Razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem

The ključna razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem je to kognitivno računalništvo je tehnologija, medtem ko se strojno učenje nanaša na algoritme za reševanje težav. Kognitivno računalništvo uporablja algoritme strojnega učenja.

Kognitivno računalništvo računalniku omogoča sposobnost simulacije in dopolnjevanja človekovih kognitivnih sposobnosti za sprejemanje odločitev. Strojno učenje omogoča razvijanje algoritmov samostojnega učenja za analizo podatkov, učenje iz njih, prepoznavanje vzorcev in ustrezno odločanje. Vendar je težko narisati mejo in razdeliti aplikacije, ki temeljijo na kognitivnem računalništvu in strojnem učenju.

VSEBINA

1. Pregled in ključne razlike
2. Kaj je kognitivno računalništvo
3. Kaj je strojno učenje
4. Razmerje med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem
5. Primerjava ob strani - kognitivno računalništvo in strojno učenje v tabeli
6. Povzetek

Kaj je kognitivno računalništvo?

Tehnologija kognitivnega računalništva omogoča izdelavo natančnih modelov, kako človeški možgani čutijo, razloge in odzivajo na naloge. Uporablja sisteme samostojnega učenja, ki uporabljajo strojno učenje, rudarjenje podatkov, obdelavo naravnega jezika in prepoznavanje vzorcev itd. Pomaga razviti avtomatizirane sisteme, ki rešujejo težave brez človekove udeležbe.

V sodobnem svetu dnevno nastane velika količina podatkov. Vsebujejo zapletene vzorce za razlago. Za sprejemanje pametnih odločitev je ključnega pomena prepoznavanje vzorcev v njih. Kognitivno računalništvo omogoča sprejemanje poslovnih odločitev z uporabo pravilnih podatkov. Zato pomaga prizavesti do sklepov z zaupanjem. Kognitivni računalniški sistemi lahko sprejemajo boljše odločitve z uporabo povratnih informacij, preteklih izkušenj in novih podatkov. Navidezna resničnost in robotika sta nekaj primerov, ki uporabljajo kognitivno računanje.

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje se nanaša na algoritme, ki se lahko učijo iz podatkov, ne da bi se zanašali na standardne programske prakse, kot je objektno usmerjeno programiranje. Algoritmi strojnega učenja analizirajo podatke, se iz njih učijo in sprejemajo odločitve. Uporablja vhodne podatke in statistično analizo za napovedovanje rezultatov. Najpogostejša jezika za razvoj aplikacij za strojno učenje sta R in Python. Poleg tega C ++, Java in MATLAB pomagajo tudi pri razvoju aplikacij za strojno učenje.

Strojno učenje se deli na dve vrsti. Imenujejo jih nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje. Pri nadzorovanem učenju treniramo model, tako da ustrezno napoveduje prihodnje primere. Označeni nabor podatkov pomaga trenirati ta model. Označeni nabor podatkov je sestavljen iz vhodov in ustreznih izhodov. Na podlagi njih lahko sistem predvidi izhod za nov vhod. Dve vrsti nadzorovanega učenja sta tudi regresija in klasifikacija. Regresija napoveduje prihodnje rezultate na podlagi predhodno označenih podatkov, medtem ko klasifikacija označuje podatke z oznako.

Pri nenadzorovanem učenju ne treniramo modela. Namesto tega algoritem sam odkrije informacije. Zato nenadzorovani algoritmi učenja uporabljajo neoznačeno za podatke, da pridejo do zaključkov. Pomaga najti skupine ali grozde iz neoznačenih podatkov. Običajno so nenadzorovani algoritmi učenja težji od nadzorovanih algoritmov učenja. Na splošno algoritmi strojnega učenja pomagajo razviti sisteme samostojnega učenja.

Kakšno je razmerje med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem?

• Kognitivni računalniški sistemi uporabljajo algoritme strojnega učenja.

Kakšna je razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem?

Kognitivno računalništvo je tehnologija, ki se nanaša na novo strojno in / ali programsko opremo, ki posnema delovanje človeških možganov za izboljšanje odločanja. Strojno učenje se nanaša na algoritme, ki uporabljajo statistične tehnike, da računalnikom omogočijo učenje iz podatkov in postopno izboljšanje uspešnosti pri določeni nalogi. Kognitivno računalništvo je tehnologija, vendar se Strojno učenje nanaša na algoritme. To je glavna razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem.

Poleg tega kognitivno računalništvo računalniku omogoča, da simulira in dopolnjuje človekove kognitivne sposobnosti za sprejemanje odločitev, medtem ko strojno učenje omogoča razvijanje algoritmov samostojnega učenja za analizo podatkov, učenje iz njih, prepoznavanje vzorcev in ustrezno odločanje.

Povzetek - Kognitivno računalništvo v primerjavi s strojnim učenjem

Razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem je v tem, da je kognitivno računalništvo tehnologija, medtem ko se strojno učenje nanaša na algoritme za reševanje problemov. Uporabljajo se v najrazličnejših aplikacijah, kot so robotika, računalniški vid, poslovne napovedi in še veliko več.

Referenca:

1.SciTechUK. Kognitivno računalništvo | Za kaj se lahko uporabljajo ?, Svet za znanost in tehnologijo, 10. maja 2016. Na voljo tukaj 
2.Velika raznolikost. Strojno učenje - Nadzorovano VS Nenadzorovano učenje, kognitivni razred, 13. marec 2017. Na voljo tukaj 

Vljudnost slik:

1.'2729781 'avtorja GDJ (CC0) prek pixabaja