Pagrindinis skirtumas tarp kognityvinio skaičiavimo ir mašininio mokymosi yra tas, kad kognityvinis skaičiavimas yra technologija, o mašininis mokymasis reiškia algoritmus problemoms spręsti. Kognityvinis skaičiavimas naudoja mašininio mokymosi algoritmus.
Kognityvinis kompiuteris suteikia kompiuteriui galimybę imituoti ir papildyti žmogaus pažintinius gebėjimus priimti sprendimus. Mašininis mokymasis leidžia kurti savarankiško mokymosi algoritmus, leidžiančius analizuoti duomenis, mokytis iš jų, atpažinti modelius ir atitinkamai priimti sprendimus. Tačiau sunku nubrėžti ribą ir atskirti kognityvine kompiuterija pagrįstas ir mašininiu mokymusi pagrįstas programas.
Kas yra kognityvinė kompiuterija?
Kognityvinė skaičiavimo technologija leidžia sukurti tikslius modelius, kaip žmogaus smegenys jaučia, priežastis ir atsako į užduotis. Jis naudoja savarankiško mokymosi sistemas, kuriose naudojamas mašininis mokymasis, duomenų gavyba, natūralios kalbos apdorojimas, modelių atpažinimas ir kt. Tai padeda kurti automatizuotas sistemas, kurios gali išspręsti problemas be žmogaus įsikišimo.
Šiuolaikiniame pasaulyje kasdien sukuriamas didelis duomenų kiekis. Juose yra sudėtingų interpretuotinų modelių. Norint priimti protingus sprendimus, labai svarbu atpažinti juose esančius modelius. Kognityvinis kompiuteris leidžia priimti verslo sprendimus naudojant teisingus duomenis. Todėl tai padeda drąsiai daryti išvadas. Kognityvinės skaičiavimo sistemos gali priimti geresnius sprendimus naudodamos atsiliepimus, ankstesnę patirtį ir naujus duomenis. Virtuali realybė ir robotika yra keli pavyzdžiai, kuriuose naudojamas kognityvinis skaičiavimas.
Kas yra mašininis mokymasis?
Mašininis mokymasis reiškia algoritmus, kurie gali mokytis iš duomenų, nepasikliaudami standartine programavimo praktika, pvz., objektiniu programavimu. Mašininio mokymosi algoritmai analizuoja duomenis, mokosi iš jų ir priima sprendimus. Jis naudoja įvesties duomenis ir statistinę analizę, kad prognozuotų rezultatus. Labiausiai paplitusios kalbos, skirtos mašininio mokymosi programoms kurti, yra R ir Python. Be to, C++, Java ir MATLAB taip pat padeda kurti mašininio mokymosi programas.
Mašininis mokymasis skirstomas į du tipus. Jie vadinami prižiūrimu mokymusi ir neprižiūrėtu mokymusi. Mokydamiesi prižiūrint, mes apmokome modelį, todėl jis atitinkamai numato būsimus atvejus. Pažymėtas duomenų rinkinys padeda parengti šį modelį. Pažymėtas duomenų rinkinys susideda iš įvesčių ir atitinkamų išėjimų. Remdamasi jais, sistema gali numatyti naujos įvesties išvestį. Be to, du prižiūrimo mokymosi tipai yra regresija ir klasifikacija. Regresija prognozuoja būsimus rezultatus pagal anksčiau pažymėtus duomenis, o klasifikacija suskirsto pažymėtus duomenis į kategorijas.
Mokydamiesi be priežiūros, modelio nemokome. Vietoj to, pats algoritmas atranda informaciją pats. Todėl neprižiūrimi mokymosi algoritmai išvadoms padaryti naudoja nepažymėtus duomenis. Tai padeda rasti grupes ar grupes iš nepažymėtų duomenų. Paprastai neprižiūrimi mokymosi algoritmai yra sunkesni nei prižiūrimi mokymosi algoritmai. Apskritai mašininio mokymosi algoritmai padeda kurti savarankiško mokymosi sistemas.
Koks yra ryšys tarp kognityvinio skaičiavimo ir mašininio mokymosi?
Kognityvinės skaičiavimo sistemos naudoja mašininio mokymosi algoritmus
Kuo skiriasi kognityvinis skaičiavimas ir mašininis mokymasis?
Kognityvinis kompiuteris – tai technologija, susijusi su nauja aparatūra ir (arba) programine įranga, imituojančia žmogaus smegenų veiklą, siekiant pagerinti sprendimų priėmimą. Mechaninis mokymasis reiškia algoritmus, kurie naudoja statistinius metodus, kad kompiuteriai galėtų mokytis iš duomenų ir palaipsniui gerinti konkrečios užduoties našumą. Kognityvinis skaičiavimas yra technologija, tačiau mašininis mokymasis reiškia algoritmus. Tai yra pagrindinis skirtumas tarp kognityvinio skaičiavimo ir mašininio mokymosi.
Be to, kognityvinis skaičiavimas suteikia kompiuteriui galimybę imituoti ir papildyti žmogaus pažintinius gebėjimus priimti sprendimus, o mašininis mokymasis leidžia kurti savarankiško mokymosi algoritmus duomenims analizuoti, mokytis iš jų, atpažinti modelius ir atitinkamai priimti sprendimus.
Santrauka – kognityvinis skaičiavimas prieš mašininį mokymąsi
Skirtumas tarp kognityvinio skaičiavimo ir mašininio mokymosi yra tas, kad kognityvinis skaičiavimas yra technologija, o mašininis mokymasis reiškia algoritmus problemoms spręsti. Jie naudojami įvairiose programose, pvz., robotikoje, kompiuterinėje vizijoje, verslo prognozėse ir daugelyje kitų.
