Machine Learning और Data Science में क्या अंतर है?

क्या आप जानते है Machine Learning और Data Science में क्या अंतर है अगर नहीं तो आज के इस पोस्ट में हम जानेंगे Machine Learning और Data Science किसे कहते है और What is the Difference Between Machine Learning and Data Science in Hindi की Machine Learning और Data Science में क्या अंतर है?

Machine Learning और Data Science में क्या अंतर है?

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस एक दूसरे से काफी संबंधित लेकिन अलग-अलग क्षेत्र हैं जो डेटा को समझने और प्रेडिकशन करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। अगर दोनों के बीच के मुख्य अंतर की बात की जाए तो यह है कि मशीन लर्निंग प्रेडिकशन की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि डेटा साइंस डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन और insights के संचार सहित गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करता है।

Key Difference Between Machine Learning and Data Science in Hindi-मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के बीच महत्वपूर्ण अंतर

Here is a list of key differences between machine learning and data science:

  1. Focus: मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र है जो डेटा से भविष्यवाणियां करने के लिए एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है जो डेटा तैयार करने और विश्लेषण से लेकर अंतर्दृष्टि के संचार तक की गतिविधियों को शामिल करता है।
  2. Techniques: मशीन लर्निंग मुख्य रूप से डेटा से भविष्यवाणियां करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों और एल्गोरिदम को नियोजित करती है, जबकि डेटा साइंस में सांख्यिकी, गणित और कंप्यूटर विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों की तकनीकें भी शामिल हैं।
  3. Goals: मशीन लर्निंग का लक्ष्य उन मॉडलों का निर्माण करना है जो डेटा से सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, जबकि डेटा साइंस का लक्ष्य डेटा से अंतर्दृष्टि और ज्ञान प्राप्त करना है, और इसका उपयोग सूचित निर्णय लेने के लिए करना है।
  4. Approach: मशीन लर्निंग में अधिक मात्रात्मक और तकनीकी दृष्टिकोण है, जबकि डेटा साइंस में अधिक अंतःविषय दृष्टिकोण है, जिसमें डोमेन विशेषज्ञता, रचनात्मकता और संचार के तत्व शामिल हैं।
  5. Skillset: मशीन लर्निंग के लिए गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान में एक मजबूत पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है, जबकि डेटा साइंस के लिए सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और डोमेन-विशिष्ट ज्ञान सहित कौशल के व्यापक सेट की आवश्यकता होती है।

इसके अलावा भी Machine Learning और Data Science में कुछ महत्वपूर्ण अंतर है जिनके बारे में हम विस्तार पूर्वक नीचे चर्चा करेंगे लेकिन उससे पहले हम Machine Learning और Data Science किसे कहते है इसको और अच्छे से समझ लेते है।

What is Machine Learning in Hindi-मशीन लर्निंग किसे कहते है?

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक उपक्षेत्र है जो डेटा से करने के लिए एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल (statistical models) के विकास पर केंद्रित है। इसका उद्देश्य प्रेडिकशन की प्रक्रिया को स्वचालित करना है, कंप्यूटर को ऐसा करने के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना निर्णय लेने और कार्रवाई करने में सक्षम बनाना है।

मशीन लर्निंग में, एल्गोरिदम और मॉडल को भविष्य की घटनाओं के बारे में प्रेडिकशन करने या डेटा को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। एल्गोरिदम लगातार डेटा से सीखते हैं और समय के साथ उनकी सटीकता में सुधार करते हैं। मशीन लर्निंग का लक्ष्य ऐसे मॉडल का निर्माण करना है जो नए डेटा को सामान्यीकृत कर सके, जिसका अर्थ है कि वे सटीक प्रेडिकशन कर सकते हैं, भले ही उन्होंने पहले समान डेटा नहीं देखा हो।

मशीन लर्निंग के कई प्रकार हैं, जिनमें सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग शामिल हैं।

  1. सुपरवाइज्ड लर्निंग- सुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथम को लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जहां सही आउटपुट ज्ञात होते हैं।
  2. अनसुपरवाइज्ड लर्निंग- अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथ्म को बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है और डेटा में पैटर्न खोजने की कोशिश करता है।
  3. सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग-सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग में, एल्गोरिथम को लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटा के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।

मशीन लर्निंग के विभिन्न क्षेत्रों में कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें इमेज और Speechrecognition, natural language processing, marketing, finance, healthcare और रोबोटिक्स शामिल हैं। बड़ी मात्रा में डेटा की बढ़ती उपलब्धता और कंप्यूटिंग शक्ति की तीव्र प्रगति के साथ, मशीन लर्निंग संगठनों के लिए insights  निकालने और सूचित निर्णय लेने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बनता जा रहा है।

What is Data Science in Hindi-डेटा साइंस किसे कहते है?

डेटा साइंस एक अंतःविषय (interdisciplinary) क्षेत्र है जिसमें डेटा से अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने के लिए गणितीय, सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग शामिल है। डेटा साइंस का लक्ष्य कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलना है जो निर्णयों को सूचित कर सके और व्यावसायिक परिणामों को चला सके।

डेटा साइंस बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने, संसाधित करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और डोमेन विशेषज्ञता के तत्वों को जोड़ता है। डेटा वैज्ञानिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग सहित संरचित और असंरचित डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए कई प्रकार के उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करते हैं।

डेटा साइंस परियोजनाओं में आमतौर पर डेटा संग्रह, सफाई और तैयारी सहित कई चरण शामिल होते हैं; अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण; मॉडल निर्माण और सत्यापन; और तैनाती और निगरानी। डेटा साइंस प्रक्रिया पुनरावृत्त है और यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों और डोमेन विशेषज्ञों के बीच निकट सहयोग शामिल है कि उत्पन्न अंतर्दृष्टि प्रासंगिक और उपयोगी है।

स्वास्थ्य, वित्त, मार्केटिंग और ई-कॉमर्स सहित विभिन्न उद्योगों में डेटा साइंस के अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। स्वास्थ्य सेवा में, रोगी परिणामों में सुधार और नैदानिक निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग किया जा सकता है। वित्त में, वित्तीय बाजारों के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करने और धोखाधड़ी गतिविधि का पता लगाने के लिए डेटा साइंस का उपयोग किया जा सकता है। विपणन में, ग्राहक व्यवहार को समझने और लक्षित विज्ञापन अभियान विकसित करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग किया जा सकता है।

डेटा के तेजी से विकास और उन्नत एनालिटिक्स टूल की बढ़ती उपलब्धता के साथ, डेटा साइंस संगठनों के लिए अंतर्दृष्टि निकालने और सूचित निर्णय लेने के लिए एक महत्वपूर्ण अनुशासन बनता जा रहा है। डेटा वैज्ञानिकों की मांग तेजी से बढ़ रही है और आने वाले वर्षों में इसके बढ़ने की उम्मीद है क्योंकि अधिक संगठन व्यावसायिक परिणामों को चलाने के लिए डेटा साइंस के मूल्य को पहचानते हैं।

Comparison Table Difference Between Machine Learning and Data Science in Hindi

अभी तक ऊपर हमने जाना की Machine Learning और Data Science किसे कहते है अगर आपने ऊपर दी गयी सारी चीजे ध्यान से पढ़ी है तो आपको Machine Learning और Data Science के बीच क्या अंतर है इसके बारे में अच्छे से पता चल गया होगा।

अगर आपको अब भी Machine Learning और Data Science क्या होता है और इसमें क्या अंतर है इसको समझने में में कोई कन्फ़्युशन है तो अब हम आपको इनके बीच के कुछ महत्वपूर्ण अंतर नीचे बताने जा रहे है।

Machine Learning Data Science
एल्गोरिदम के विकास से संबंधित कृत्रिम बुद्धि का एक उपक्षेत्र जो डेटा से सीख सकता है। एक अंतःविषय क्षेत्र जो डेटा से अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने के लिए गणितीय, सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करता है।
विकासशील मॉडल पर ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा इनपुट के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकता है। डेटा संग्रह, सफाई, तैयारी, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, मॉडल निर्माण और सत्यापन, और तैनाती और निगरानी सहित गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।
निर्णय पेड़, यादृच्छिक वन, समर्थन वेक्टर मशीन और तंत्रिका नेटवर्क जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग सहित विभिन्न प्रकार के उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करता है।
छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अनुशंसा प्रणाली जैसे अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है। स्वास्थ्य सेवा, वित्त, विपणन और ई-कॉमर्स सहित विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है।

Conclusion

आज के इस पोस्ट में हमने जाना की Machine Learning और Data Science किसे कहते है और Difference Between Machine Learning and Data Science in Hindi की Machine Learning और Data Science में क्या अंतर है।

अंत में, जबकि मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में कुछ समानताएँ हैं, वे अलग-अलग लक्ष्य, दृष्टिकोण और कौशल के साथ अलग-अलग क्षेत्र हैं। मशीन लर्निंग डेटा से भविष्यवाणी की प्रक्रिया को स्वचालित करने पर केंद्रित है, जबकि डेटा साइंस में डेटा तैयार करने और विश्लेषण से लेकर अंतर्दृष्टि के संचार तक गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।

मुझे आशा है की आपको इस पोस्ट के माध्यम से Machine Learning और Data Science के बारे में अच्छी जानकारी मिली होगी और अब आप आसानी से इन दोनों के बीच के अंतर के बारे में बता सकते है।

Ravi Giri
Ravi Girihttp://hinditechacademy.com/
नमस्कार दोस्तों, मै रवि गिरी Hindi Tech Academy का संस्थापक हूँ, मुझे पढ़ने और लिखने का काफी शौख है और इसीलिए मैंने इस ब्लॉग को बनाया है ताकि हर रोज एक नयी चीज़ के बारे में अपने ब्लॉग पर लिख कर आपके समक्ष रख सकू।

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