जबकि डेटा साइंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग शब्द एक ही डोमेन में आते हैं और जुड़े हुए हैं, उनके विशिष्ट अनुप्रयोग और अर्थ हैं। मशीन लर्निंग और डेटा साइंस डोमेन में समय-समय पर ओवरलैप हो सकते हैं, लेकिन इन तीन शब्दों में से प्रत्येक का अद्वितीय उपयोग होता है।मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है जो डेटा से सीख सकता है और भविष्यवाणियां या निर्णय ले सकता है, जबकि डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें मशीन लर्निंग के साथ-साथ डेटा से अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने की अन्य तकनीकें भी शामिल हैं।
डेटा वैज्ञानिक अक्सर अपने विश्लेषण के हिस्से के रूप में मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करते हैं, लेकिन वे जटिल डेटासेट से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अन्य तरीकों और उपकरणों का भी उपयोग करते हैं। यहां एक छोटे ब्लॉग में डेटा साइंस बनाम मशीन लर्निंग बनाम एआई के बारे में एक संक्षिप्त जानकारी दी गई है।
डेटा साइंस क्या है?
what is data science in Hindi
आपने सोचा होगा, ‘डेटा साइंस क्या है?’ डेटा विज्ञान डेटा सिस्टम और प्रक्रियाओं के बारे में अध्ययन का एक व्यापक क्षेत्र है जिसका उद्देश्य डेटा सेट को बनाए रखना और उनसे अर्थ निकालना है। डेटा वैज्ञानिक यादृच्छिक डेटा समूहों को समझने के लिए टूल, एप्लिकेशन, सिद्धांतों और एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। चूंकि दुनिया भर में लगभग सभी प्रकार के संगठन बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, इसलिए इस डेटा की निगरानी और भंडारण करना मुश्किल हो जाता है। डेटा साइंस लगातार बढ़ते डेटा सेट को ट्रैक करने के लिए डेटा मॉडलिंग और वेयरहाउसिंग पर ध्यान केंद्रित करता है । डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के माध्यम से निकाली गई जानकारी का उपयोग व्यावसायिक प्रक्रियाओं को निर्देशित करने और संगठनात्मक लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए किया जाता है।
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मशीन लर्निंग और डेटा साइंस का दायरा
scope of data science in hindi
डेटा विज्ञान जिन डोमेन को सीधे प्रभावित करता है उनमें से एक है बिजनेस इंटेलिजेंस। ऐसा कहने के बाद, इनमें से प्रत्येक भूमिका के लिए विशिष्ट कार्य हैं। डेटा वैज्ञानिक मुख्य रूप से पैटर्न, रुझान और बहुत कुछ का विश्लेषण करने के लिए डेटा के विशाल हिस्से से निपटते हैं। ये विश्लेषण अनुप्रयोग रिपोर्ट तैयार करते हैं जो अंततः निष्कर्ष निकालने में सहायक होते हैं।
एक बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञ वहां से काम शुरू करता है जहां से एक डेटा वैज्ञानिक निकलता है – किसी विशेष व्यवसाय क्षेत्र में डेटा रुझानों को समझने के लिए डेटा विज्ञान रिपोर्ट का उपयोग करना और इन अनुमानों के आधार पर व्यवसाय के पूर्वानुमान और कार्रवाई के पाठ्यक्रम को प्रस्तुत करना।
दिलचस्प बात यह है कि एक संबंधित क्षेत्र डेटा साइंस, डेटा एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस एप्लिकेशन- बिजनेस एनालिस्ट का भी उपयोग करता है। कंपनियों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करने के लिए एक व्यवसाय विश्लेषक प्रोफ़ाइल दोनों का थोड़ा सा संयोजन करती है।
डेटा वैज्ञानिक विभिन्न प्रारूपों को लागू करके विभिन्न आवश्यकताओं के अनुसार ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करते हैं, अर्थात्:
मशीन लर्निंग और डेटा साइंस – पूर्वानुमानित कारण विश्लेषण – Predictive cause analysis in Hindi
डेटा वैज्ञानिक व्यावसायिक पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए इस मॉडल का उपयोग करते हैं। पूर्वानुमानित मॉडल विभिन्न व्यावसायिक कार्यों के परिणामों को मापने योग्य शब्दों में प्रदर्शित करता है। यह उन व्यवसायों के लिए एक प्रभावी मॉडल हो सकता है जो किसी भी नए व्यावसायिक कदम के भविष्य को समझने की कोशिश कर रहे हैं।
डेटा साइंस निर्देशात्मक विश्लेषण – Prescriptive Analysis in Hindi
इस प्रकार का विश्लेषण व्यवसायों को उन कार्यों को निर्धारित करके अपने लक्ष्य निर्धारित करने में मदद करता है जिनके सफल होने की सबसे अधिक संभावना है। निर्देशात्मक विश्लेषण पूर्वानुमानित मॉडल के निष्कर्षों का उपयोग करता है और उन लक्ष्यों को प्राप्त करने के सर्वोत्तम तरीकों का सुझाव देकर व्यवसायों की सहायता करता है।
डेटा विज्ञान कई डेटा-उन्मुख तकनीकों का उपयोग करता है, जिनमें SQL, Python, R, Hadoop आदि शामिल हैं। हालाँकि, यह डेटा के सेट से अर्थ निकालने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, वितरित आर्किटेक्चर और बहुत कुछ का भी बड़े पैमाने पर उपयोग करता है।
डेटा वैज्ञानिक कुशल पेशेवर होते हैं जिनकी विशेषज्ञता उन्हें डेटा विज्ञान परियोजनाओं के जीवन चक्र में किसी भी बिंदु पर भूमिकाएँ जल्दी से बदलने की अनुमति देती है । वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के साथ समान आसानी से काम कर सकते हैं, और डेटा वैज्ञानिकों को विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए मशीन लर्निंग कौशल की आवश्यकता होती है:
पूर्वानुमानित रिपोर्टिंग के लिए मशीन लर्निंग – Machine Learning for Predictive Reporting in Hindi
डेटा वैज्ञानिक मूल्यवान भविष्यवाणियां करने के लिए लेनदेन संबंधी डेटा का अध्ययन करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण के रूप में भी जाना जाने वाला यह मॉडल किसी भी कंपनी के लिए सबसे प्रभावी कार्रवाई का सुझाव देने के लिए लागू किया जा सकता है।
पैटर्न डिस्कवरी के लिए मशीन लर्निंग – Machine Learning for Pattern Discovery in Hindi
व्यवसायों के लिए विभिन्न डेटा रिपोर्ट में पैरामीटर सेट करने के लिए पैटर्न डिस्कवरी आवश्यक है , और ऐसा करने का तरीका मशीन लर्निंग है। यह बिना पर्यवेक्षित शिक्षण है जहां कोई पूर्व-निर्धारित पैरामीटर नहीं हैं। पैटर्न खोज के लिए उपयोग किया जाने वाला सबसे लोकप्रिय एल्गोरिदम क्लस्टरिंग है।
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मशीन लर्निंग और डेटा साइंस कौशल
data science skills in hindi
कुछ डेटा विज्ञान कौशल में शामिल हैं:
- प्रोग्रामिंग: आर, पायथन, एसक्यूएल, एसएएस, मैटलैब, स्टेटा
- डेटा की गड़बड़ी: डेटा की सफाई, हेरफेर और अन्वेषण
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए ग्राफ़ और चार्ट बनाना
- डेटा विश्लेषण: डेटा का सांख्यिकीय विश्लेषण करना
- मशीन लर्निंग: डेटा से सीखने के लिए एल्गोरिदम बनाना
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
What is Artificial Intelligence in Hindi
एआई, हमारी लोकप्रिय संस्कृति में अक्सर इस्तेमाल किया जाने वाला एक घिसा-पिटा तकनीकी शब्द है – जो केवल भविष्यवादी दिखने वाले रोबोट और मशीन-प्रधान दुनिया से जुड़ा हुआ है। हालाँकि, वास्तव में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उससे बहुत दूर है।
सीधे शब्दों में कहें तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उद्देश्य मशीनों को मानव बुद्धि की नकल करके तर्क निष्पादित करने में सक्षम बनाना है। चूंकि एआई प्रक्रियाओं का मुख्य उद्देश्य मशीनों को अनुभव से सिखाना है, इसलिए सही जानकारी देना और आत्म-सुधार करना महत्वपूर्ण है। एआई विशेषज्ञ मशीनों को पैटर्न और निष्कर्षों की पहचान करने में मदद करने के लिए गहन शिक्षण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर भरोसा करते हैं।
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का दायरा
Scope of Artificial Intelligence in Hindi
नई प्रौद्योगिकियों और अनुप्रयोगों के उभरने के साथ एआई का दायरा लगातार बढ़ रहा है। एआई को स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, परिवहन, ग्राहक सेवा और मनोरंजन सहित विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा रहा है। जैसे-जैसे एआई आगे बढ़ रहा है, इसमें कई उद्योगों और दैनिक जीवन के पहलुओं में क्रांति लाने की क्षमता है।
मशीन लर्निंग और डेटा साइंस – एआई के साथ स्वचालन आसान है
एआई आपको लगातार एप्लिकेशन चलाने वाले विश्वसनीय सिस्टम स्थापित करके दोहराए जाने वाले, उच्च-मात्रा वाले कार्यों को स्वचालित करने की अनुमति देता है ।
बुद्धिमान उत्पाद में एआई का उपयोग
एआई पारंपरिक उत्पादों को उज्ज्वल वस्तुओं में बदल सकता है। जब संवादी प्लेटफार्मों, बॉट्स और अन्य बुद्धिमान मशीनों के साथ जोड़ा जाता है, तो एआई एप्लिकेशन प्रौद्योगिकियों में सुधार कर सकते हैं।
प्रगतिशील शिक्षा में एआई का उपयोग
एआई एल्गोरिदम किसी भी वांछित कार्य को करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित कर सकता है। एल्गोरिदम भविष्यवक्ता और वर्गीकरणकर्ता के रूप में काम करते हैं।
डेटा का विश्लेषण में एआई का उपयोग
चूंकि मशीनें हमारे द्वारा फीड किए गए डेटा से सीखती हैं, इसलिए सही डेटा सेट का विश्लेषण और पहचान करना बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है। न्यूरल नेटवर्किंग से मशीनों को प्रशिक्षित करना आसान हो जाता है।
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशल
artificial intelligence skills in hindi
कुछ कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशलों में शामिल हैं:
- डेटा विश्लेषण (data analysis)
- पैटर्न मान्यता (pattern recognition)
- यंत्र अधिगम (machine learning)
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (natural language processing)
- रोबोटिक (robotic)
- पूर्वानुमानित मॉडलिंग (predictive modeling)
- कंप्यूटर दृष्टि (computer vision)
- विशेषज्ञ प्रणालियां (expert systems)
- तंत्रिका – तंत्र (Nervous system)
मशीन लर्निंग क्या है?
What is machine learning in Hindi
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपभाग है, ऐसे उपकरणों से तात्पर्य है जिनसे सिस्टम स्वचालित रूप से सीख सकते हैं और अनुभव से सुधार कर सकते हैं। एआई की इस विशेष शाखा का लक्ष्य मशीनों को स्वतंत्र शिक्षण तकनीकों से लैस करना है ताकि उन्हें प्रोग्राम करने की आवश्यकता न पड़े। एआई और मशीन लर्निंग के बीच यही अंतर है ।
ML में पैटर्न की पहचान करने और निष्कर्षों के आधार पर एक तर्क प्रणाली स्थापित करने के लिए डेटा या अनुभवों का अवलोकन और अध्ययन करना शामिल है। मशीन लर्निंग के विभिन्न घटकों में शामिल हैं:
मशीन लर्निंग और डेटा साइंस – पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग – Supervised machine learning in Hindi
यह मॉडल व्यवहार को समझने और भविष्य के पूर्वानुमान तैयार करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है। यह लर्निंग एल्गोरिदम निष्कर्ष निकालने के लिए किसी भी प्रशिक्षण डेटा सेट का विश्लेषण करता है जिसे आउटपुट मानों पर लागू किया जा सकता है। इनपुट-आउटपुट जोड़ी की मैपिंग में पर्यवेक्षित शिक्षण पैरामीटर महत्वपूर्ण हैं।
अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग – Unsupervised Machine Learning in Hindi
यह एमएल एल्गोरिदम वर्गीकृत या लेबल किए गए मापदंडों का उपयोग नहीं करता है और सिस्टम को फ़ंक्शन का सही अनुमान लगाने में मदद करने के लिए बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचनाओं की खोज करने पर ध्यान केंद्रित करता है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण वाले एल्गोरिदम जेनरेटिव लर्निंग मॉडल और पुनर्प्राप्ति-आधारित दृष्टिकोण दोनों का उपयोग कर सकते हैं।
अर्ध-पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग – Semi-Supervised Machine Learning in Hindi
यह मॉडल पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण तत्वों को जोड़ता है, फिर भी उनमें से कोई भी मौजूद नहीं है। यह सीखने की सटीकता में सुधार के लिए लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों डेटा का उपयोग करके काम करता है। जब डेटा लेबल करना महंगा हो तो अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण एक लागत प्रभावी समाधान हो सकता है।
सुदृढीकरण मशीन लर्निंग – Reinforcement machine learning in Hindi
इस प्रकार की लर्निंग किसी भी फ़ंक्शन के निष्पादन को निर्देशित करने के लिए किसी उत्तर कुंजी का उपयोग नहीं करती है। प्रशिक्षण डेटा की कमी के परिणामस्वरूप अनुभव से सीखना होता है, और परीक्षण और त्रुटि की प्रक्रिया अंततः दीर्घकालिक पुरस्कार की ओर ले जाती है।
मशीन लर्निंग बड़े पैमाने पर डेटा सेट के विश्लेषण के माध्यम से प्राप्त सटीक परिणाम प्रदान करता है। एआई संज्ञानात्मक प्रौद्योगिकियों को एमएल सिस्टम में लागू करने से डेटा और सूचना का प्रभावी प्रसंस्करण हो सकता है। लेकिन डेटा साइंस बनाम मशीन लर्निंग और एआई बनाम एमएल के बीच महत्वपूर्ण अंतर क्या हैं? अधिक जानने के लिए पढ़ना जारी रखें. आप मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम के लिए पायथन भी ले सकते हैं और अवधारणा के बारे में अपना ज्ञान बढ़ा सकते हैं।
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मशीन लर्निंग कौशल
machine learning skills in Hindi
कुछ मशीन लर्निंग कौशल में शामिल हैं:
- डेटा में पैटर्न की पहचान करने की क्षमता
- पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल बनाने की क्षमता
- प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए मॉडल मापदंडों को ट्यून करने की क्षमता
- सटीकता के लिए मॉडलों का मूल्यांकन करने की क्षमता
- बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की क्षमता
एआई और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
Difference between AI and Machine Learning in Hindi
| कृत्रिम इंटेलिजेंस | यंत्र अधिगम |
|---|---|
| AI का लक्ष्य जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक बुद्धिमान कंप्यूटर सिस्टम को इंसानों की तरह काम करना है। | एमएल मशीनों को डेटा से सीखने की अनुमति देता है ताकि वे सटीक आउटपुट प्रदान कर सकें |
| क्षमता के आधार पर, AI को कमजोर AI, सामान्य AI और मजबूत AI में वर्गीकृत किया जा सकता है | एमएल को सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में वर्गीकृत किया जा सकता है |
| एआई सिस्टम का संबंध सफलता की संभावनाओं को अधिकतम करने से है | मशीन लर्निंग मुख्य रूप से सटीकता और पैटर्न से संबंधित है |
| एआई एक मशीन को मानव व्यवहार का अनुकरण करने में सक्षम बनाता है | मशीन लर्निंग एआई का एक उपसमूह है |
| मुख्य रूप से संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा से संबंधित है | संरचित और अर्ध-संरचित डेटा से संबंधित है |
| AI के कुछ एप्लिकेशन वर्चुअल असिस्टेंट हैं जैसे सिरी, चैटबॉट्स, इंटेलिजेंट ह्यूमनॉइड रोबोट आदि | एमएल के अनुप्रयोग अनुशंसा प्रणाली, खोज एल्गोरिदम, फेसबुक ऑटो फ्रेंड टैगिंग सिस्टम आदि हैं। |
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
Difference between DS and ML in Hindi
| डेटा विज्ञान | यंत्र अधिगम |
|---|---|
| डेटा साइंस वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से निपटने वाले डेटा से अंतर्दृष्टि बनाने में मदद करता है | मशीन लर्निंग ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न सीखकर नए डेटा बिंदुओं के परिणामों की सटीक भविष्यवाणी या वर्गीकरण करने में मदद करता है |
| पसंदीदा कौशल: – डोमेन विशेषज्ञता – मजबूत एसक्यूएल – ईटीएल और डेटा प्रोफाइलिंग – नोएसक्यूएल सिस्टम, मानक रिपोर्टिंग, विज़ुअलाइज़ेशन | पसंदीदा कौशल: – पायथन/आर प्रोग्रामिंग – मजबूत गणित ज्ञान – डेटा रैंगलिंग – एसक्यूएल मॉडल-विशिष्ट विज़ुअलाइज़ेशन |
| बड़े पैमाने पर डेटा को संभालने के लिए क्षैतिज रूप से स्केलेबल सिस्टम को प्राथमिकता दी जाती है | गहन वेक्टर संचालन के लिए जीपीयू को प्राथमिकता दी जाती है |
| असंरचित कच्चे डेटा को संभालने के लिए घटक | उनके पीछे एल्गोरिदम और गणितीय अवधारणाओं के साथ महत्वपूर्ण जटिलता है। |
| अधिकांश इनपुट डेटा मानव-उपभोज्य रूप में है | इनपुट डेटा को विशेष रूप से उपयोग किए गए एल्गोरिदम के प्रकार के लिए रूपांतरित किया जाता है |
डेटा साइंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बीच संबंध
Relationship between Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning in Hindi
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा साइंस अनुप्रयोगों, प्रणालियों और बहुत कुछ का एक विस्तृत क्षेत्र है जिसका उद्देश्य मशीनों के माध्यम से मानव बुद्धि की नकल करना है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परसेप्शन की कार्य-योजनाबद्ध प्रतिक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है।
मशीन लर्निंग और डेटा साइंस धारणा
डेटा साइंस विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए इस पैटर्न या लूप के विभिन्न हिस्सों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, पहले चरण यानी परसेप्शन में डेटा वैज्ञानिक डेटा की मदद से पैटर्न की पहचान करने की कोशिश करते हैं। इसी प्रकार, अगले चरण यानी योजना में भी दो पहलू हैं:
- सभी संभव समाधान ढूँढना
- सभी समाधानों में से सर्वोत्तम समाधान खोजना
सीधे शब्दों में कहें तो मशीन लर्निंग वह कड़ी है जो डेटा साइंस और एआई को जोड़ती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह समय के साथ डेटा से सीखने की प्रक्रिया है। तो, AI वह उपकरण है जो डेटा विज्ञान को विशिष्ट समस्याओं के परिणाम और समाधान प्राप्त करने में मदद करता है। हालाँकि, मशीन लर्निंग ही उस लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करती है। इसका एक वास्तविक उदाहरण Google का खोज इंजन है।
- Google का सर्च इंजन डेटा विज्ञान का एक उत्पाद है
- यह उपयोगकर्ताओं को बुद्धिमान परिणाम देने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रणाली, पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करता है
- उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति Google के खोज इंजन पर “NY में सर्वश्रेष्ठ जैकेट” टाइप करता है, तो AI मशीन लर्निंग के माध्यम से यह जानकारी एकत्र करता है।
- अब, जैसे ही व्यक्ति खोज टूल में इन दो शब्दों को “खरीदने के लिए सबसे अच्छी जगह” लिखता है, एआई चालू हो जाता है और, पूर्वानुमानित विश्लेषण के साथ, वाक्य को “NY में जैकेट खरीदने के लिए सबसे अच्छी जगह” के रूप में पूरा करता है, जो कि सबसे अधिक है उपयोगकर्ता के मन में जो प्रश्न था उसका संभावित प्रत्यय।
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डेटा साइंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के बीच अंतर
Difference between Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning in Hindi
हालाँकि डेटा साइंस बनाम मशीन लर्निंग बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शब्द संबंधित और परस्पर जुड़े हुए हो सकते हैं, प्रत्येक अद्वितीय है और विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है। डेटा साइंस एक व्यापक शब्द है, और मशीन लर्निंग इसके अंतर्गत आता है। यहां शर्तों के बीच महत्वपूर्ण अंतर है।
| कृत्रिम इंटेलिजेंस | यंत्र अधिगम | डेटा विज्ञान |
| मशीन लर्निंग शामिल है। | आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का सबसेट. | विभिन्न डेटा ऑपरेशन शामिल हैं। |
| आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर को स्वचालित रूप से सीखने में मदद करने के लिए पुनरावृत्त प्रसंस्करण और बुद्धिमान एल्गोरिदम के माध्यम से बड़ी मात्रा में डेटा को जोड़ती है। | मशीन लर्निंग कुशल प्रोग्रामों का उपयोग करता है जो स्पष्ट रूप से ऐसा करने के लिए कहे बिना डेटा का उपयोग कर सकते हैं। | डेटा साइंस विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए डेटा से अर्थ निकालने के लिए सोर्सिंग, सफाई और प्रसंस्करण करके काम करता है। |
| AI द्वारा उपयोग किए जाने वाले कुछ लोकप्रिय उपकरण हैं- 1. TensorFlow2. स्किकिट लर्न 3. केरस | मशीन लर्निंग जिन लोकप्रिय उपकरणों का उपयोग करता है वे हैं-1। अमेज़न लेक्स2. आईबीएम वॉटसन स्टूडियो3. माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर एमएल स्टूडियो | डेटा साइंस द्वारा उपयोग किए जाने वाले कुछ लोकप्रिय उपकरण हैं-1. एसएएस2. झांकी3. अपाचे स्पार्क4. मतलब |
| आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तर्क और निर्णय वृक्षों का उपयोग करता है। | मशीन लर्निंग सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है। | डेटा साइंस संरचित और असंरचित डेटा से संबंधित है। |
| चैटबॉट और वॉयस असिस्टेंट एआई के लोकप्रिय अनुप्रयोग हैं। | Spotify और चेहरे की पहचान जैसी अनुशंसा प्रणालियाँ लोकप्रिय उदाहरण हैं। | धोखाधड़ी का पता लगाना और स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषण डेटा साइंस के लोकप्रिय उदाहरण हैं। |
मशीन लर्निंग बनाम डेटा साइंस वेतन
Machine Learning vs Data Science Salary in Hindi
मशीन लर्निंग इंजीनियर एक उत्साही प्रोग्रामर होता है जो मशीनों को आवश्यकतानुसार ज्ञान समझने और प्राप्त करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग इंजीनियर की मुख्य भूमिका ऐसे प्रोग्राम बनाना है जो मशीन को बिना किसी स्पष्ट प्रोग्रामिंग के विशिष्ट कार्य करने में सक्षम बनाते हैं। उनकी प्राथमिक जिम्मेदारियों में विश्लेषण के लिए डेटा सेट, वेब अनुभवों को निजीकृत करना और व्यावसायिक आवश्यकताओं की पहचान करना शामिल है। मशीन लर्निंग इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट का वेतन कौशल, अनुभव और कंपनी की भर्ती के आधार पर भिन्न हो सकता है।
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मशीन लर्निंग इंजीनियर वेतन
machine learning engineer salary in Hindi
डेटा साइंस बनाम मशीन लर्निंग अनुभव के अनुसार वेतन
Data Science vs Machine Learning Salary as per Experience in Hindi
| अनुभव स्तर | वेतन |
| शुरुआती (1-2 वर्ष) | ₹ 5,02,000 प्रति वर्ष |
| मध्य-वरिष्ठ (5-8 वर्ष) | ₹ 6,81,000 प्रति वर्ष |
| विशेषज्ञ (10-15 वर्ष) | ₹ 20,00,000 प्रति वर्ष |
डेटा वैज्ञानिक पेशेवर होते हैं जो विशाल डेटा सेट का स्रोत, संग्रह और विश्लेषण करते हैं। आज अधिकांश व्यावसायिक निर्णय डेटा विश्लेषण से प्राप्त अंतर्दृष्टि पर आधारित होते हैं, यही कारण है कि आज की दुनिया में एक डेटा वैज्ञानिक महत्वपूर्ण है। वे संरचित और असंरचित डेटा के मॉडलिंग और प्रसंस्करण पर काम करते हैं और हितधारकों के लिए कार्रवाई योग्य योजनाओं में निष्कर्षों की व्याख्या करने पर भी काम करते हैं।
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डेटा साइंटिस्ट वेतन
data scientist salary in Hindi
| कंपनी | वेतन |
| माइक्रोसॉफ्ट | ₹ 1,500,000 प्रति वर्ष |
| एक्सेंचर | ₹ 10,55,500 प्रति वर्ष |
| टाटा कंसल्टेंसी | ₹ 5,94,050 प्रति वर्ष |
डेटा साइंस अनुभव के अनुसार वेतन – Salary as per Data Science Experience in Hindi
| अनुभव स्तर | वेतन |
| शुरुआती (1-2 वर्ष) | ₹ 6,11,000 प्रति वर्ष |
| मध्य-वरिष्ठ (5-8 वर्ष) | ₹ 10,00,000 प्रति वर्ष |
| विशेषज्ञ (10-15 वर्ष) | ₹ 20,00,000 प्रति वर्ष |
यह डेटा साइंटिस्ट और मशीन लर्निंग इंजीनियर के बीच महत्वपूर्ण अंतरों में से एक है ।
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डेटा साइंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जॉब्स
Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning Jobs in Hindi
डेटा साइंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग आकर्षक करियर विकल्प हैं। हालाँकि, सच्चाई यह है कि इनमें से कोई भी क्षेत्र परस्पर अनन्य नहीं है। इन डोमेन में नौकरियों के लिए आवश्यक कौशल सेट के संबंध में अक्सर ओवरलैप होता है।
Data Science, डेटा साइंस इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट जैसी डेटा साइंस भूमिकाएँ काफी समय से चलन में हैं। ये नौकरियाँ उत्कृष्ट वेतन और विकास के बहुत सारे अवसर प्रदान करती हैं।
डेटा विज्ञान से जुड़ी भूमिकाओं की कुछ आवश्यकताएँ।
- प्रोग्रामिंग ज्ञान
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग
- सांख्यिकीय विश्लेषण और गणित
- संकट विश्लेषण
- मशीन लर्निंग तकनीक
- डेटा भंडारण और संरचना
चाहे वह रिपोर्ट बनाना हो या इन रिपोर्टों को अन्य हितधारकों तक पहुंचाना हो, इस क्षेत्र में नौकरी केवल प्रोग्रामिंग या डेटा माइनिंग तक सीमित नहीं है। इस क्षेत्र में प्रत्येक भूमिका तकनीकी और परिचालन विभागों के बीच एक सेतु तत्व है। उनके पास तकनीकी जानकारी के अलावा उत्कृष्ट पारस्परिक कौशल भी होना चाहिए।
इसी तरह, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग नौकरियां बाजार से प्रतिभा के एक बड़े हिस्से को अवशोषित कर रही हैं। मशीन लर्निंग इंजीनियर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आर्किटेक्ट, एआई रिसर्च स्पेशलिस्ट और इसी तरह की नौकरियां जैसी भूमिकाएं इस डोमेन में आती हैं।
एआई-एमएल भूमिकाओं के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल
- पायथन, सी++, जावा जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान
- डेटा मॉडलिंग और मूल्यांकन
- प्रायिकता अौर सांख्यिकी
- वितरित अभिकलन
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
जैसा कि आप देख सकते हैं, दोनों डोमेन की कौशल आवश्यकताएँ ओवरलैप होती हैं। ज्यादातर मामलों में, डेटा साइंस और एआईएमएल के पाठ्यक्रमों में संबंधित विशेषज्ञता पर ध्यान केंद्रित करने के अलावा, दोनों का बुनियादी ज्ञान शामिल होता है।
भले ही डेटा विज्ञान बनाम मशीन लर्निंग बनाम कृत्रिम बुद्धिमत्ता ओवरलैप हो, उनकी विशिष्ट कार्यक्षमताएँ भिन्न होती हैं और उनके संबंधित अनुप्रयोग क्षेत्र होते हैं। डेटा विज्ञान बाजार ने कई सेवाओं और उत्पाद उद्योगों को खोल दिया है, जिससे इस क्षेत्र में विशेषज्ञों के लिए अवसर पैदा हुए हैं।
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निष्कर्ष (Conclusion)
डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग संबंधित लेकिन अलग-अलग विषय हैं। डेटा विज्ञान डेटा सफाई, अन्वेषण और सांख्यिकीय विश्लेषण जैसी प्रक्रियाओं के माध्यम से डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने पर केंद्रित है। लक्ष्य पैटर्न और प्रवृत्तियों को उजागर करना है। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक अनुप्रयोग है जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए डेटा से सीखने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करता है। जबकि डेटा विज्ञान एक उपकरण के रूप में मशीन लर्निंग पर निर्भर करता है, मशीन लर्निंग बड़ी डेटा विज्ञान प्रक्रिया का सिर्फ एक घटक है। दोनों क्षेत्र समझ और स्वचालन को बढ़ावा देने के लिए डेटा का लाभ उठाते हैं, लेकिन डेटा विज्ञान ज्ञान खोज के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण अपनाता है। अंततः, मशीन लर्निंग डेटा विज्ञान के खोजपूर्ण टूलकिट को पूर्वानुमानित क्षमताएं प्रदान करता है।
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मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में अंतर के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल(FAQ)
Ans. मशीन लर्निंग भूमिकाओं के लिए तकनीकी और प्रोग्रामिंग साक्षात्कार प्रश्न आम हैं। भर्तीकर्ता मौलिक मशीन सीखने के तरीकों और गहरी शिक्षा, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और यादृच्छिक नमूनाकरण जैसी अवधारणाओं के बारे में आपके ज्ञान का आकलन करना चाहते हैं।
Ans. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उदाहरणों से सामान्यीकरण करके यह पता लगा सकता है कि महत्वपूर्ण कार्यों को कैसे निष्पादित किया जाए। यह अक्सर संभव और लागत प्रभावी होता है जहां मैन्युअल प्रोग्रामिंग नहीं होती है। जैसे-जैसे अधिक डेटा उपलब्ध होगा, अधिक महत्वाकांक्षी समस्याओं से निपटा जा सकता है।
Ans. मशीन लर्निंग में मशीन को बड़ी मात्रा में डेटा दिखाना शामिल है ताकि वह सीख सके और भविष्यवाणी कर सके, पैटर्न ढूंढ सके या डेटा को वर्गीकृत कर सके। मशीन लर्निंग के तीन प्रकार हैं पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित और सुदृढीकरण लर्निंग।
Ans. अंडरफिटिंग बनाम ओवरफिटिंग। अंडरफिट मॉडल उच्च पूर्वाग्रह का अनुभव करते हैं – वे प्रशिक्षण डेटा और परीक्षण सेट दोनों के लिए गलत परिणाम देते हैं। दूसरी ओर, ओवरफिट मॉडल उच्च भिन्नता का अनुभव करते हैं – वे प्रशिक्षण सेट के लिए सटीक परिणाम देते हैं लेकिन परीक्षण सेट के लिए नहीं।
Ans. मशीन लर्निंग का उद्देश्य उच्च सटीकता के साथ परिणामों की भविष्यवाणी करना और उन रुझानों को समझना है जो केवल पारंपरिक सांख्यिकीय तरीकों पर निर्भर होने पर मनुष्य चूक जाएंगे। व्यवसायों के लिए, वे क्षमताएँ प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करती हैं