Kľúčový rozdiel medzi kognitívnym výpočtom a strojovým učením je v tom, že kognitívne výpočty sú technológiou, zatiaľ čo strojové učenie sa vzťahuje na algoritmy na riešenie problémov. Kognitívne výpočty využívajú algoritmy strojového učenia.
Cognitive Computing dáva počítaču schopnosť simulovať a dopĺňať kognitívne schopnosti človeka pri rozhodovaní. Strojové učenie umožňuje vývoj samoučiacich sa algoritmov na analýzu údajov, učenie sa z nich, rozpoznávanie vzorov a prijímanie rozhodnutí podľa toho. Je však ťažké určiť hranicu a rozdeliť aplikácie založené na kognitívnych výpočtoch a na strojovom učení.
Čo je kognitívna výpočtová technika?
Technológia kognitívnych výpočtov umožňuje vytvárať presné modely toho, ako ľudský mozog vníma, dôvody a reakcie na úlohy. Používa samoučiace sa systémy, ktoré využívajú strojové učenie, dolovanie údajov, spracovanie prirodzeného jazyka a rozpoznávanie vzorov atď. Pomáha vyvíjať automatizované systémy, ktoré dokážu riešiť problémy bez ľudskej účasti.
V modernom svete sa denne vyprodukuje veľké množstvo údajov. Obsahujú zložité vzorce na interpretáciu. Ak chcete robiť inteligentné rozhodnutia, je dôležité rozpoznať v nich vzorce. Kognitívne výpočty umožňujú prijímať obchodné rozhodnutia pomocou správnych údajov. Preto pomáha robiť závery s dôverou. Kognitívne počítačové systémy môžu prijímať lepšie rozhodnutia pomocou spätnej väzby, minulých skúseností a nových údajov. Virtuálna realita a robotika sú niekoľko príkladov, ktoré využívajú kognitívne výpočty.
Čo je strojové učenie?
Strojové učenie sa vzťahuje na algoritmy, ktoré sa dokážu učiť z údajov bez toho, aby sa spoliehali na štandardné programovacie postupy, ako je objektovo orientované programovanie. Algoritmy strojového učenia analyzujú údaje, učia sa z nich a robia rozhodnutia. Využíva vstupné údaje a štatistickú analýzu na predpovedanie výstupov. Najbežnejšie jazyky na vývoj aplikácií strojového učenia sú R a Python. Okrem toho C++, Java a MATLAB tiež pomáhajú pri vývoji aplikácií strojového učenia.
Strojové učenie sa delí na dva typy. Nazývajú sa učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru. Pri učení pod dohľadom trénujeme model, takže podľa toho predpovedá budúce prípady. Označený súbor údajov pomáha trénovať tento model. Označený súbor údajov pozostáva zo vstupov a zodpovedajúcich výstupov. Na ich základe dokáže systém predpovedať výstup pre nový vstup. Ďalej, dva typy kontrolovaného učenia sú regresia a klasifikácia. Regresia predpovedá budúce výsledky na základe predtým označených údajov, zatiaľ čo klasifikácia kategorizuje označené údaje.
Pri učení bez dozoru netrénujeme modelku. Namiesto toho samotný algoritmus objavuje informácie sám. Preto algoritmy učenia bez dozoru používajú neoznačené údaje, aby dospeli k záverom. Pomáha nájsť skupiny alebo zhluky z neoznačených údajov. Algoritmy učenia bez dozoru sú zvyčajne ťažšie ako algoritmy učenia pod dohľadom. Algoritmy strojového učenia celkovo pomáhajú pri vývoji samoučiacich sa systémov.
Aký je vzťah medzi kognitívnym výpočtom a strojovým učením?
Kognitívne počítačové systémy používajú algoritmy strojového učenia
Aký je rozdiel medzi kognitívnym výpočtom a strojovým učením?
Cognitive Computing je technológia, ktorá sa vzťahuje na nový hardvér a/alebo softvér, ktorý napodobňuje fungovanie ľudského mozgu s cieľom zlepšiť rozhodovanie. Obrábacie učenie sa vzťahuje na algoritmy, ktoré používajú štatistické techniky, aby umožnili počítačom učiť sa z údajov a postupne zlepšovať výkon pri konkrétnej úlohe. Kognitívne počítanie je technológia, ale strojové učenie sa vzťahuje na algoritmy. Toto je hlavný rozdiel medzi kognitívnym výpočtom a strojovým učením.
Kognitívne výpočty navyše umožňujú počítaču simulovať a dopĺňať kognitívne schopnosti človeka pri rozhodovaní, zatiaľ čo strojové učenie umožňuje vývoj samoučiacich sa algoritmov na analýzu údajov, učenie sa z nich, rozpoznávanie vzorov a príslušné rozhodnutia.
Zhrnutie – Kognitívna výpočtová technika verzus strojové učenie
Rozdiel medzi kognitívnymi počítačmi a strojovým učením je v tom, že kognitívne výpočty sú technológiou, zatiaľ čo strojové učenie sa vzťahuje na algoritmy na riešenie problémov. Používajú sa v širokej škále aplikácií, ako je robotika, počítačové videnie, obchodné predpovede a mnoho ďalších.
