসেটের বিশ্লেষণ যাতে অসംবেদ্য সম্পর্ক খুঁজে বের করা যায় এবং ডেটাকে নতুন উপায়ে সারসংক্ষেপ করা যায় যা ডেটা মালিকের জন্য বোঝার সহজ এবং উপকারী উভয়।

এটি বিশাল পরিমাণ ডেটার নির্বাচন, অন্বেষণ, এবং মডেলিংর প্রক্রিয়া যাতে প্রথমে অজানা নিয়মিততা বা সম্পর্ক আবিষ্কার করা যায় ডেটাবেস মালিকের জন্য স্পষ্ট এবং সুফল ফলাফল পেতে। ডেটা মাইনিং হল স্বয়ংক্রিয় বা অর্ধ-স্বয়ংক্রিয় উপায়ে বিশাল পরিমাণ ডেটার অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের প্রক্রিয়া যাতে অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন ও নিয়ম আবিষ্কার করা যায়।

ডেটা মাইনিং ডেটা সায়েন্সের সাথে মিলত। এটি একজন ব্যক্তি দ্বারা, একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেটে, একটি উদ্দেশ্যে পরিচালিত হয়। এই প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন ধরনের সেবা রয়েছে যেমন: টেক্সট মাইনিং, ওয়েব মাইনিং, অডিও ও ভিডিও মাইনিং, ছবি ডেটা মাইনিং, এবং সোশ্যাল মিডিয়া মাইনিং। এটি সহজ বা অত্যন্ত নির্দিষ্ট সফটওয়্যার 통해 করা হয়।

মেশিন লার্নিং (Machine Learning)

মেশিন লার্নিং হল একটি পদ্ধতি যা বিশাল ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করে এবং ব্যবহারকারীদের ফলাফল দেয়। এটি জটিল প্রোগ্রাম ব্যবহার করে যা অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে এবং পূর্বাভাস দিতে পারে।

অ্যালগরিদমগুলো প্রশিক্ষণ তথ্যের ঘন ঘন ইনপুট দ্বারা নিজেদের উন্নত করে। মেশিন লার্নিংর মূল উদ্দেশ্য হল ডেটা শিখে এবং ডেটা থেকে মডেল তৈরি করা যা মানুষ বুঝতে এবং ব্যবহার করতে পারে।

মেশিন লার্নিংর প্রকার

• অনুপরীক্ষা মেশিন লার্নিং (Unsupervised Machine Learning): অনুপরীক্ষা শেখা প্রশিক্ষিত ডেটা সেটের ওপর ভিত্তি করে ফলাফল পূর্বাভাস করে না, বরন এটি ক্লাস্টারিং সহ সরাসরি কৌশল ব্যবহার করে ফলাফল পূর্বাভাস করতে। প্রশিক্ষণ ডেটা সেট হল ইনপুট যার আউটপুট পরিচিত।
• পর্যাবেক্ষণমূলক মেশিন লার্নিং (Supervised Machine Learning): পর্যাবেক্ষণমূলক শেখা একটি সুপারভাইজার বা শিক্ষক উপস্থিতি নির্দেশ করে। পর্যাবেক্ষণমূলক শেখা হল একটি শেখার কৌশল যেখানে মেশিনকে ভালোভাবে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে শেখানো বা প্রশিক্ষিত করা হয় অর্থাৎ কিছু তথ্য ইতিমধ্যে সঠিক প্রতিক্রিয়ার সাথে চিহ্নিত। এরপর, মেশিনকে ডেটার নতুন সেট দেওয়া হয় যাতে পর্যাবেক্ষণমূলক শেখার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং লেবেলযুক্ত ডেটা থেকে সঠিক ফলাফল দেয়।

তুলনামূলক টেবিল