डेटा साइंस में मशीन लर्निंग की भूमिका

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डेटा विज्ञान के विषय में, संरचित और असंरचित डेटा दोनों से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए तरीकों, एल्गोरिदम, सिस्टम और टूल का उपयोग किया जाता है। फिर, उस ज्ञान का उपयोग उद्यमों, सरकारों और अन्य संस्थाओं जैसे संगठनों द्वारा कमाई बढ़ाने, नई वस्तुओं और सेवाओं को विकसित करने, बुनियादी ढांचे और सार्वजनिक प्रणालियों में सुधार करने, अन्य चीजों के लिए किया जाता है।

डेटा से जानकारी निकालने के लिए, डेटा वैज्ञानिक सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और एआई जैसे विभिन्न विषयों को मिलाते हैं। ग्राहकों और सेलफोन सहित वेब और अन्य स्रोतों से डेटा इकट्ठा करने और उसका विश्लेषण करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर कई प्रकार की प्रतिभाओं का संयोजन करते हैं। फिर इन जानकारियों का उपयोग उचित कार्रवाई करने के लिए किया जा सकता है।

 

डेटा साइंस का महत्व

वर्तमान परिदृश्य में, डेटा मूल्यवान है, और इसे पढ़ने और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। डेटा साइंस विभिन्न और अनदेखे पैटर्न का पता लगाने, जानकारी प्राप्त करने और व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए जबरदस्त मात्रा में डेटा से संबंधित है।

नीचे कुछ कारण दिए गए हैं जो डेटा साइंस के महत्व(Importance of Data Science) को दर्शाते हैं:

1. अज्ञात सार्थक पैटर्न की खोज करें

डेटा साइंस व्यवसायों को नए पैटर्न और रिश्ते खोजने की अनुमति देता है। इससे हम इससे नई अंतर्दृष्टि प्रकट कर सकते हैं। ये अंतर्दृष्टि हमें सार्थक निष्कर्ष और निर्णय लेने की अनुमति देगी।

2. नए उत्पाद और समाधान विकसित करने में मदद करता है

डेटा साइंस की मदद से, हम उन कमियों और समस्याओं को उजागर कर सकते हैं जिन पर अन्यथा ध्यान नहीं दिया जाता। यह खरीद निर्णयों, ग्राहकों की प्रतिक्रिया और व्यावसायिक प्रक्रियाओं में अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है जो आंतरिक संचालन और बाहरी समाधानों में नवाचार को बढ़ावा दे सकता है।

3. वास्तविक समय की भविष्यवाणी और अनुकूलन

डेटा साइंस की मदद से वास्तविक समय की भविष्यवाणी की जा सकती है। डेटा साइंस का महत्व हर जगह है।

 

मशीन लर्निंग (एमएल) क्या है?

मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक क्षेत्र है जो सॉफ्टवेयर को न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ पैटर्न की पहचान करने और स्वचालित रूप से भविष्यवाणियां करने के लिए डेटा से सीखने की अनुमति देता है। मशीन लर्निंग पैटर्न की पहचान करने के लिए कई एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा से सार्थक जानकारी प्राप्त करती है।

मशीन लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है?

डेटा तब तक अर्थहीन है जब तक इसे मूल्यवान जानकारी में परिवर्तित नहीं किया जाता है। मशीन लर्निंग का उपयोग कॉर्पोरेट और ग्राहक डेटा के मूल्य को अनलॉक करने और किसी कंपनी को प्रतिस्पर्धा से आगे रखने वाले निर्णय लेने की कुंजी के रूप में किया जा सकता है। इसलिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस एक सिक्के के दो पहलू हैं जिनके बिना डेटा साइंस संचालन असंभव है। सटीक पूर्वानुमानों और अनुमानों के लिए डेटा वैज्ञानिकों को मशीन लर्निंग ज्ञान को समझना चाहिए।

ऐसे कई उदाहरण हैं जहां मशीन लर्निंग को लागत में कटौती करने, जोखिमों को कम करने, उत्पादों की सिफारिश करने, साइबर सुरक्षा उल्लंघनों का पता लगाने और सेल्फ-ड्राइविंग कारों को सक्षम करने सहित जीवन की समग्र गुणवत्ता में सुधार करने के लिए लागू किया जा सकता है।

 

डेटा साइंस में मशीन लर्निंग की भूमिका

डेटा साइंस कच्चे डेटा से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के बारे में है। इसे बहुत सूक्ष्म स्तर पर डेटा की खोज और रुझानों को समझकर हासिल किया जा सकता है। मशीन लर्निंग डेटा में छिपे हुए पैटर्न का पता लगाता है और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है जो संगठनों को समस्या को हल करने में मदद करता है। डेटा साइंस में मशीन लर्निंग की भूमिका(Role of Dta Science in Machine learning ) तब सामने आती है जब हम किसी दिए गए डेटा सेट के बारे में सटीक अनुमान लगाना चाहते हैं, जैसे कि यह अनुमान लगाना कि किसी मरीज को कैंसर है या नहीं।

 

डेटा साइंस में मशीन लर्निंग की भूमिका 9 चरणों में होती है:

1. व्यावसायिक समस्या को समझना

एक सफल व्यवसाय मॉडल बनाने के लिए, ग्राहक को जिस व्यावसायिक समस्या का सामना करना पड़ रहा है उसे समझना बहुत महत्वपूर्ण है। मान लीजिए ग्राहक यह अनुमान लगाना चाहता है कि मरीज को कैंसर है या नहीं। ऐसे परिदृश्य में, डोमेन विशेषज्ञ सिस्टम में मौजूद अंतर्निहित समस्याओं को समझते हैं।

2. डेटा संग्रहण

समस्या कथन को समझने के बाद, आपको प्रासंगिक डेटा एकत्र करना होगा। व्यावसायिक समस्या के अनुसार, मशीन लर्निंग सिस्टम में किसी भी डेटाबेस से संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने में मदद करता है।

3. डेटा तैयार करना

डेटा तैयार करने का पहला चरण डेटा सफाई है। डेटा तैयार करने के लिए यह एक आवश्यक कदम है। डेटा तैयार करने में, आप डुप्लिकेट और शून्य मान, असंगत डेटा प्रकार, अमान्य प्रविष्टियाँ, गुम डेटा और अनुचित स्वरूपण को हटा देते हैं।

4. खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए)

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण आपको मूल्यवान अंतर्दृष्टि उजागर करने देता है जो डेटा विज्ञान जीवनचक्र के अगले चरण में उपयोगी होगी। ईडीए महत्वपूर्ण है क्योंकि, ईडीए के माध्यम से, आप डेटासेट में आउटलेर्स, विसंगतियों और रुझानों का पता लगा सकते हैं। ये अंतर्दृष्टि मॉडल निर्माण के लिए उपयोग की जाने वाली सुविधाओं की इष्टतम संख्या की पहचान करने में सहायक हो सकती हैं।

5. फ़ीचर इंजीनियरिंग

फ़ीचर इंजीनियरिंग डेटा साइंस प्रोजेक्ट में महत्वपूर्ण चरणों में से एक है। यह नई सुविधाएँ बनाने, सुविधाओं को बदलने और स्केल करने में मदद करता है। इस क्षेत्र में, डेटा अन्वेषण चरण से नई अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में विशेषज्ञता महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

6. मॉडल प्रशिक्षण

मॉडल प्रशिक्षण में, हम प्रशिक्षण डेटा फिट करते हैं; यहीं से "सीखना" शुरू होता है। हम मॉडल को प्रशिक्षण डेटा पर प्रशिक्षित करते हैं और परीक्षण डेटा यानी अदृश्य डेटा पर प्रदर्शन का परीक्षण करते हैं।

7. मॉडल मूल्यांकन

एक बार मॉडल प्रशिक्षण पूरा हो जाने के बाद, उसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने का समय आ गया है। इसलिए, नए डेटासेट पर अपने मॉडल का मूल्यांकन करने से आपको यह पता चल जाएगा कि आपका मॉडल भविष्य के डेटा में कैसा प्रदर्शन करेगा।

8. हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग

मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के बाद, इसके पैरामीटर को ट्यून करके मॉडल के प्रदर्शन में फिर से सुधार किया जा सकता है। मॉडल के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए मॉडल की हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग महत्वपूर्ण है।

9. पूर्वानुमान लगाना और तैनात होने के लिए तैयार रहना

यह मशीन लर्निंग का अंतिम चरण है। यहां मशीन आपके हर सवाल का जवाब अपनी लर्निंग से देती है। सटीक भविष्यवाणियाँ करने के बाद, डेटा मॉडल को उत्पादन में तैनात किया जाता है।

निष्कर्ष

डेटा हमारे लिए आवश्यक है. हमें इस तथ्य को ध्यान में रखना चाहिए कि डेटा का मूल्य बढ़ रहा है क्योंकि हम विचार करते हैं कि डेटा विज्ञान अधिक महत्वपूर्ण क्यों होता जा रहा है।ऑनलाइन अनुशंसा इंजन, वाक् पहचान (सिरी और गूगल असिस्टेंट में), और सभी ऑनलाइन लेनदेन में धोखाधड़ी की पहचान करना कुछ उदाहरण हैं कि कैसे डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग वास्तविक दुनिया की स्थितियों में व्यावहारिक जानकारी प्रदान करने के लिए गठबंधन करते हैं। इसके आलोक में, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग जल्द ही दो सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियां बन जाएंगी।