Galvenā atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācīšanos ir tāda, ka kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, savukārt mašīnmācīšanās attiecas uz algoritmiem problēmu risināšanai. Kognitīvā skaitļošana izmanto mašīnmācīšanās algoritmus.
Kognitīvā skaitļošana sniedz datoram iespēju simulēt un papildināt cilvēka kognitīvās spējas pieņemt lēmumus. Mašīnmācība ļauj izstrādāt pašmācības algoritmus, lai analizētu datus, mācītos no tiem, atpazītu modeļus un attiecīgi pieņemtu lēmumus. Tomēr ir grūti novilkt robežu un sadalīt kognitīvās skaitļošanas un mašīnmācības lietojumprogrammas.
Kas ir kognitīvā skaitļošana?
Kognitīvās skaitļošanas tehnoloģija ļauj izveidot precīzus modeļus par to, kā cilvēka smadzenes jūt, iemesli un reakcijas uz uzdevumiem. Tajā tiek izmantotas pašmācības sistēmas, kas izmanto mašīnmācīšanos, datu ieguvi, dabiskās valodas apstrādi un modeļu atpazīšanu utt. Tas palīdz izstrādāt automatizētas sistēmas, kas var atrisināt problēmas bez cilvēka līdzdalības.
Mūsdienu pasaulē katru dienu tiek iegūts liels datu daudzums. Tie satur sarežģītus interpretējamus modeļus. Lai pieņemtu gudrus lēmumus, ir svarīgi atpazīt tajos esošos modeļus. Kognitīvā skaitļošana ļauj pieņemt biznesa lēmumus, izmantojot pareizus datus. Tāpēc tas palīdz ar pārliecību izdarīt secinājumus. Kognitīvās skaitļošanas sistēmas var pieņemt labākus lēmumus, izmantojot atsauksmes, iepriekšējo pieredzi un jaunus datus. Virtuālā realitāte un robotika ir daži piemēri, kas izmanto kognitīvo skaitļošanu.
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība attiecas uz algoritmiem, kas var mācīties no datiem, nepaļaujoties uz standarta programmēšanas praksi, piemēram, uz objektorientētu programmēšanu. Mašīnmācīšanās algoritmi analizē datus, mācās no tiem un pieņem lēmumus. Tas izmanto ievades datus un statistisko analīzi, lai prognozētu rezultātus. Visizplatītākās valodas mašīnmācīšanās lietojumprogrammu izstrādei ir R un Python. Bez tam C++, Java un MATLAB palīdz arī izstrādāt mašīnmācīšanās lietojumprogrammas.
Mašīnmācību iedala divos veidos. Tos sauc par uzraudzītu mācīšanos un bez uzraudzības. Uzraudzītās mācībās mēs apmācām modeli, tāpēc tas attiecīgi prognozē nākotnes gadījumus. Apzīmēta datu kopa palīdz apmācīt šo modeli. Apzīmētā datu kopa sastāv no ievades un atbilstošām izvadēm. Pamatojoties uz tiem, sistēma var paredzēt jaunas ievades izvadi. Turklāt divi uzraudzītās mācīšanās veidi ir regresija un klasifikācija. Regresija paredz nākotnes rezultātus, pamatojoties uz iepriekš marķētajiem datiem, savukārt klasifikācija klasificē iezīmētos datus.
Mācībās bez uzraudzības mēs neapmācam modeli. Tā vietā algoritms pats atklāj informāciju. Tāpēc, lai izdarītu secinājumus, neuzraudzīti mācību algoritmi izmanto datus bez etiķetes. Tas palīdz atrast grupas vai kopas no nemarķētiem datiem. Parasti neuzraudzīti mācību algoritmi ir sarežģīti nekā uzraudzīti mācību algoritmi. Kopumā mašīnmācīšanās algoritmi palīdz izstrādāt pašmācības sistēmas.
Kāda ir saistība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācīšanos?
Kognitīvās skaitļošanas sistēmas izmanto mašīnmācīšanās algoritmus
Kāda ir atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācīšanos?
Kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, kas attiecas uz jaunu aparatūru un/vai programmatūru, kas atdarina cilvēka smadzeņu darbību, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu. Apstrādes mācīšanās attiecas uz algoritmiem, kas izmanto statistikas metodes, lai datori varētu mācīties no datiem un pakāpeniski uzlabot veiktspēju konkrēta uzdevuma veikšanā. Kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, bet mašīnmācība attiecas uz algoritmiem. Šī ir galvenā atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācīšanos.
Turklāt kognitīvā skaitļošana sniedz datoram iespēju simulēt un papildināt cilvēka kognitīvās spējas pieņemt lēmumus, savukārt mašīnmācīšanās ļauj izstrādāt pašmācības algoritmus, lai analizētu datus, mācītos no tiem, atpazītu modeļus un attiecīgi pieņemtu lēmumus.
Kopsavilkums - kognitīvā skaitļošana pret mašīnmācību
Atšķirība starp kognitīvo skaitļošanu un mašīnmācīšanos ir tāda, ka kognitīvā skaitļošana ir tehnoloģija, savukārt mašīnmācīšanās attiecas uz algoritmiem problēmu risināšanai. Tos izmanto dažādās lietojumprogrammās, piemēram, robotikā, datorredzēšanā, biznesa prognozēs un daudzās citās jomās.
