Data Mining Techniques In Hindi.

हेलो दोस्तों आज के इस ब्लॉग पोस्ट(Data Mining Techniques In Hindi) में हम आपको Data mining की techniques के बारे में हिंदी में जानकारी देने वाले है |

दोस्तों डाटा माइनिंग की प्रोसेस में एक लार्ज डाटासेट से कुछ useful इनफार्मेशन निकालने के लिए कुछ algorithm अथवा techniques का उपयोग किया जाता है जिन्हे आज हम इस ब्लॉग पोस्ट में विस्तार से बता रहे है |Data Mining Techniques In Hindi|

Data Mining Techniques In Hindi:

डाटा माइनिंग की प्रमुख techniques नीचे दी गयी है:

Association rules:

Association rule जो है वो रूल बेस्ड मेथड है जिसका उपयोग हम एक दिए गए डाटा सेट के अंदर वेरिएबल के बीच रिलेशनशिप पता करने के लिए करते है |

इन मेथड्स का market basket analysis के लिए frequently use होता है | जिससे कि companies जो होती है वो अलग अलग प्रोडक्ट्स के बीच के डिफरेंस को अच्छी तरह से समझ पाती है |

जब हम कस्टमर्स की consumption हैबिट को बहुत अच्छे से समझ लेते है तभी हम अपने बिज़नेस को और डेवेलोप करने के लिए क्रॉस selling स्ट्रेटेजीज और रिकमेन्डेशन इंजिन्स का उपयोग बहुत अच्छी तरह से कर पाते है और अपने बिज़नेस को ग्रो कर सकते है |

Neural networks:

मुख्य रूप से गहन शिक्षण एल्गोरिदम के लिए लीवरेज, तंत्रिका नेटवर्क नोड्स की परतों के माध्यम से मानव मस्तिष्क की इंटरकनेक्टिविटी की नकल करके डेटा को संसाधित करते हैं। प्रत्येक नोड इनपुट, वेट, एक बायस (या थ्रेशोल्ड), और एक आउटपुट से बना होता है।

यदि वह आउटपुट मान किसी दिए गए थ्रेशोल्ड से अधिक है, तो यह “फायर” करता है या नोड को सक्रिय करता है, डेटा को नेटवर्क में अगली परत पर भेजता है।

तंत्रिका नेटवर्क इस मैपिंग फ़ंक्शन को पर्यवेक्षित शिक्षण के माध्यम से सीखते हैं, जो ढाल वंश की प्रक्रिया के माध्यम से हानि फ़ंक्शन के आधार पर समायोजन करते हैं।

जब लागत फलन शून्य पर या उसके निकट होता है, तो हम सही उत्तर प्राप्त करने के लिए मॉडल की सटीकता में विश्वास कर सकते हैं।

Decision tree:

Data mining techniqe जो है वो कुछ सेट ऑफ़ डिसिशन के बेस पर classification अथवा regression methods की मदद से potential आउटकम को predict अथवा classify करती है |

जैसा कि इसके नाम से ही स्पष्ट हो जाता है कि यह एक ट्री की तरह visualization है जो की decision के बेस पर potential outcomes को रिप्रेजेंट करता है |

K- nearest neighbor (KNN):

K -nearest neighbor को हम KNN अल्गोरिथम भी कहते है | यह एक non parametric algorithm है जो कि proximity और other अवेलेबल डाटा के बेस पर डाटा पॉइंट्स को classify करती है |

यह अल्गोरिथम यह assume करती है कि जो similar डाटा पॉइंट्स है वो एक दूसरे के आस पास मिल सकते है |

और रिजल्ट के तौर पर यह डाटा पॉइंट्स के बीच के distance को कैलकुलेट करता है आमतौर पर Euclidean distance का उपयोग करके| तब यह मोस्ट frequent केटेगरी और एवरेज के बेस पर category assign करता है |

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आशा करता हूँ, कि आपने इस पोस्ट(Data Mining Techniques In Hindi) को खूब एन्जॉय किया होगा|

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आपका समय शुभ हो|

Anurag

I am a blogger by passion, a software engineer by profession, a singer by consideration and rest of things that I do is for my destination.