Ero kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä

avainero kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä on se kognitiivinen laskenta on tekniikka, kun taas koneoppiminen viittaa algoritmeihin ongelmien ratkaisemiseksi. Kognitiivinen laskenta käyttää koneoppimisalgoritmeja.

Kognitiivinen laskenta antaa tietokoneelle kyvyn simuloida ja täydentää ihmisen kognitiivisia kykyjä tehdä päätöksiä. Koneoppiminen antaa mahdollisuuden kehittää itseoppivia algoritmeja tietojen analysoimiseksi, oppimiseksi niistä, tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä vastaavasti. On kuitenkin vaikea vetää rajaa ja jakaa kognitiivinen laskentapohjainen ja koneoppukseen perustuvat sovellukset.

SISÄLLYS

1. Yleiskatsaus ja keskeiset erot
2. Mikä on kognitiivinen laskenta
3. Mikä on koneoppiminen
4. Kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen suhde
5. Vertailu rinnakkain - kognitiivinen laskenta vs koneoppiminen taulukkomuodossa
6. Yhteenveto

Mikä on kognitiivinen laskenta?

Kognitiivinen laskennallinen tekniikka mahdollistaa tarkkojen mallien laatimisen siitä, kuinka ihmisen aivot aistit, syyt ja vastaukset tehtäviin. Se käyttää itseoppivia järjestelmiä, jotka käyttävät koneoppimista, tiedon louhintaa, luonnollista kielenkäsittelyä ja kuvioiden tunnistamista jne. Se auttaa kehittämään automatisoituja järjestelmiä, jotka voivat ratkaista ongelmat ilman ihmisen osallistumista.

Nykymaailmassa suuri määrä dataa tuottaa päivittäin. Ne sisältävät monimutkaisia ​​tulkintamalleja. Älykkäiden päätösten tekoon on välttämätöntä tunnistaa niissä olevat mallit. Kognitiivinen laskenta mahdollistaa liiketoimintapäätösten tekemisen oikeilla tiedoilla. Siksi se auttaa tekemään johtopäätöksiä luottavaisesti. Kognitiiviset laskentajärjestelmät voivat tehdä parempia päätöksiä palautteiden, aiempien kokemusten ja uuden tiedon avulla. Virtuaalitodellisuus ja robotti ovat muutamia esimerkkejä, jotka käyttävät kognitiivista laskentaa.

Mikä on koneoppiminen?

Koneoppimisella tarkoitetaan algoritmeja, jotka voivat oppia tiedoista luottamatta tavallisiin ohjelmointikäytäntöihin, kuten olio-ohjelmointiin. Koneoppimisalgoritmit analysoivat tietoja, oppivat niistä ja tekevät päätöksiä. Se käyttää syöttötietoja ja tilastollista analyysiä tulosten ennustamiseen. Yleisimmät kielet koneoppimissovellusten kehittämiseen ovat R ja Python. Lisäksi C ++, Java ja MATLAB auttavat kehittämään koneoppimissovelluksia.

Koneoppiminen jakautuu kahteen tyyppiin. Niitä kutsutaan ohjattuksi oppimiseksi ja ohjaamattomaksi oppimiseksi. Valvotussa oppimisessa koulutamme mallia, joten se ennustaa tulevia tapauksia vastaavasti. Merkitty tietoaineisto auttaa kouluttamaan tätä mallia. Merkitty tietojoukko koostuu tuloista ja vastaavista ulostuloista. Niiden perusteella järjestelmä voi ennustaa ulostulon uudelle tulolle. Lisäksi kaksi ohjattavan oppimisen tyyppiä ovat regressio ja luokittelu. Regressio ennustaa tulevaisuuden tuloksia aiemmin leimatun datan perusteella, kun taas luokittelu luokittelee leimatun datan.

Valvomattomassa oppimisessa emme kouluta mallia. Sen sijaan algoritmi itse löytää tiedon yksinään. Siksi valvomattomat oppimisalgoritmit käyttävät leimaamattomia tietoja päätelmien tekemiseen. Se auttaa löytämään ryhmiä tai klustereita leimaamattomasta tiedosta. Yleensä ohjaamat oppimisalgoritmit ovat vaikeita kuin ohjatut oppimisalgoritmit. Kaiken kaikkiaan koneoppimisalgoritmit auttavat kehittämään itseoppivia järjestelmiä.

Mikä on suhde kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä?

• Kognitiiviset laskentajärjestelmät käyttävät koneoppimisalgoritmeja.

Mikä on ero kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä??

Kognitiivinen laskenta on tekniikka, joka viittaa uuteen laitteistoon ja / tai ohjelmistoon, joka jäljittelee ihmisen aivojen toimintaa päätöksenteon parantamiseksi. Koneellisella oppimisella tarkoitetaan algoritmeja, jotka käyttävät tilastollisia tekniikoita antamaan tietokoneille oppia tiedoista ja parantamaan asteittain tietyn tehtävän suorituskykyä. Kognitiivinen laskenta on tekniikka, mutta koneoppiminen viittaa algoritmeihin. Tämä on tärkein ero kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä.

Lisäksi kognitiivinen laskenta antaa tietokoneelle kyvyn simuloida ja täydentää ihmisen kognitiivisia kykyjä tehdä päätöksiä, kun taas koneoppiminen antaa mahdollisuuden kehittää itseoppivia algoritmeja analysoida tietoja, oppia niistä, tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä vastaavasti.

Yhteenveto - kognitiivinen tietojenkäsittely vs. koneoppiminen

Ero kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä on, että kognitiivinen laskenta on tekniikka, kun taas koneoppiminen viittaa algoritmeihin ongelmien ratkaisemiseksi. Niitä käytetään monenlaisissa sovelluksissa, kuten robotiikassa, tietokonevisiossa, liiketoimintaennusteissa ja monissa muissa.

Viite:

1.SciTechUK. Kognitiivinen laskenta | Mihin sitä voidaan käyttää?, Tiede- ja teknologiatilojen neuvosto, 10. toukokuuta 2016. Saatavana täältä 
2.TheBigDataUniversity. Koneoppiminen - Ohjattu VS Valvomaton oppiminen, kognitiivinen luokka, 13. maaliskuuta 2017. Saatavana täältä 

Kuvan kohteliaisuus:

1. '2729781', kirjoittanut GDJ (CC0) pixabayn kautta