Ključna razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem je, da je kognitivno računalništvo tehnologija, medtem ko se strojno učenje nanaša na algoritme za reševanje problemov. Kognitivno računalništvo uporablja algoritme strojnega učenja.
Kognitivno računalništvo omogoča računalniku, da simulira in dopolnjuje človekove kognitivne sposobnosti za sprejemanje odločitev. Strojno učenje omogoča razvoj samoučečih se algoritmov za analizo podatkov, učenje iz njih, prepoznavanje vzorcev in sprejemanje ustreznih odločitev. Vendar pa je težko potegniti mejo in razdeliti aplikacije, ki temeljijo na kognitivnem računalništvu, in aplikacije, ki temeljijo na strojnem učenju.
Kaj je kognitivno računalništvo?
Tehnologija Cognitive Computing omogoča izdelavo natančnih modelov o tem, kako človeški možgani zaznavajo, razloge in odzive na naloge. Uporablja samoučeče se sisteme, ki uporabljajo strojno učenje, podatkovno rudarjenje, obdelavo naravnega jezika in prepoznavanje vzorcev itd. Pomaga razviti avtomatizirane sisteme, ki lahko rešujejo težave brez človeške vpletenosti.
V sodobnem svetu se dnevno proizvede velika količina podatkov. Vsebujejo zapletene vzorce za razlago. Za sprejemanje pametnih odločitev je ključnega pomena prepoznati vzorce v njih. Kognitivno računalništvo omogoča sprejemanje poslovnih odločitev z uporabo pravilnih podatkov. Zato pomaga samozavestno prihajati do zaključkov. Kognitivni računalniški sistemi lahko sprejemajo boljše odločitve z uporabo povratnih informacij, preteklih izkušenj in novih podatkov. Virtualna resničnost in robotika sta le nekaj primerov, ki uporabljajo kognitivno računalništvo.
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje se nanaša na algoritme, ki se lahko učijo iz podatkov, ne da bi se zanašali na standardne programerske prakse, kot je objektno usmerjeno programiranje. Algoritmi strojnega učenja analizirajo podatke, se iz njih učijo in sprejemajo odločitve. Uporablja vhodne podatke in uporablja statistično analizo za napovedovanje rezultatov. Najpogostejša jezika za razvoj aplikacij za strojno učenje sta R in Python. Razen tega C++, Java in MATLAB prav tako pomagajo pri razvoju aplikacij za strojno učenje.
Strojno učenje se deli na dve vrsti. Imenujemo jih nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje. Pri nadzorovanem učenju urimo model, tako da ustrezno napove prihodnje primere. Označen nabor podatkov pomaga usposobiti ta model. Označeni nabor podatkov je sestavljen iz vhodov in ustreznih izhodov. Na njihovi podlagi lahko sistem predvidi izhod za nov vnos. Poleg tega sta dve vrsti nadzorovanega učenja regresija in klasifikacija. Regresija napoveduje prihodnje rezultate na podlagi predhodno označenih podatkov, medtem ko klasifikacija kategorizira označene podatke.
Pri nenadzorovanem učenju ne usposabljamo modela. Namesto tega algoritem sam odkrije informacije. Zato algoritmi za nenadzorovano učenje uporabljajo neoznačene podatke, da pridejo do zaključkov. Pomaga najti skupine ali grozde iz neoznačenih podatkov. Običajno so algoritmi za nenadzorovano učenje težji od algoritmov za nadzorovano učenje. Na splošno algoritmi strojnega učenja pomagajo pri razvoju samoučečih se sistemov.
Kakšno je razmerje med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem?
Kognitivni računalniški sistemi uporabljajo algoritme strojnega učenja
Kakšna je razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem?
Kognitivno računalništvo je tehnologija, ki se nanaša na novo strojno in/ali programsko opremo, ki posnema delovanje človeških možganov za izboljšanje odločanja. Strojno učenje se nanaša na algoritme, ki uporabljajo statistične tehnike, da bi računalnikom omogočili učenje iz podatkov in postopno izboljšanje učinkovitosti pri določeni nalogi. Kognitivno računalništvo je tehnologija, vendar se strojno učenje nanaša na algoritme. To je glavna razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem.
Poleg tega kognitivno računalništvo omogoča računalniku, da simulira in dopolnjuje človekove kognitivne sposobnosti za sprejemanje odločitev, medtem ko strojno učenje omogoča razvoj samoučečih se algoritmov za analizo podatkov, učenje iz njih, prepoznavanje vzorcev in sprejemanje ustreznih odločitev.
Povzetek – Kognitivno računalništvo proti strojnemu učenju
Razlika med kognitivnim računalništvom in strojnim učenjem je v tem, da je kognitivno računalništvo tehnologija, medtem ko se strojno učenje nanaša na algoritme za reševanje problemov. Uporabljajo se v najrazličnejših aplikacijah, kot so robotika, računalniški vid, poslovne napovedi in številne druge.
