Atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācību

galvenā atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācību tas ir kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, savukārt mašīnmācība attiecas uz algoritmiem problēmu risināšanai. Kognitīvā skaitļošana izmanto mašīnmācīšanās algoritmus.

Kognitīvā skaitļošana dod iespēju datoram simulēt un papildināt cilvēka kognitīvās spējas pieņemt lēmumus. Mašīnmācība ļauj izstrādāt pašmācības algoritmus, lai analizētu datus, mācītos no tiem, atpazītu modeļus un attiecīgi pieņemtu lēmumus. Tomēr ir grūti novilkt robežu un sadalīt kognitīvās skaitļošanas un mašīnmācības balstītas lietojumprogrammas.

SATURS

1. Pārskats un galvenās atšķirības
2. Kas ir izziņas skaitļošana
3. Kas ir mašīnmācība
4. Saistība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācību
5. Salīdzinājums blakus - kognitīvā skaitļošana vs mašīnmācība tabulas formā
6. Kopsavilkums

Kas ir izziņas skaitļošana?

Kognitīvās skaitļošanas tehnoloģija ļauj izveidot precīzus modeļus tam, kā cilvēka smadzenes uztver, izprot iemeslus un reaģē uz uzdevumiem. Tas izmanto pašmācības sistēmas, kurās tiek izmantota mašīnmācība, datu ieguve, dabiskās valodas apstrāde un modeļa atpazīšana utt. Tas palīdz izveidot automatizētas sistēmas, kas var atrisināt problēmas bez cilvēka līdzdalības..

Mūsdienu pasaulē katru dienu tiek ražots liels datu daudzums. Tie satur sarežģītus interpretācijas modeļus. Lai pieņemtu pārdomātus lēmumus, ir svarīgi atpazīt to modeļus. Kognitīvā skaitļošana ļauj pieņemt biznesa lēmumus, izmantojot pareizus datus. Tāpēc tas palīdz ar pārliecību izdarīt secinājumus. Kognitīvās skaitļošanas sistēmas var pieņemt labākus lēmumus, izmantojot atsauksmes, iepriekšējo pieredzi un jaunus datus. Virtuālā realitāte un robotika ir daži piemēri, kas izmanto izziņas skaitļošanu.

Kas ir mašīnmācība?

Mašīnmācība attiecas uz algoritmiem, kas var mācīties no datiem, nepaļaujoties uz standarta programmēšanas praksi, piemēram, uz objektu orientētu programmēšanu. Mašīnmācīšanās algoritmi analizē datus, mācās no tiem un pieņem lēmumus. Tas izmanto ievades datus un statistisko analīzi, lai prognozētu iznākumus. Visizplatītākās valodas mašīnmācības lietojumprogrammu izstrādei ir R un Python. C ++, Java un MATLAB palīdz arī mašīnmācīšanās lietojumprogrammu izstrādē.

Mašīnmācība ir sadalīta divos veidos. Tos sauc par pārraudzītu mācīšanos un bez uzraudzības. Pārraudzītā mācībā mēs apmācām modeli, tāpēc tas attiecīgi paredz nākotnes gadījumus. Marķēta datu kopa palīdz apmācīt šo modeli. Marķētā datu kopa sastāv no ieejām un atbilstošajām izejām. Balstoties uz tiem, sistēma var paredzēt izvadi jaunai ieejai. Turklāt divi kontrolētās mācīšanās veidi ir regresija un klasifikācija. Regresija paredz nākotnes rezultātus, balstoties uz iepriekš marķētiem datiem, turpretī klasifikācija marķētos datus klasificē kategorijās.

Nepieskatītā mācībā mēs netrenējam modeli. Tā vietā pats algoritms pats atrod informāciju. Tāpēc neuzraudzīti mācību algoritmi izmanto datus bez etiķetes, lai izdarītu secinājumus. Tas palīdz atrast grupas vai kopas no neapzīmētiem datiem. Parasti neuzraudzīti mācību algoritmi ir sarežģītāki nekā uzraudzīti mācību algoritmi. Kopumā mašīnmācīšanās algoritmi palīdz attīstīt pašmācības sistēmas.

Kāda ir saistība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācību?

• Kognitīvās skaitļošanas sistēmas izmanto mašīnmācīšanās algoritmus.

Kāda ir atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācību?

Kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, kas attiecas uz jaunu aparatūru un / vai programmatūru, kas imitē cilvēka smadzeņu darbību, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu. Apmācība mašīndarbībā attiecas uz algoritmiem, kas izmanto statistikas paņēmienus, lai datori varētu mācīties no datiem un pakāpeniski uzlabotu sniegumu noteiktā uzdevumā. Kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, taču mašīnmācīšanās attiecas uz algoritmiem. Šī ir galvenā atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācību.

Turklāt kognitīvā skaitļošana datoram dod iespēju simulēt un papildināt cilvēka kognitīvās spējas pieņemt lēmumus, savukārt mašīnmācīšanās ļauj izstrādāt pašmācības algoritmus, lai analizētu datus, mācītos no tiem, atpazītu modeļus un attiecīgi pieņemtu lēmumus..

Kopsavilkums - kognitīvā skaitļošana vs mašīnmācība

Atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācību ir tāda, ka kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, turpretī mašīnu mācīšanās attiecas uz algoritmiem problēmu risināšanai. Tos izmanto ļoti dažādās lietojumprogrammās, piemēram, robotikā, datoru redzējumā, biznesa prognozēšanā un daudzās citās.

Atsauce:

1.SciTechUK. Izziņas skaitļošana | Kā to var izmantot ?, Zinātnes un tehnoloģijas iespēju padome, 2016. gada 10. maijs. Pieejams šeit 
2.TheBigDataUniversity. Mašīnmācība - Vadīta VS neuzraudzīta mācīšanās, izziņas klase, 2017. gada 13. marts. Pieejama šeit 

Attēla pieklājība:

1. '2729781', ko veica GDJ (CC0), izmantojot pixabay