Ключовата разлика между когнитивното изчисление и машинното обучение е, че когнитивното изчисление е технология, докато машинното обучение се отнася до алгоритми за решаване на проблеми. Когнитивното изчисление използва алгоритми за машинно обучение.
Cognitive Computing дава възможност на компютъра да симулира и допълва когнитивните способности на човека за вземане на решения. Машинното обучение позволява разработването на самообучаващи се алгоритми за анализиране на данни, учене от тях, разпознаване на модели и вземане на решения по съответния начин. Въпреки това е трудно да се начертае граница и да се разделят приложенията, базирани на когнитивни изчисления и базирани на машинно обучение.
Какво е когнитивно изчисление?
Cognitive Computing технологията позволява да се правят точни модели за това как човешкият мозък усеща, причините и отговорите на задачите. Той използва самообучаващи се системи, които използват машинно обучение, извличане на данни, обработка на естествен език и разпознаване на модели и т.н. Помага за разработването на автоматизирани системи, които могат да решават проблеми без човешко участие.
В съвременния свят ежедневно се генерира голямо количество данни. Те съдържат сложни модели за тълкуване. За да вземете интелигентни решения, е жизненоважно да разпознаете моделите в тях. Когнитивното изчисление позволява да се вземат бизнес решения, като се използват правилни данни. Следователно помага да се стига до заключения с увереност. Когнитивните изчислителни системи могат да вземат по-добри решения, използвайки обратна връзка, минал опит и нови данни. Виртуалната реалност и роботиката са няколко примера, които използват когнитивни изчисления.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение се отнася до алгоритми, които могат да се обучават от данни, без да разчитат на стандартни практики за програмиране като обектно ориентирано програмиране. Алгоритмите за машинно обучение анализират данни, учат се от тях и вземат 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 това C++, Java и MATLAB също помагат за разработването на приложения за машинно обучение.
Машинното обучение се разделя на два типа. Те се наричат контролирано обучение и обучение без надзор. При контролираното обучение ние обучаваме модел, така че той предвижда съответно бъдещите случаи. Маркиран набор от данни помага за обучението на този модел. Маркираният 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 контролирано обучение са регресия и класификация. Регресията прогнозира бъдещите резултати въз основа на предварително означените данни, докато класификацията категоризира означените данни.
При неконтролирано обучение ние не обучаваме модел. Вместо това алгоритъмът сам открива информацията сам. Следователно алгоритмите за неконтролирано обучение използват немаркирани данни, за да стигнат до заключенията. Помага за намиране на групи или клъстери от немаркирани данни. Обикновено алгоритмите за обучение без надзор са трудни от алгоритмите за обучение с надзор. Като цяло, алгоритмите за машинно обучение помагат за разработването на системи за самообучение.
Каква е връзката между когнитивните компютри и машинното обучение?
Когнитивните изчислителни системи използват алгоритми за машинно обучение
Каква е разликата между когнитивното изчисление и машинното обучение?
Cognitive Computing е технология, която се отнася до нов хардуер и/или софтуер, който имитира функционирането на човешкия мозък за подобряване на вземането на решения. Машинното обучение се отнася до алгоритми, които използват статистически техники, за да дадат на компютрите да се учат от данни и постепенно да подобрят производителността на конкретна задача. Когнитивното изчисление е технология, но машинното обучение се отнася до алгоритми. Това е основната разлика между когнитивното изчисление и машинното обучение.
Освен това когнитивното изчисление дава възможност на компютъра да симулира и допълва когнитивните способности на човека за вземане на решения, докато машинното обучение позволява разработването на самообучаващи се алгоритми за анализиране на данни, учене от тях, разпознаване на модели и вземане на решения по съответния начин.
Резюме – Когнитивно изчисление срещу машинно обучение
Разликата между когнитивното изчисление и машинното обучение е, че когнитивното изчисление е 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.
