Різниця між когнітивними обчисленнями та машинним навчанням

The ключова різниця між когнітивними обчисленнями та машинним навчанням саме це когнітивні обчислення - це технологія, тоді як машинне навчання відноситься до алгоритмів вирішення проблем. Когнітивні обчислення використовують алгоритми машинного навчання.

Когнітивні обчислення дають можливість комп'ютеру моделювати та доповнювати когнітивні здібності людини для прийняття рішень. Машинне навчання дозволяє розробляти алгоритми самонавчання для аналізу даних, навчання з них, розпізнавання зразків та відповідного прийняття рішень. Однак складно провести межу та розділити додатки на основі когнітивних обчислень та машинного навчання.

ЗМІСТ

1. Огляд та ключові відмінності
2. Що таке когнітивні обчислення
3. Що таке машинне навчання
4. Зв'язок між когнітивними обчисленнями та машинним навчанням
5. Поплечне порівняння - когнітивні обчислення та машинне навчання в табличній формі
6. Підсумок

Що таке когнітивні обчислення?

Технологія когнітивних обчислень дозволяє робити точні моделі щодо того, як людський мозок відчуває, причини та реагує на завдання. Він використовує системи самонавчання, які використовують машинне навчання, обмін даними, природну обробку мови та розпізнавання образів тощо. Це допомагає розробити автоматизовані системи, які можуть вирішувати проблеми без участі людини.

У сучасному світі велика кількість даних виробляється щодня. Вони містять складні зразки для інтерпретації. Для прийняття розумних рішень важливо визнати закономірності в них. Когнітивні обчислення дозволяють приймати ділові рішення, використовуючи правильні дані. Тому це допомагає дійти висновків з упевненістю. Когнітивні обчислювальні системи можуть приймати кращі рішення, використовуючи зворотний зв'язок, минулий досвід та нові дані. Віртуальна реальність та робототехніка - нечисленні приклади, що використовують когнітивні обчислення.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання відноситься до алгоритмів, які можуть вчитися з даних, не покладаючись на стандартні практики програмування, такі як об'єктно-орієнтоване програмування. Алгоритми машинного навчання аналізують дані, навчаються з них і приймають рішення. Він використовує вхідні дані та використовує статистичний аналіз для прогнозування результатів. Найпоширеніші мови для розробки програм машинного навчання - це R та Python. Крім цього, C ++, Java та MATLAB також допомагають розробляти додатки машинного навчання.

Машинне навчання ділиться на два типи. Їх називають контрольованим навчанням та непідконтрольним навчанню. У навчанні під керівництвом ми готуємо модель, тож вона прогнозує майбутні випадки відповідно. Позначений набір даних допомагає тренувати цю модель. Позначений набір даних складається з входів та відповідних результатів. На основі них система може передбачити вихід для нового введення. Крім того, два типи контрольованого навчання - це регресія та класифікація. Регресія прогнозує майбутні результати на основі раніше маркованих даних, тоді як класифікація класифікує мічені дані.

У навчанні без нагляду ми не навчаємо моделі. Натомість алгоритм сам виявляє інформацію. Тому алгоритми навчання без нагляду використовують немечені для отримання даних висновки. Це допомагає знаходити групи або кластери з неозначених даних. Зазвичай алгоритми навчання без нагляду є складнішими, ніж алгоритми навчання під контролем. Загалом алгоритми машинного навчання допомагають розвивати системи самонавчання.

Який взаємозв'язок між когнітивними обчисленнями та машинним навчанням?

• Когнітивні обчислювальні системи використовують алгоритми машинного навчання.

Яка різниця між когнітивними обчисленнями та машинним навчанням?

Когнітивні обчислення - це технологія, що стосується нового апаратного та / або програмного забезпечення, яке імітує функціонування людського мозку для покращення прийняття рішень. Механічне навчання відноситься до алгоритмів, які використовують статистичні прийоми, щоб дати комп'ютерам вчитися з даних і прогресивно підвищувати продуктивність щодо конкретного завдання. Когнітивні обчислення - це технологія, але Машинне навчання відноситься до алгоритмів. Це основна відмінність когнітивних обчислень від машинного навчання.

Крім того, когнітивні обчислення дають можливість комп'ютеру імітувати та доповнювати когнітивні здібності людини до прийняття рішень, тоді як машинне навчання дозволяє розробляти алгоритми самонавчання для аналізу даних, навчання з них, розпізнавання зразків та прийняття рішень відповідно.

Підсумок - Когнітивні обчислення та машинне навчання

Різниця між когнітивними обчисленнями та машинним навчанням полягає в тому, що когнітивні обчислення - це технологія, тоді як машинне навчання відноситься до алгоритмів вирішення проблем. Вони використовуються в найрізноманітніших програмах, таких як робототехніка, комп'ютерний зір, бізнес-прогнози та багато іншого.

Довідка:

1.SciTechUK. Когнітивні обчислення | Для чого це можна використовувати ?, Рада з питань науки та технологій, 10 травня 2016 р. Доступна тут 
2.БігДатаУніверситет. Машинне навчання - під наглядом VS Непідконтрольне навчання, когнітивний клас, 13 березня 2017. Доступно тут 

Надано зображення:

1.'2729781 'від GDJ (CC0) через pixabay