Q:
యంత్ర అభ్యాసం మరియు డేటా మైనింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
A:డేటా మైనింగ్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ రెండు వేర్వేరు పదాలు - కాని అవి రెండూ ఒకే సందర్భంలో ఉపయోగించబడతాయి, ఇది అంతర్దృష్టులు మరియు తీర్మానాలతో ముందుకు రావడానికి డేటాను మెరుగుపరచడానికి మరియు క్రమబద్ధీకరించడానికి పార్టీల సామర్థ్యం. సారూప్యతలు మరియు తేడాలు కలిపి ఈ రెండు విభిన్న ప్రక్రియల గురించి తక్కువ టెక్-అవగాహన ఉన్న ప్రేక్షకులను గందరగోళానికి గురిచేస్తాయి.
డేటా మైనింగ్ అనేది డేటాను సమగ్రపరచడం మరియు ఆ పెద్ద డేటా సమితి నుండి ఉపయోగకరమైన డేటాను సేకరించే ప్రక్రియ. ఇది ఒక రకమైన జ్ఞాన ఆవిష్కరణ, మేము పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సమగ్రపరచగలిగినప్పటి నుండి కొనసాగుతోంది. మీరు చాలా ప్రాచీనమైన వ్యవస్థతో డేటా మైనింగ్ చేయవచ్చు: నిర్దిష్ట నమూనాలు మరియు డేటా పోకడలను చూడటానికి ప్రోగ్రామ్ ప్రోగ్రామ్ చేయబడుతుంది మరియు సాంకేతిక సమాచారం ఆ ముడి ద్రవ్యరాశి నుండి ఏ రూపంలోనైనా "తవ్వబడుతుంది".
యంత్ర అభ్యాసం క్రొత్తది మరియు అధునాతనమైనది. మెషీన్ లెర్నింగ్ డేటా సెట్‌లను ఉపయోగిస్తుంది, కాని డేటా మైనింగ్ మాదిరిగా కాకుండా, మెషీన్ లెర్నింగ్ విస్తృతమైన అల్గోరిథంలను మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వంటి సెటప్‌లను ఉపయోగిస్తుంది, వాస్తవానికి యంత్రాన్ని ఇన్‌పుట్ డేటా నుండి నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. అందుకని, డేటా మైనింగ్ ఆపరేషన్ కంటే మెషీన్ లెర్నింగ్ కొంచెం లోతుగా ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లో, కృత్రిమ న్యూరాన్లు ఇన్‌పుట్ డేటాను తీసుకోవడానికి మరియు అవుట్పుట్ డేటాను మధ్యలో చాలా విస్తృతమైన “బ్లాక్ బాక్స్” కార్యాచరణతో విడుదల చేయడానికి పనిచేస్తాయి (“బ్లాక్ బాక్స్” అనే పదం మానవులకు ఉన్నప్పుడు మరింత అధునాతన వ్యవస్థలకు వర్తిస్తుంది నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు లేదా అల్గోరిథంలు వాస్తవానికి తమ ఉద్యోగాలను ఎలా చేస్తున్నాయో అర్థం చేసుకోవడం చాలా కష్టం).
ఎంటర్ప్రైజ్కు వారి అనువర్తనాలలో డేటా మైనింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కూడా చాలా భిన్నంగా ఉంటాయి. మళ్ళీ, డేటా మైనింగ్ ఏదైనా ERP అప్లికేషన్ లోపల మరియు అనేక విభిన్న ప్రక్రియలలో కొనసాగవచ్చు.
దీనికి విరుద్ధంగా, యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టుకు గణనీయమైన వనరులు అవసరం. ప్రాజెక్ట్ నిర్వాహకులు శిక్షణ మరియు పరీక్ష డేటాను సమీకరించాలి, ఓవర్ ఫిటింగ్ వంటి సమస్యల కోసం వెతకాలి, ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఫీచర్ వెలికితీతపై నిర్ణయం తీసుకోవాలి మరియు మరెన్నో. యంత్ర అభ్యాసానికి వివిధ వాటాదారుల నుండి సంక్లిష్ట రూపాల కొనుగోలు అవసరం, అయితే డేటా మైనింగ్ కార్యకలాపాలకు సాధారణంగా త్వరగా సైన్-ఆఫ్ అవసరం.
ఈ తేడాలు ఉన్నప్పటికీ, డేటా మైనింగ్ మరియు యంత్ర అభ్యాసం రెండూ డేటా సైన్స్ రంగానికి వర్తిస్తాయి. డేటా సైన్స్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడం ఈ ప్రక్రియలు ఎలా పనిచేస్తాయో మరియు ఏ పరిశ్రమలోనైనా వాటిని ఎలా అన్వయించవచ్చనే దాని గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి వాటాదారులకు సహాయపడుతుంది.
