Rozdíl mezi kognitivními výpočty a strojovým učením

klíčový rozdíl mezi kognitivním výpočtem a strojovým učením je to kognitivní výpočetní technika je technologie, zatímco strojové učení se týká algoritmů k řešení problémů. Kognitivní výpočetní technika používá algoritmy strojového učení.

Kognitivní výpočetní technika umožňuje počítači simulovat a doplňovat lidské kognitivní schopnosti rozhodovat se. Strojové učení umožňuje vyvíjet samoučící se algoritmy pro analýzu dat, poučení z nich, rozpoznávání vzorců a odpovídající rozhodování. Je však obtížné stanovit hranici a rozdělit aplikace založené na kognitivní práci na počítači a strojovém učení.

OBSAH

1. Přehled a klíčový rozdíl
2. Co je kognitivní výpočetní technika
3. Co je to strojové učení
4. Vztah mezi kognitivním výpočtem a strojovým učením
5. Srovnání bok po boku - kognitivní výpočetní vs. strojové učení v tabulkové formě
6. Shrnutí

Co je kognitivní výpočetní technika?

Kognitivní výpočetní technologie umožňuje vytvářet přesné modely toho, jak lidský mozek snímá, proč a reaguje na úkoly. Používá samoučící se systémy, které používají strojové učení, získávání dat, zpracování přirozeného jazyka a rozpoznávání vzorů atd. Pomáhá vyvíjet automatizované systémy, které mohou řešit problémy bez zapojení člověka..

V moderním světě denně produkuje velké množství dat. Obsahují složité vzorce k interpretaci. Pro inteligentní rozhodování je nezbytné rozpoznat vzorce v nich. Kognitivní výpočetní technika umožňuje přijímat obchodní rozhodnutí pomocí správných dat. Proto pomáhá dospět k závěrům s důvěrou. Kognitivní výpočetní systémy mohou přijímat lepší rozhodnutí pomocí zpětných vazeb, minulých zkušeností a nových dat. Virtuální realita a robotika jsou jen příklady, které používají kognitivní výpočetní techniku.

Co je to strojové učení?

Strojové učení se týká algoritmů, které se mohou učit z dat, aniž by se spoléhaly na standardní programovací postupy, jako je objektově orientované programování. Algoritmy strojového učení analyzují data, poučují se z nich a přijímají rozhodnutí. Využívá vstupní data a používá statistické analýzy k predikci výstupů. Nejběžnější jazyky pro vývoj aplikací strojového učení jsou R a Python. Kromě toho C ++, Java a MATLAB také pomáhají vyvinout aplikace strojového učení.

Strojové učení se dělí na dva typy. Říká se jim učení pod dohledem a učení bez dozoru. Ve vzdělávání pod dohledem trénujeme model, takže podle toho předpovídá budoucí případy. Označený dataset pomáhá trénovat tento model. Označený datový soubor se skládá ze vstupů a odpovídajících výstupů. Na jejich základě může systém předpovídat výstup pro nový vstup. Dále, dva typy učení pod dohledem jsou regrese a klasifikace. Regrese předpovídá budoucí výsledky na základě dříve označených dat, zatímco klasifikace kategorizuje označená data.

V učení bez dozoru necvičíme model. Místo toho algoritmus sám zjistí informace sám. Neupozorované algoritmy učení proto používají neznačená data k závěru. Pomáhá najít skupiny nebo klastry z neoznačených dat. Obvykle jsou bezohledné algoritmy učení obtížné než algoritmy učení pod dohledem. Celkově algoritmy strojového učení pomáhají vyvinout samoučící se systémy.

Jaký je vztah mezi kognitivním výpočtem a strojovým učením?

• Kognitivní výpočetní systémy používají algoritmy strojového učení.

Jaký je rozdíl mezi kognitivním výpočtem a strojovým učením?

Kognitivní výpočetní technika je technologie, která odkazuje na nový hardware a / nebo software, který napodobuje fungování lidského mozku a zlepšuje rozhodování. Strojové učení se týká algoritmů, které využívají statistické techniky k tomu, aby počítače získaly informace z dat a postupně zlepšovaly výkonnost konkrétního úkolu. Kognitivní výpočetní technika je technologie, ale strojové učení odkazuje na algoritmy. To je hlavní rozdíl mezi kognitivními počítači a strojovým učením.

Kognitivní výpočetní technika dále umožňuje počítači simulovat a doplňovat kognitivní schopnosti člověka při rozhodování, zatímco strojové učení umožňuje vyvíjet samoučící se algoritmy pro analýzu dat, poučení z nich, rozpoznávání vzorců a odpovídající rozhodování.

Shrnutí - kognitivní výpočty vs. strojové učení

Rozdíl mezi kognitivním výpočtem a strojovým učením je v tom, že kognitivní výpočetní technika je technologie, zatímco strojové učení se týká algoritmů k řešení problémů. Používají se v široké škále aplikací, jako je robotika, počítačové vidění, obchodní předpovědi a mnoho dalších.

Odkaz:

1.SciTechUK. Kognitivní výpočetní technika Na co lze použít ?, Rada pro vědecká a technologická zařízení, 10. května 2016. K dispozici zde 
2.BigDataUniversity. Strojové učení - pod dohledem VS bez dozoru, kognitivní třída, 13. března 2017. K dispozici zde 

Obrázek se svolením:

1.'2729781 'od GDJ (CC0) prostřednictvím pixabay