কেডিডি এবং ডেটা মাইনিংয়ের মধ্যে পার্থক্য

কেডিডি বনাম ডেটা মাইনিং

কেডিডি (ডেটাবেসে জ্ঞান আবিষ্কার) কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি ক্ষেত্র, যা ডিজিটাইজড ডেটার বড় সংগ্রহ থেকে দরকারী এবং পূর্বে অজানা তথ্য (অর্থাৎ জ্ঞান) বের করার জন্য মানুষকে সাহায্য করার জন্য সরঞ্জাম ও তত্ত্বগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। কেডিডি বিভিন্ন পদক্ষেপ নিয়ে গঠিত, এবং ডেটা মাইনিং তাদের মধ্যে একটি। ডেটা মাইনিং ডেটা থেকে নিদর্শন খুঁজে বের করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম আবেদন। যাইহোক, কেডিডি এবং ডেটা মাইনিং একচেটিয়াভাবে ব্যবহার করা হয়।

কেডিডি কি?

উপরে উল্লিখিত হিসাবে, কেডিডি কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি ক্ষেত্র, যা কাঁচা তথ্য থেকে পূর্বে অজানা এবং আকর্ষণীয় তথ্য নিষ্কাশন সংক্রান্ত। কেডিডি সঠিক পদ্ধতি বা কৌশলগুলি বিকশিত করে তথ্য অনুধাবন করার চেষ্টা করার সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া। এই প্রক্রিয়া অন্যান্য স্তরে কম-স্তরের ডেটাতে ম্যাপিংয়ের সাথে সম্পর্কিত, যারা আরও কমপ্যাক্ট, বিমূর্ত এবং দরকারী। এটি সংক্ষিপ্ত প্রতিবেদন তৈরি করে, তথ্য উৎপাদনের প্রক্রিয়াকে মডেলিং করে এবং ভবিষ্যতে ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এমন উন্নয়নশীল মডেলগুলি দ্বারা অর্জন করা হয়। ডেটা দ্রুতগতিতে বৃদ্ধির কারণে, বিশেষ করে ব্যবসাগুলির ক্ষেত্রে যেমন, কেডিডি এই বিপুল সম্পদকে ব্যবসার বুদ্ধিমত্তাকে রূপান্তরিত করার জন্য একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া হয়ে উঠেছে, কারণ বিধিগুলির ম্যানুয়াল নিষ্কাশন গত কয়েক দশক ধরে অপ্রত্যাশিত হয়ে উঠেছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি বর্তমানে সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, বিজ্ঞান, বিনিয়োগ, উত্পাদন, টেলিযোগাযোগ, তথ্য পরিস্কার, ক্রীড়া, তথ্য পুনরুদ্ধার এবং মূলত বিপণনের জন্য বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হচ্ছে। কিডডি সাধারণত প্রশ্নগুলির উত্তর দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় যেমন প্রধান পণ্য যা ওয়াল মার্টের পরবর্তী বছরের লাভ লাভ করতে সহায়তা করে? । এই প্রক্রিয়াটির বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ রয়েছে। এটি অ্যাপ্লিকেশন ডোমেন এবং লক্ষ্যের একটি বিকাশের সাথে শুরু করে এবং তারপর একটি টার্গেট ডেটসেট তৈরি করে। এটি পরিস্কার, পূর্বাভাস, হ্রাস এবং তথ্য প্রক্ষেপণ দ্বারা অনুসরণ করা হয়। পরের ধাপে প্যাটার্নটি সনাক্ত করার জন্য ডেটা মাইনিং (নিচের ব্যাখ্যা) ব্যবহার করা হচ্ছে। অবশেষে, আবিষ্কৃত জ্ঞান কল্পনা এবং / অথবা ব্যাখ্যা দ্বারা একত্রিত হয়।

--২ ->

ডেটা মাইনিং কি?

উপরে উল্লিখিত হিসাবে, ডেটা মাইনিং সামগ্রিক KDD প্রক্রিয়া মধ্যে শুধুমাত্র একটি পদক্ষেপ। অ্যাপ্লিকেশনের লক্ষ্য দ্বারা নির্ধারিত হিসাবে দুটি প্রধান ডেটা মাইনিং লক্ষ্য আছে, এবং তারা যথা যাচাই বা আবিষ্কার হয়। যাচাইকরণ তথ্য সম্পর্কে ব্যবহারকারীর হাইপোথিসিস যাচাই করছে, যখন আবিষ্কারটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আকর্ষণীয় প্যাটার্নগুলির সন্ধান করছে। চারটি প্রধান ডেটা মাইনিং টাস্ক রয়েছে: ক্লাস্টারিং, ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন এবং অ্যাসোসিয়েশন (সংক্ষেপীকরণ)। ক্লাস্টারিং অ গঠনমূলক তথ্য থেকে অনুরূপ গ্রুপ চিহ্নিত করা হয়। ক্লাসিকেশন শেখার নিয়মগুলি যা নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। প্রতিক্রিয়া মডেল তথ্য ক্ষুদ্রতম ত্রুটি সঙ্গে ফাংশন খুঁজে পাওয়া হচ্ছেএবং অ্যাসোসিয়েশন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজছেন তারপর, নির্দিষ্ট ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদম নির্বাচন করা প্রয়োজন। লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে, লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, সিদ্ধান্ত গাছ এবং ভ্রাম্যমান বায়সের মতো আলাদা আলগোরিদিম নির্বাচন করা যেতে পারে। তারপর এক বা একাধিক প্রতিনিধিত্বমূলক ফর্মে স্বার্থের ধরন অনুসন্ধান করা হয়। অবশেষে, মডেলগুলি পূর্বাভাসের সঠিকতা বা বোধগম্যতাকে ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়।

কেডিডি এবং ডেটা মাইনিং এর মধ্যে পার্থক্য কি?

যদিও, দুটি শর্ত KDD এবং ডেটা মাইনিং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, তারা দুটি সম্পর্কিত এখনো সামান্য ভিন্ন ধারণা বোঝায়। KDD তথ্য থেকে জ্ঞান আহরণ সামগ্রিক প্রক্রিয়া হয় যখন ডেটা মাইনিং KDD প্রক্রিয়ার মধ্যে একটি পদক্ষেপ, যা ডেটা সনাক্তকরণ নিদর্শন সঙ্গে মোকাবিলা করে। অন্য কথায়, ডেটা মাইনিং শুধুমাত্র কেডিডি প্রসেসের সামগ্রিক লক্ষ্যের উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম প্রয়োগ।