Razlika između kognitivnog računarstva i strojnog učenja
Share
ključna razlika između kognitivnog računarstva i strojnog učenja je to kognitivno računanje je tehnologija dok se strojno učenje odnosi na algoritme za rješavanje problema. Kognitivno računanje koristi algoritme strojnog učenja.
Kognitivno računarstvo omogućuje računalu da simulira i nadopunjuje ljudske kognitivne sposobnosti za donošenje odluka. Strojno učenje omogućava razvijanje algoritama samo-učenja za analizu podataka, učenje iz njih, prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka u skladu s tim. Međutim, teško je povući granicu i podijeliti aplikacije utemeljene na kognitivnom računanju i strojnom učenju.
SADRŽAJ
1. Pregled i ključne razlike
2. Što je kognitivno računarstvo
3. Što je strojno učenje
4. Odnos između kognitivnog računarstva i strojnog učenja
5. Usporedna usporedba - Kognitivno računarstvo i strojno učenje u tabelarnom obliku
6. Sažetak
Što je kognitivno računarstvo?
Tehnologija kognitivnog računarstva omogućava izradu točnih modela o tome kako ljudski mozak osjeti, razloge i odgovore na zadatke. Koristi sustave za samo učenje koji koriste strojno učenje, rudarstvo podataka, obradu prirodnog jezika i prepoznavanje uzoraka itd. Pomaže u razvoju automatiziranih sustava koji mogu riješiti probleme bez ljudskog sudjelovanja.
U modernom svijetu svakodnevno nastaje velika količina podataka. Sadrže složene obrasce za tumačenje. Za donošenje pametnih odluka ključno je prepoznati obrasce u njima. Kognitivno računanje omogućuje donošenje poslovnih odluka koristeći točne podatke. Stoga pomaže pouzdano dolaziti do zaključaka. Kognitivni računalni sustavi mogu donijeti bolje odluke koristeći povratne informacije, prošla iskustva i nove podatke. Virtualna stvarnost i robotika nekoliko su primjera koji koriste kognitivno računanje.
Što je strojno učenje?
Strojno učenje odnosi se na algoritme koji mogu učiti iz podataka bez oslanjanja na standardne programske prakse poput objektno orijentiranog programiranja. Algoritmi strojnog učenja analiziraju podatke, uče se od njih i donose odluke. On koristi ulazne podatke i koristi statističku analizu za predviđanje rezultata. Najčešći jezici za razvoj aplikacija za strojno učenje su R i Python. Osim toga, C ++, Java i MATLAB također pomažu u razvoju aplikacija za strojno učenje.
Strojno učenje dijeli se na dvije vrste. Oni se nazivaju nadzirano učenje i nenadzirano učenje. U nadgledanom učenju treniramo model, tako da u skladu s tim predviđa i buduće slučajeve. Označeni skup podataka pomaže u obuci ovog modela. Označeni skup podataka sastoji se od ulaza i odgovarajućih izlaza. Na temelju njih sustav može predvidjeti izlaz za novi unos. Dvije vrste nadziranog učenja su regresija i klasifikacija. Regresija predviđa buduće ishode na temelju prethodno označenih podataka dok klasifikacija kategorizira označene podatke.
U učenju bez nadzora, ne treniramo model. Umjesto toga, algoritam sam otkriva informacije. Stoga algoritmi nenadziranja za učenje koriste neobilježene podatke kako bi došli do zaključaka. Pomaže u pronalaženju grupa ili skupina s neobilježenih podataka. Obično su algoritmi učenja pod nadzorom teži od algoritama učenja pod nadzorom. Općenito, algoritmi strojnog učenja pomažu u razvoju sustava samo-učenja.
Kakav je odnos između kognitivnog računarstva i strojnog učenja?
- Kognitivni računalni sustavi koriste algoritme strojnog učenja.
Koja je razlika između kognitivnog računarstva i strojnog učenja?
Kognitivno računanje je tehnologija koja se odnosi na novi hardver i / ili softver koji oponaša funkcioniranje ljudskog mozga radi poboljšanja odlučivanja. Strojno učenje odnosi se na algoritme koji koriste statističke tehnike kako bi se računalima omogućilo učenje informacija i progresivno poboljšavanje performansi na određenom zadatku. Kognitivno računanje je tehnologija, ali Strojno učenje se odnosi na algoritme. To je glavna razlika između kognitivnog računanja i strojnog učenja.
Nadalje, kognitivno računarstvo omogućava računalu da simulira i nadopunjuje ljudske kognitivne sposobnosti donošenja odluka, dok strojno učenje omogućava razvijanje algoritama samo-učenja za analizu podataka, učenje od njih, prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka u skladu s tim.
Sažetak - Kognitivno računarstvo nasuprot strojnom učenju
Razlika između kognitivnog računanja i strojnog učenja je u tome što je kognitivno računanje tehnologija dok se strojno učenje odnosi na algoritme za rješavanje problema. Koriste se u širokom rasponu aplikacija poput robotike, računalnog vida, poslovnih predviđanja i mnogih drugih.
Referenca:
1.SciTechUK. Kognitivno računanje | Za što se može koristiti ?, Vijeće za znanost i tehnologiju, 10. svibnja 2016. Dostupno ovdje
2.TheBigDataUniversity. Strojno učenje - Nadzirano VS Nenadzirano učenje, Kognitivna klasa, 13. ožujka 2017. Dostupno ovdje
Ljubaznošću slike:
1.'2729781 'od GDJ (CC0) putem pixabay-a
