Diferența dintre calculul cognitiv și învățarea în mașină
Share
diferența cheie între computerele cognitive și învățarea în mașină este asta calculul cognitiv este o tehnologie, în timp ce învățarea mașinilor se referă la algoritmi pentru rezolvarea problemelor. Calculul cognitiv utilizează algoritmi de învățare automată.
Cognitive Computing oferă posibilitatea unui computer de a simula și de a completa abilitățile cognitive ale omului de a lua decizii. Învățarea prin mașină permite dezvoltarea algoritmilor de auto-învățare pentru a analiza datele, a învăța de la ei, a recunoaște modelele și a lua decizii în consecință. Cu toate acestea, este dificil să se elaboreze o limită și să se împartă aplicațiile bazate pe computerele cognitive și bazate pe învățarea mașinilor.
CUPRINS
1. Prezentare generală și diferență cheie
2. Ce este Cognitive Computing
3. Ce este Învățarea cu mașini
4. Relația dintre calculul cognitiv și învățarea în mașină
5. Comparație comparați între ele - computerele cognitive vs. învățarea mașinilor în formă tabulară
6. rezumat
Ce este Cognitive Computing?
Tehnologia Cognitive Computing permite realizarea de modele exacte privind modul în care creierul uman simte, motivele și răspunsurile la sarcini. Utilizează sisteme de auto-învățare care utilizează învățarea în mașină, exploatarea datelor, procesarea limbajului natural și recunoașterea modelului etc. Acesta ajută la dezvoltarea unor sisteme automatizate care pot rezolva probleme fără implicarea umană.
În lumea modernă, o cantitate mare de date produce zilnic. Ele conțin modele complexe de interpretat. Pentru a lua decizii inteligente, este vital să recunoaștem tiparele din ele. Calculul cognitiv permite luarea deciziilor de afaceri folosind date corecte. Prin urmare, ajută la concluziile cu încredere. Sistemele cognitive de calcul pot lua decizii mai bune folosind feedback-uri, experiențe anterioare și date noi. Realitatea virtuală și robotica sunt câteva exemple care folosesc calculul cognitiv.
Ce este Învățarea cu mașini?
Învățarea în mașină se referă la algoritmi care pot învăța din date fără a se baza pe practicile standard de programare, cum ar fi programarea orientată obiect. Algoritmii de învățare a mașinilor analizează datele, învață de la ei și iau decizii. Utilizează datele de intrare și utilizează analiza statistică pentru a anticipa rezultatele. Cele mai comune limbi pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată sunt R și Python. În afară de asta, C ++, Java și MATLAB ajută de asemenea la dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.
Învățarea în mașină se împarte în două tipuri. Ele sunt numite învățare supravegheată și învățare nesupravegheată. În învățarea supravegheată, pregătim un model, astfel încât să prezică instanțele viitoare în consecință. Un set de date marcat vă ajută să instruiți acest model. Setul de date etichetat conține intrări și ieșiri corespunzătoare. Pe baza acestora, sistemul poate prezice ieșirea pentru noi intrări. Mai mult, cele două tipuri de învățare supravegheată sunt regresia și clasificarea. Regresia prezice rezultatele viitoare pe baza datelor etichetate anterior, în timp ce clasificarea clasifică datele etichetate.
În învățământul nesupravegheat, nu instruim un model. În schimb, algoritmul însuși descoperă informațiile pe cont propriu. Prin urmare, algoritmii de învățare nesupravegheați folosesc date neetichetate pentru a ajunge la concluzii. Ajută la găsirea de grupuri sau clustere din datele neetichetate. De obicei, algoritmii de învățare nesupravegheați sunt dificili decât algoritmii de învățare supravegheați. În ansamblu, algoritmii de învățare automată ajută la dezvoltarea sistemelor de auto-învățare.
Care este relația dintre calculul cognitiv și învățarea în mașină?
- Sistemele de calcul cognitive utilizează algoritmi de învățare automată.
Care este diferența dintre calculul cognitiv și învățarea în mașină?
Cognitive Computing este tehnologia care se referă la hardware și / sau software noi care imită funcționarea creierului uman pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor. Învățarea prin machinare se referă la algoritmi care utilizează tehnici statistice pentru a oferi calculatoarelor posibilitatea de a învăța din date și pentru a îmbunătăți progresiv performanța într-o anumită sarcină. Cognitive Computing este o tehnologie, dar Machine Learning se referă la algoritmi. Aceasta este diferența principală dintre calculul cognitiv și învățarea în mașină.
Mai mult, Cognitive Computing oferă posibilitatea unui computer de a simula și de a completa abilitățile cognitive ale omului de a lua decizii, în timp ce învățarea prin mașină permite dezvoltarea algoritmilor de auto-învățare pentru a analiza date, pentru a învăța de la ei,.
Rezumat - computerele cognitive vs. învățarea mașinilor
Diferența dintre calculul cognitiv și învățarea în mașină constă în faptul că calculul cognitiv este o tehnologie, în timp ce învățarea mașinilor se referă la algoritmi pentru rezolvarea problemelor. Acestea sunt utilizate în diverse aplicații, cum ar fi robotica, viziunea pe computer, predicțiile de afaceri și multe altele.
Referinţă:
1.SciTechUK. Cognitive Computing Ce poate fi folosit pentru ?, Știință și Tehnologie Facilități Consiliului, 10 mai 2016. Disponibil aici
2.TheBigDataUniversity. Învățarea în mașină - Învățarea supravegheată nesupravegheată, clasa cognitivă, 13 martie 2017. Disponibil aici
Datorită fotografiei:
1. "2729781" de GDJ (CC0) prin pixabay
