एआई की मूल बातें
संरचित बनाम असंरचित डेटा
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
असंरचित डेटा वह डेटा है जो पूर्वनिर्धारित तरीके से व्यवस्थित नहीं है या किसी विशिष्ट डेटा मॉडल की कमी है। दूसरी ओर, संरचित डेटा वह डेटा है जिसमें डेटा बिंदुओं के बीच स्पष्ट, परिभाषित संबंध होते हैं, जिसमें एक पूर्वनिर्धारित मॉडल होता है। यह संरचित और असंरचित डेटा के बीच के अंतर का एक छोटा सा उत्तर है, लेकिन आइए दोनों प्रकार के डेटा के बीच के अंतरों पर एक नज़दीकी नज़र डालें।
संरचित डेटा क्या है?
कंप्यूटर विज्ञान में, डेटा संरचनाएं डेटा को संग्रहीत और व्यवस्थित करने के विशिष्ट तरीकों को संदर्भित करती हैं। विभिन्न डेटा संरचनाओं में डेटा बिंदुओं के बीच विभिन्न संबंध होते हैं, लेकिन डेटा भी असंरचित हो सकता है। डेटा संरचित होने का क्या अर्थ है? इस परिभाषा को स्पष्ट करने के लिए, आइए डेटा को संरचित करने के विभिन्न तरीकों पर एक नज़र डालें।
संरचित डेटा अक्सर एक्सेल फाइलों या एसक्यूएल डेटाबेस जैसी तालिकाओं में रखा जाता है। इन मामलों में, डेटा की पंक्तियों और स्तंभों में विभिन्न चर या विशेषताएं होती हैं, और अक्सर डेटा बिंदुओं के बीच संबंध को देखने के लिए यह संभव है कि डेटा पंक्तियों और स्तंभों को कहां परस्पर काटते हैं। संरचित डेटा को आसानी से एक संबंधित डेटाबेस में फिट किया जा सकता है, और संरचित डेटासेट में विभिन्न विशेषताओं के उदाहरणों में नाम, पते, तारीखें, मौसम के आंकड़े, क्रेडिट कार्ड नंबर आदि शामिल हो सकते हैं। जबकि संरचित डेटा अधिक बार पाठ डेटा होता है, यह संभव है कि छवियों और ऑडियो को संरचित डेटा के रूप में भी संग्रहीत किया जा सकता है।
संरचित डेटा के सामान्य स्रोतों में सेंसर से एकत्रित डेटा, वेबलॉग, नेटवर्क डेटा, और खुदरा या ई-कॉमर्स डेटा शामिल हैं। संरचित डेटा कंप्यूटर और अन्य उपकरणों से एकत्रित डेटा को स्प्रेडशीट या डेटाबेस में भरने से भी उत्पन्न हो सकता है। उदाहरण के लिए, ऑनलाइन फॉर्म के माध्यम से एकत्रित डेटा अक्सर तुरंत एक डेटा संरचना में फीड किया जाता है।
संरचित डेटा का एक लंबा इतिहास है जो संबंधित डेटाबेस और एसक्यूएल में संग्रहीत किया जाता है। इन भंडारण विधियों की लोकप्रियता इन प्रारूपों में पढ़ने और लिखने की आसानी के कारण है, जिसमें अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म और भाषाएं इन डेटा प्रारूपों की व्याख्या कर सकती हैं।
मशीन लर्निंग के संदर्भ में, संरचित डेटा पर एक मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित करना आसान है, क्योंकि डेटा के भीतर के पैटर्न अधिक स्पष्ट होते हैं। कुछ विशेषताओं को एक मशीन लर्निंग क्लासिफायर में फीड किया जा सकता है और अन्य डेटा उदाहरणों को उन चयनित विशेषताओं के आधार पर लेबल करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। इसके विपरीत, असंरचित डेटा पर एक मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित करना अधिक कठिन होता है, जो कारणों से स्पष्ट हो जाएगा जो बाद में स्पष्ट होंगे।
असंरचित डेटा क्या है?
असंरचित डेटा वह डेटा है जो पूर्वनिर्धारित डेटा मॉडल या संरचना के अनुसार व्यवस्थित नहीं है। असंरचित डेटा को अक्सर गुणात्मक डेटा कहा जाता है क्योंकि इसे पारंपरिक तरीकों से विश्लेषित या संसाधित नहीं किया जा सकता है जो संरचित डेटा के लिए उपयोग किए जाते हैं।
चूंकि असंरचित डेटा में डेटा बिंदुओं के बीच कोई परिभाषित संबंध नहीं है, इसलिए इसे संबंधित डेटाबेस में व्यवस्थित नहीं किया जा सकता है। इसके विपरीत, असंरचित डेटा को संग्रहीत करने का तरीका आमतौर पर नोस्क्यूएल डेटाबेस के साथ होता है, या एक गैर-संबंधित डेटाबेस होता है। यदि डेटाबेस की संरचना की परवाह नहीं है, तो एक डेटा लेक, या एक बड़ा असंरचित डेटा पूल, का उपयोग डेटा को संग्रहीत करने के लिए नोस्क्यूएल डेटाबेस के बजाय किया जा सकता है।
असंरचित डेटा का विश्लेषण करना मुश्किल है, और असंरचित डेटा को समझने में अक्सर व्यक्तिगत डेटा के टुकड़ों की जांच करना शामिल होता है ताकि संभावित विशेषताओं का पता लगाया जा सके और फिर देखा जा सके कि क्या वे विशेषताएं डेटा पूल में अन्य डेटा टुकड़ों में होती हैं।
डेटा का अधिकांश हिस्सा असंरचित प्रारूपों में है, जिसमें अनुमान है कि असंरचित डेटा सभी डेटा का लगभग 80% है। डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग असंरचित डेटा को संरचित करने में मदद के लिए किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग के संदर्भ में, कुछ तकनीकें असंरचित डेटा को संरचित डेटा में बदलने में मदद कर सकती हैं। असंरचित डेटा को संरचित डेटा में बदलने के लिए एक लोकप्रिय उपकरण एक प्रणाली है जिसे ऑटोएनकोडर कहा जाता है।
