ডেটা অ্যানালিটিক্স বনাম মেশিন লার্নিং

পার্থক্য কি? আপনার ব্যবসায় কোনটি ব্যবহার করা উচিত? এবং কীভাবে আইওটি-তে মেশিন লার্নিং প্রযোজ্য?

এই অধ্যায়টি আলটিমেট গাইড থেকে আইওটি শুরু করার জন্য গ্রহণ করা হয়েছে - লেভেরেজের লেখা একটি বিনামূল্যে ই-বুক। ইবুক ডাউনলোড করতে এখানে ক্লিক করুন।

মেশিন লার্নিংয়ের চারপাশে সমস্ত হাইপ সহ, অনেক সংস্থা তাদের ব্যবসায় কোনওভাবে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন থাকা উচিত কিনা তা জিজ্ঞাসা করছে।

বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই উত্তরটি একটি সংখ্যক উত্তীর্ণ।

মেঘের অন্যতম প্রধান সুবিধা হ'ল এটি আপনাকে সেন্সর / ডিভাইসগুলি সংগ্রহ করে এমন ডেটা থেকে সমালোচনামূলক অন্তর্দৃষ্টি পেতে কার্যত অসীম সঞ্চয়স্থান এবং প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা অর্জন করতে সক্ষম করে। ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং মেশিন লার্নিং উভয়ই এটির ক্ষেত্রে শক্তিশালী সরঞ্জাম হতে পারে তবে তারা আসলে কী বোঝায় এবং কখন একটি বা অন্যটি ব্যবহার করা সবচেয়ে ভাল তা নিয়ে প্রায়শই বিভ্রান্তি দেখা দেয়।

উচ্চ স্তরে, মেশিন লার্নিং প্রচুর পরিমাণে ডেটা নেয় এবং দরকারী অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করে যা সংস্থাকে সহায়তা করে। এর অর্থ প্রক্রিয়াগুলির উন্নতি, ব্যয় কাটা, গ্রাহকের জন্য আরও ভাল অভিজ্ঞতা তৈরি করা বা নতুন ব্যবসায়িক মডেল খোলার অর্থ হতে পারে।

তবে, বেশিরভাগ সংস্থাগুলি আরও জটিল মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রয়োজন ছাড়াই traditionalতিহ্যবাহী ডেটা অ্যানালিটিকাসহ এগুলির অনেক সুবিধা পেতে পারে।

Explaতিহ্যগত ডেটা বিশ্লেষণ ডেটা ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে দুর্দান্ত। প্রতিষ্ঠানে প্রয়োগের জন্য দরকারী অন্তর্দৃষ্টি আঁকতে অতীতে কী ঘটেছিল বা আজ যা ঘটছে তার রিপোর্ট বা মডেল তৈরি করতে পারেন।

ডেটা অ্যানালিটিক্স লক্ষ্য নির্ধারণ এবং ট্র্যাক করতে, চৌকস সিদ্ধান্ত গ্রহণে সক্ষম করতে এবং তারপরে সময়ের সাথে সাফল্য পরিমাপের উপায় সরবরাহ করতে পারে।

সুতরাং যখন মেশিন লার্নিং মূল্যবান?

Traditionalতিহ্যগত ডেটা অ্যানালিটিকাগুলির বৈশিষ্ট্যযুক্ত ডেটা মডেলগুলি প্রায়শই অচল এবং দ্রুত-পরিবর্তনকারী এবং কাঠামোগত ডেটা সম্বোধনের ক্ষেত্রে সীমিত ব্যবহারের হয়। আইওটি-র কথাটি আসে, প্রায়শই কয়েক মিলিয়ন ডেটা পয়েন্ট তৈরি করে এমন কয়েক ডজন সেন্সর ইনপুট এবং বাহ্যিক কারণগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করা প্রয়োজন।

ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য গতানুগতিক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অতীতের ডেটা এবং বিশেষজ্ঞের মতামতের উপর ভিত্তি করে একটি মডেল প্রয়োজন হবে, তবে মেশিন লার্নিং ফলাফল ভেরিয়েবলগুলির সাথে শুরু হয় (উদাঃ শক্তি সঞ্চয় করা) এবং তারপরে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবল এবং তাদের মিথস্ক্রিয়াগুলি সন্ধান করে।

সাধারণভাবে, আপনি কী চান তা জানেন তবে মেশিন লার্নিং মূল্যবান তবে সেই সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য আপনি গুরুত্বপূর্ণ ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি জানেন না। সুতরাং আপনি মেশিনকে শিখার অ্যালগরিদমকে লক্ষ্য (গুলি) দিয়ে যান এবং তারপরে এটি সেই ডেটা থেকে "শেখায়" যে লক্ষ্যটি অর্জনে গুরুত্বপূর্ণ কারণগুলি।

এর দুর্দান্ত উদাহরণ হ'ল গুগলের মেশিন লার্নিং এর ডেটা কেন্দ্রগুলিতে গত বছর প্রয়োগ করা। ডেটা সেন্টারগুলিকে শীতল থাকা দরকার, তাই তাদের শীতল ব্যবস্থাটি সঠিকভাবে কাজ করতে তাদের প্রচুর পরিমাণে শক্তি প্রয়োজন। এটি গুগলের কাছে একটি উল্লেখযোগ্য ব্যয়ের প্রতিনিধিত্ব করে, তাই লক্ষ্যটি ছিল মেশিন লার্নিংয়ের সাথে দক্ষতা বৃদ্ধি করা।

শীতল পদ্ধতিতে (যেমন ভক্ত, পাম্প, গতি, উইন্ডো ইত্যাদি) প্রভাবিত করে 120 ভেরিয়েবলগুলি সহ, ক্লাসিক পদ্ধতির সাথে একটি মডেল তৈরি করা একটি বিশাল উদ্যোগ গ্রহণ করা হবে। পরিবর্তে, গুগল মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করেছে এবং এর সামগ্রিক শক্তি খরচ 15% কমিয়েছে। এটি আগত বছরগুলিতে গুগলের জন্য কয়েক মিলিয়ন ডলার সঞ্চয় উপস্থাপন করে।

তদতিরিক্ত, ভবিষ্যতের ঘটনাগুলি সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিংও মূল্যবান। Traditionalতিহ্যবাহী ডেটা অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে নির্মিত ডেটা মডেলগুলি স্থিতিশীল, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ক্রমশ সময়ের সাথে আরও ডেটা ক্যাপচার এবং সংহত হওয়ার সাথে সাথে উন্নত হয়। এর অর্থ হ'ল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, আসলে কী ঘটে তা দেখতে পারে, তার পূর্বাভাসের সাথে তুলনা করতে পারে এবং তারপরে আরও নির্ভুল হয়ে উঠতে পারে।

মেশিন লার্নিং দ্বারা সম্ভব ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি অনেক আইওটি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অত্যন্ত মূল্যবান। আসুন কয়েকটি কংক্রিট উদাহরণ দেখুন ...

আপনি লেভেরেজ দলের সাথে লিখে ফ্রি ই-বুকটিতে আইওটি প্রসঙ্গে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ সম্পর্কে আপনি ব্যবহারের ক্ষেত্রে পড়তে পারেন এবং আরও জানতে পারেন। ইন্টারনেট অফ থিংস এবং এর সাথে থাকা ধারণাগুলি, উপাদানগুলি এবং প্রযুক্তিগুলি যে এটি সম্ভব করে দেয় এমন শক্ত ভিত্তি তৈরি করার জন্য আপনার প্রয়োজনীয় তথ্যগুলি আমরা ভাগ করছি।