Разлика између когнитивног рачунарства и машинског учења

Тхе кључна разлика између когнитивног рачунања и машинског учења је то когнитивно рачунање је технологија док се машинско учење односи на алгоритме за решавање проблема. Когнитивно рачунање користи алгоритме машинског учења.

Когнитивно рачунање пружа могућност рачунару да симулира и допуњава људске когнитивне способности за доношење одлука. Машинско учење омогућава развијање алгоритама само-учења за анализу података, учење из њих, препознавање образаца и доношење одлука у складу с тим. Међутим, тешко је повући границу и поделити апликације засноване на когнитивном рачунању и машинском учењу.

САДРЖАЈ

1. Преглед и кључне разлике
2. Шта је когнитивно рачунање
3. Шта је машинско учење
4. Однос између когнитивног рачунарства и машинског учења
5. Упоредна упоредба - Когнитивно рачунање и машинско учење у табеларном облику
6. Резиме

Шта је когнитивно рачунање?

Когнитивна технологија рачунарства омогућава прављење тачних модела о томе како људски мозак осјети, разлоге и одговоре на задатке. Користи системе само-учења који користе машинско учење, вађење података, обраду природног језика и препознавање образаца, итд. Помаже у развоју аутоматизованих система који могу да решавају проблеме без људског учешћа.

У савременом свету свакодневно се производи велика количина података. Садрже сложене обрасце за тумачење. За доношење паметних одлука од виталног је значаја препознати обрасце у њима. Когнитивно рачунање омогућава доношење пословних одлука користећи тачне податке. Стога помаже поуздано долазити до закључака. Когнитивни рачунарски системи могу доносити боље одлуке користећи повратне информације, прошла искуства и нове податке. Виртуелна стварност и роботика су мало примера који користе когнитивно рачунање.

Шта је машинско учење?

Машинско учење односи се на алгоритме који могу учити из података без ослањања на стандардне програмске праксе као што су објектно оријентисано програмирање. Алгоритми машинског учења анализирају податке, уче се од њих и доносе одлуке. Користи улазне податке и користи статистичку анализу за предвиђање резултата. Најчешћи језици за развој апликација за машинско учење су Р и Питхон. Поред тога, Ц ++, Јава и МАТЛАБ такође помажу у развоју апликација за машинско учење.

Машинско учење се дели на две врсте. Они се називају супервизирано учење и неконтролисано учење. У супервизираном учењу тренирамо модел, тако да у складу с тим предвиђа и будуће случајеве. Означени скуп података помаже да се обучи овај модел. Означени скуп података састоји се од улаза и одговарајућих излаза. На основу њих систем може предвидјети излаз за нови улаз. Даље, две врсте супервизираног учења су регресија и класификација. Регресија предвиђа будуће исходе на основу претходно обележених података, док класификација обележава означене податке.

У учењу без надзора, не тренирамо модел. Уместо тога, алгоритам сам открива информације. Стога алгоритми учења без надзора користе необиљежено за податке како би дошли до закључака. Помаже у проналажењу група или кластера из необележених података. Обично су алгоритми учења под надзором тежи од алгоритама учења под надзором. Све у свему, алгоритми машинског учења помажу у развоју система само-учења.

Какав је однос између когнитивног рачунарства и машинског учења?

• Когнитивни рачунарски системи користе алгоритме машинског учења.

Која је разлика између когнитивног рачунарства и машинског учења?

Когнитивно рачунање је технологија која се односи на нови хардвер и / или софтвер који опонаша функционисање људског мозга ради побољшања одлучивања. Машинско учење односи се на алгоритме који користе статистичке технике да би рачунарима омогућили да уче на основу података и да постепено побољшају рад на одређеном задатку. Когнитивно рачунање је технологија, али Машинско учење се односи на алгоритме. То је главна разлика између когнитивног рачунања и машинског учења.

Надаље, когнитивно рачунање даје могућност рачунару да симулира и допуњава људске когнитивне способности доношења одлука док машинско учење омогућава развијање алгоритама само-учења за анализу података, учење из њих, препознавање образаца и доношење одлука у складу са тим.

Преглед - Когнитивно рачунарство и машинско учење

Разлика између когнитивног рачунања и машинског учења је што је когнитивно рачунање технологија док се машинско учење односи на алгоритме за решавање проблема. Користе се у разним апликацијама као што су роботика, рачунарски вид, пословна предвиђања и многе друге.

Референце:

1.СциТецхУК. Когнитивно рачунање | За шта се може користити ?, Савет за научне и технолошке услуге, 10. маја 2016. Доступно овде 
2.БигДатаУниверсити. Машинско учење - Надзирано ВС Ненадзирано учење, Когнитивна класа, 13. марта 2017. Доступно овде 

Љубазношћу слике:

1.'2729781 'ГДЈ (ЦЦ0) виа пикабаи