Avainero kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä on se, että kognitiivinen tietojenkäsittely on tekniikka, kun taas koneoppiminen viittaa algoritmeihin ongelmien ratkaisemiseksi. Kognitiivinen tietojenkäsittely käyttää koneoppimisalgoritmeja.
Kognitiivinen tietojenkäsittely antaa tietokoneelle mahdollisuuden simuloida ja täydentää ihmisen kognitiivisia kykyjä tehdä päätöksiä. Koneoppimisen avulla voidaan kehittää itseoppivia algoritmeja datan analysointiin, niistä oppimiseen, kuvioiden tunnistamiseen ja niiden mukaisten päätösten tekemiseen. On kuitenkin vaikea vetää rajaa ja jakaa kognitiiviseen laskemiseen perustuvia ja koneoppimiseen perustuvia sovelluksia.
Mitä on kognitiivinen tietojenkäsittely?
Kognitiivinen laskentatekniikka mahdollistaa tarkkojen mallien tekemisen siitä, miten ihmisaivot havaitsevat, syyt ja reagoivat tehtäviin. Se käyttää itseoppivia järjestelmiä, jotka käyttävät koneoppimista, tiedon louhintaa, luonnollisen kielen käsittelyä ja hahmontunnistusta jne. Se auttaa kehittämään automatisoituja järjestelmiä, jotka voivat ratkaista ongelmia ilman ihmisen osallistumista.
Nykyaikaisessa maailmassa tuotetaan päivittäin suuri määrä dataa. Ne sisältävät monimutkaisia tulkittavia kuvioita. Älykkäiden päätösten tekemiseksi on elintärkeää tunnistaa niissä olevat mallit. Kognitiivisen laskennan avulla voit tehdä liiketoimintapäätöksiä oikeita tietoja käyttämällä. Siksi se auttaa tekemään johtopäätöksiä luottavaisin mielin. Kognitiiviset laskentajärjestelmät voivat tehdä parempia päätöksiä palautteiden, aiempien kokemusten ja uuden tiedon avulla. Virtuaalitodellisuus ja robotiikka ovat muutamia esimerkkejä, jotka käyttävät kognitiivista tietojenkäsittelyä.
Mitä koneoppiminen on?
Machine Learning viittaa algoritmeihin, jotka voivat oppia tiedoista turvautumatta vakioohjelmointikäytäntöihin, kuten olioohjelmointiin. Koneoppimisalgoritmit analysoivat dataa, oppivat niistä ja tekevät päätöksiä. Se käyttää syöttötietoja ja käyttää tilastollista analyysiä tuotosten ennustamiseen. Yleisimmät kielet koneoppimissovellusten kehittämiseen ovat R ja Python. Lisäksi C++, Java ja MATLAB auttavat kehittämään koneoppimissovelluksia.
Koneoppiminen jakautuu kahteen tyyppiin. Niitä kutsutaan ohjatuksi oppimiseksi ja ohjaamattomaksi oppimiseksi. Ohjatussa oppimisessa koulutamme mallia, joten se ennustaa tulevia tapauksia vastaavasti. Merkitty tietojoukko auttaa tämän mallin kouluttamisessa. Merkitty tietojoukko koostuu tuloista ja vastaavista lähdöistä. Niiden perusteella järjestelmä voi ennustaa ulostulon uudelle tulolle. Lisäksi kaksi ohjattua oppimistyyppiä ovat regressio ja luokittelu. Regressio ennustaa tulevat tulokset aiemmin merkittyjen tietojen perusteella, kun taas luokitus luokittelee merkityt tiedot.
Valvomattomassa oppimisessa emme kouluta mallia. Sen sijaan algoritmi itse löytää tiedot itse. Siksi valvomattomat oppimisalgoritmit käyttävät merkintöjä dataan tehdäkseen päätelmiä. Se auttaa löytämään ryhmiä tai klustereita nimeämättömistä tiedoista. Yleensä valvomattomat oppimisalgoritmit ovat vaikeampia kuin valvotut oppimisalgoritmit. Kaiken kaikkiaan koneoppimisalgoritmit auttavat kehittämään itseoppivia järjestelmiä.
Mikä on kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välinen suhde?
Kognitiiviset laskentajärjestelmät käyttävät koneoppimisalgoritmeja
Mitä eroa kognitiivisella laskennalla ja koneoppimisella on?
Kognitiivinen tietojenkäsittely on tekniikkaa, joka viittaa uuteen laitteistoon ja/tai ohjelmistoon, joka jäljittelee ihmisaivojen toimintaa päätöksenteon parantamiseksi. Koneistusoppiminen viittaa algoritmeihin, jotka käyttävät tilastollisia tekniikoita antamaan tietokoneille oppia tiedoista ja parantamaan asteittain suorituskykyä tietyssä tehtävässä. Kognitiivinen tietojenkäsittely on tekniikka, mutta koneoppiminen viittaa algoritmeihin. Tämä on tärkein ero kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välillä.
Lisäksi kognitiivinen tietojenkäsittely antaa tietokoneelle mahdollisuuden simuloida ja täydentää ihmisen kognitiivisia kykyjä tehdä päätöksiä, kun taas koneoppimisen avulla voidaan kehittää itseoppivia algoritmeja datan analysoimiseksi, niistä oppimiseksi, kuvioiden tunnistamiseksi ja niiden mukaisten päätösten tekemiseksi.
Yhteenveto – Kognitiivinen tietojenkäsittely vs koneoppiminen
Kognitiivisen laskennan ja koneoppimisen välinen ero on se, että kognitiivinen tietojenkäsittely on tekniikka, kun taas koneoppiminen viittaa ongelmien ratkaisemiseen liittyviin algoritmeihin. Niitä käytetään monenlaisissa sovelluksissa, kuten robotiikassa, tietokonenäössä, liiketoimintaennusteissa ja monissa muissa.
