Hello दोस्तों! आज हम इस आर्टिकल में Knowledge Discovery (KDD) in Hindi (नॉलेज डिस्कवरी क्या है?) के बारें में पढेंगे, तो चलिए शुरू करते हैं:-
Knowledge Discovery (KDD) in Hindi
KDD का पूरा नाम Knowledge Discovery in Database है. Data Mining जो है वह KDD का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है. KDD डेटाबेस में knowledge को खोजने की एक प्रक्रिया (process) है. यह Data Mining Algorithms का प्रयोग करके बड़ी मात्रा के data में से knowledge को discover करता है.
KDD Process in Hindi
इसकी process में निम्नलिखित steps होते हैं:-
1:- Data Cleaning
यह इसका पहला step होता है, इसमें noise और inconsistent data को हटाया जाता है. अर्थात् इसमें छुटी हुई values को और noisy data को clean किया जाता है. इनको data discrepancy detection और data transformation tools के द्वारा clean किया जाता है.
2:- Data integration
इस step में बहुत सारें data sources को एक साथ combine किया जाता है. इसको data migration tools और data synchronization tools का प्रयोग करके किया जाता है.
3:- Data Selection
इस स्टेप में, analysis task से सम्बन्धित data को database से retrieve किया जाता है. data selection को neural network, decision tree, Naive Bayes, और clustering आदि का प्रयोग करके किया जाता है.
4:- Data transformation
इस स्टेप में, summary और aggregation कार्यों को पूरा करके data को mining के लिए उपयुक्त forms में transform किया जाता है. data transformation में दो steps होते हैं:-
- data mapping – इसमें transformations को capture करने के लिए source base से destination तक elements को assign किया जाता है.
- code generation – इसमें वास्तविक transformation program को create किया जाता है.
5:- Data Mining
इस step में, data patterns को extract करने के लिए बुद्धिमान methods का प्रयोग किया जाता है.
6:- Pattern Evaluation
इसमें, कुछ दिलचस्प उपायों के आधार पर data patterns की पहचान की जाती है।
7:- Knowledge representation
इस स्टेप में, बहुत बहुत सारें knowledge representation तकनीकों का प्रयोग करके user को knowledge प्रस्तुत की जाती है.
नीचे आपको एक चित्र दिया गया है जो आपको knowledge discovery की प्रक्रिया को दर्शाता है.
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