Különbség a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között

Az kulcs különbség a kognitív számítás és a gépi tanulás között ez az a kognitív számítástechnika technológia, míg a gépi tanulás a problémák megoldására szolgáló algoritmusokra vonatkozik. A kognitív számítástechnika gépi tanulási algoritmusokat használ.

A kognitív számítástechnika lehetővé teszi a számítógép számára, hogy szimulálja és kiegészítse az emberi döntéshozatali kognitív képességeit. A gépi tanulás lehetővé teszi az öntanulási algoritmusok kidolgozását az adatok elemzésére, az azokból való tanulásra, a minták felismerésére és ennek megfelelő döntések meghozatalára. Ugyanakkor nehéz meghúzni a határt és megosztani a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás alapú alkalmazásokat.

TARTALOMJEGYZÉK

1. Áttekintés és a legfontosabb különbség
2. Mi a kognitív számítástechnika?
3. Mi a gépi tanulás?
4. Kapcsolat a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között
5. Összehasonlítás - kognitív számítástechnika vs gépi tanulás táblázatos formában
6. Összegzés

Mi a kognitív számítástechnika??

A kognitív számítástechnika lehetővé teszi, hogy pontos modelleket készítsen arról, hogy az emberi agy miként érzékeli, megindokolja és hogyan reagál a feladatokra. Olyan önálló tanulási rendszereket használ, amelyek gépi tanulást, adatbányászatot, természetes nyelvfeldolgozást és mintázatfelismerést stb. Használnak. Elősegíti az automatizált rendszerek kifejlesztését, amelyek emberi részvétel nélkül meg tudják oldani a problémákat..

A modern világban nagy mennyiségű adat állít elő naponta. Komplex értelmezési mintákat tartalmaznak. Az intelligens döntések meghozatalához elengedhetetlen, hogy felismerjük a bennük szereplő mintákat. A kognitív számítástechnika lehetővé teszi üzleti döntések meghozatalát a helyes adatok felhasználásával. Ezért segít magabiztosan levonni a következtetéseket. A kognitív számítástechnikai rendszerek visszajelzések, korábbi tapasztalatok és új adatok felhasználásával jobb döntéseket hozhatnak. A virtuális valóság és a robotika csak néhány példa a kognitív számítástechnikára.

Mi a gépi tanulás??

A gépi tanulás olyan algoritmusokra utal, amelyek adatokból tanulhatnak anélkül, hogy támaszkodnának a szokásos programozási gyakorlatokra, például objektumorientált programozásra. A gépi tanulási algoritmusok elemzik az adatokat, tanulnak tőlük és döntéseket hoznak. Bemeneti adatokat és statisztikai elemzést használ a kimenetek előrejelzésére. A gépi tanulási alkalmazások fejlesztésének leggyakoribb nyelvei az R és a Python. A C ++, a Java és a MATLAB ezen kívül elősegítik a gépi tanulási alkalmazások fejlesztését.

A gépi tanulás két típusra osztható. Ezeket nevezik felügyelt tanulásnak és felügyelet nélküli tanulásnak. A felügyelt tanulás során modellt képzünk, tehát ennek megfelelően megjósolja a jövőbeli példányokat. Egy címkézett adatkészlet segít e modell kiképzésében. A címkézett adatkészlet bemenetekből és a megfelelő kimenetekből áll. Ezek alapján a rendszer meg tudja jósolni az új bemenet kimenetét. Ezenkívül a felügyelt tanulás két típusa a regresszió és az osztályozás. A regresszió a korábban címkézett adatok alapján megjósolja a jövőbeli eredményeket, míg a besorolás a jelölt adatokat kategorizálja.

Felügyelet nélküli tanulás során nem képzzünk modellt. Ehelyett maga az algoritmus önmagában fedezi fel az információt. Ezért a nem felügyelt tanulási algoritmusok címké nélkül használják az adatokat a következtetések levonásához. Segít a csoportok vagy klaszterek megtalálásában a fel nem jelölt adatok alapján. Általában a felügyelet nélküli tanulási algoritmusok nehézek, mint a felügyelt tanulási algoritmusok. Összességében a gépi tanulási algoritmusok elősegítik az öntanuló rendszerek fejlesztését.

Milyen kapcsolat van a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között??

• A kognitív számítási rendszerek gépi tanulási algoritmusokat használnak.

Mi a különbség a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között??

A kognitív számítástechnika az a technológia, amely új hardverre és / vagy szoftverre utal, amely az emberi agy működését utánozza a döntéshozatal javítása érdekében. A gépi tanulás olyan algoritmusokra vonatkozik, amelyek statisztikai technikákat használnak arra, hogy a számítógépek az adatokból tanuljanak, és egy adott feladat teljesítményét fokozatosan javítsák. A kognitív számítástechnika technológia, de a Machine Learning algoritmusokra utal. Ez a fő különbség a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között.

Ezenkívül a kognitív számítástechnika lehetővé teszi a számítógép számára, hogy szimulálja és kiegészítse az emberi kognitív képességeket döntések meghozatalához, míg a gépi tanulás lehetővé teszi az öntanulási algoritmusok kidolgozását az adatok elemzésére, a tőlük való tanulásra, a minták felismerésére és ennek megfelelő döntések meghozatalára..

Összegzés - kognitív számítástechnika vs gépi tanulás

A kognitív számítás és a gépi tanulás közötti különbség az, hogy a kognitív számítástechnika technológia, míg a gépi tanulás algoritmusokra utal a problémák megoldására. Különféle alkalmazásokban használják, például robotikában, számítógépes látásmódban, üzleti előrejelzésekben és még sok másban.

Referencia:

1.SciTechUK. Kognitív számítástechnika Mire használható ?, Tudományos és Technológiai Intézetek Tanácsa, 2016. május 10. Elérhető itt 
2.TheBigDataUniversity. Gépi tanulás - Felügyelt VS felügyelet nélküli tanulás, kognitív osztály, 2017. március 13. Elérhető itt 

Kép jóvoltából:

1. '2729781', GDJ (CC0) által pixabay-n keresztül