Разлика между когнитивното изчисление и машинното обучение

Най- ключова разлика между когнитивните изчисления и машинното обучение е това когнитивните изчисления са технология, докато машинното обучение се отнася до алгоритми за решаване на проблеми. Когнитивните изчисления използват алгоритми за машинно обучение.

Когнитивното изчисляване дава възможност на компютър да симулира и допълва познавателните способности на човека да взема решения. Машинното обучение позволява разработването на алгоритми за самообучение за анализ на данни, учене от тях, разпознаване на модели и съответно вземане на решения. Трудно е обаче да се очертае граница и да се разделят приложенията, базирани на когнитивните изчисления и машинно обучение.

СЪДЪРЖАНИЕ

1. Преглед и ключова разлика
2. Какво е когнитивно изчисление
3. Какво е машинно обучение
4. Връзка между когнитивното изчисление и машинното обучение
5. Паралелно сравнение - Когнитивно изчисление срещу машинно обучение в таблична форма
6. Резюме

Какво е когнитивно изчисление?

Когнитивните изчислителни технологии позволяват да се правят точни модели за това как човешкият мозък усеща, причини и отговори на задачите. Той използва системи за самообучение, които използват машинно обучение, извличане на данни, обработка на естествен език и разпознаване на модели и др. Той помага да се разработят автоматизирани системи, които могат да решават проблеми без човешко участие.

В съвременния свят ежедневно се произвежда голямо количество данни. Те съдържат сложни модели за интерпретация. За да вземете интелигентни решения е жизненоважно да разпознаете моделите в тях. Когнитивните изчисления позволяват да се вземат бизнес решения, като се използват верни данни. Затова помага да се стигне до заключения с увереност. Когнитивните изчислителни системи могат да вземат по-добри решения, като използват обратна връзка, предишен опит и нови данни. Виртуалната реалност и роботиката са малко примери, които използват когнитивни изчисления.

Какво е машинно обучение?

Машинно обучение се отнася до алгоритми, които могат да се учат от данни, без да разчитат на стандартните практики на програмиране, като например обектно ориентирано програмиране. Алгоритмите за машинно обучение анализират данни, учат се от тях и взимат решения. Той използва входни данни и използва статистически анализ за прогнозиране на резултатите. Най-често срещаните езици за разработване на приложения за машинно обучение са R и Python. Освен всичко това, C ++, Java и MATLAB също помагат за разработването на приложения за машинно обучение.

Машинното обучение се разделя на два вида. Те се наричат ​​контролирано обучение и неподдържано обучение. При контролираното обучение ние обучаваме модел, така че той прогнозира съответно бъдещите случаи. Етикетиран набор данни помага за обучението на този модел. Обозначеният набор от данни се състои от входове и съответните изходи. Въз основа на тях системата може да предвиди изхода за нов вход. Освен това, двата вида учене под контрола са регресия и класификация. Регресията прогнозира бъдещите резултати въз основа на предварително обозначените данни, докато класификацията категоризира обозначените данни.

При неподдържано обучение не обучаваме модел. Вместо това самият алгоритъм открива информацията самостоятелно. Следователно алгоритмите за непрекъснато обучение използват неозначени данни, за да стигнат до заключенията. Той помага да се намерят групи или клъстери от неозначени данни. Обикновено алгоритмите за обучение без надзор са трудни от алгоритмите за контролирано обучение. Като цяло алгоритмите за машинно обучение помагат да се разработят системи за самообучение.

Каква е връзката между когнитивното изчисление и машинното обучение?

• Когнитивните изчислителни системи използват алгоритми за машинно обучение.

Каква е разликата между когнитивното изчисление и машинното обучение?

Когнитивното изчисляване е технологията, която се отнася до нов хардуер и / или софтуер, който имитира функционирането на човешкия мозък за подобряване на вземането на решения. Машинно обучение се отнася до алгоритми, които използват статистически техники, за да дадат на компютрите да се учат от данни и прогресивно да подобряват работата на конкретна задача. Когнитивното изчисление е технология, но машинното обучение се отнася до алгоритмите. Това е основната разлика между когнитивното изчисление и машинното обучение.

Освен това, когнитивното изчисляване дава възможност на компютър да симулира и допълва познавателните способности на човека да взема решения, докато машинното обучение позволява разработването на алгоритми за самостоятелно обучение, за да анализира данни, да се учи от тях, да разпознава модели и да взема решения съответно.

Обобщение - Когнитивно изчисление срещу машинно обучение

Разликата между когнитивното изчисление и машинното обучение е, че когнитивните изчисления са технология, докато машинното обучение се отнася до алгоритми за решаване на проблеми. Те се използват в голямо разнообразие от приложения като роботика, компютърно зрение, бизнес прогнози и много други.

справка:

1.SciTechUK. Когнитивно изчисление | За какво може да се използва ?, Съвет за научни и технологични средства, 10 май 2016 г. Достъпно тук 
2.TheBigDataUniversity. Машинно обучение - Контролирано VS Неподдържано обучение, Когнитивен клас, 13 март 2017 г. Достъпно тук 

С любезност на изображенията:

1.'2729781 'от GDJ (CC0) чрез pixabay