Klíčový rozdíl mezi kognitivními výpočty a strojovým učením je v tom, že kognitivní výpočty jsou technologie, zatímco strojové učení se týká algoritmů k řešení problémů. Kognitivní výpočty využívají algoritmy strojového učení.
Cognitive Computing umožňuje počítači simulovat a doplňovat lidské kognitivní schopnosti při rozhodování. Strojové učení umožňuje vyvíjet samoučící se algoritmy pro analýzu dat, učit se z nich, rozpoznávat vzorce a podle toho se rozhodovat. Je však obtížné stanovit hranici a rozdělit aplikace založené na kognitivních počítačích a na strojovém učení.
Co je kognitivní výpočetní technika?
Technologie kognitivních počítačů umožňuje vytvářet přesné modely toho, jak lidský mozek cítí, důvody a reakce na úkoly. Využívá samoučící se systémy, které využívají strojové učení, dolování dat, zpracování přirozeného jazyka a rozpoznávání vzorů atd. Pomáhá vyvíjet automatizované systémy, které dokážou řešit problémy bez lidské účasti.
V moderním světě se denně vyprodukuje velké množství dat. Obsahují složité vzorce k interpretaci. Chcete-li dělat chytrá rozhodnutí, je životně důležité rozpoznat v nich vzorce. Kognitivní výpočetní technika umožňuje přijímat obchodní rozhodnutí pomocí správných dat. Proto pomáhá docházet k závěrům s důvěrou. Kognitivní počítačové systémy mohou přijímat lepší rozhodnutí pomocí zpětné vazby, minulých zkušeností a nových dat. Virtuální realita a robotika jsou několik příkladů, které využívají kognitivní výpočty.
Co je strojové učení?
Strojové učení označuje algoritmy, které se mohou učit z dat, aniž by se spoléhaly na standardní programovací postupy, jako je objektově orientované programování. Algoritmy strojového učení analyzují data, učí se z nich a rozhodují se. Využívá vstupní data a statistickou analýzu k predikci výstupů. Nejběžnější jazyky pro vývoj aplikací strojového učení jsou R a Python. Kromě toho C++, Java a MATLAB také pomáhají vyvíjet aplikace strojového učení.
Strojové učení se dělí na dva typy. Říká se jim učení pod dohledem a učení bez dozoru. Při učení pod dohledem trénujeme model, takže podle toho předpovídá budoucí případy. Označená datová sada pomáhá trénovat tento model. Označená datová sada se skládá ze vstupů a odpovídajících výstupů. Na jejich základě může systém předpovídat výstup pro nový vstup. Dále, dva typy řízeného učení jsou regrese a klasifikace. Regrese předpovídá budoucí výsledky na základě dříve označených dat, zatímco klasifikace kategorizuje označená data.
V učení bez dozoru netrénujeme modelku. Místo toho algoritmus sám objevuje informace. Proto algoritmy učení bez dozoru používají data bez označení, aby dospěly k závěrům. Pomáhá najít skupiny nebo shluky z neoznačených dat. Algoritmy učení bez dozoru jsou obvykle obtížné než algoritmy učení pod dohledem. Celkově algoritmy strojového učení pomáhají vyvíjet samoučící se systémy.
Jaký je vztah mezi kognitivními výpočty a strojovým učením?
Kognitivní výpočetní systémy používají algoritmy strojového učení
Jaký je rozdíl mezi kognitivními výpočty a strojovým učením?
Cognitive Computing je technologie, která odkazuje na nový hardware a/nebo software, který napodobuje fungování lidského mozku za účelem zlepšení rozhodování. Obráběcí učení se týká algoritmů, které používají statistické techniky, aby umožnily počítačům učit se z dat a postupně zlepšovat výkon na konkrétním úkolu. Cognitive Computing je technologie, ale strojové učení odkazuje na algoritmy. To je hlavní rozdíl mezi kognitivními výpočty a strojovým učením.
Kognitivní výpočetní technika dále umožňuje počítači simulovat a doplňovat lidské kognitivní schopnosti při rozhodování, zatímco strojové učení umožňuje vyvíjet samoučící se algoritmy pro analýzu dat, učit se z nich, rozpoznávat vzorce a podle toho se rozhodovat.
Shrnutí – Kognitivní výpočty vs strojové učení
Rozdíl mezi kognitivními výpočty a strojovým učením je ten, že kognitivní výpočetní technika je technologie, zatímco strojové učení se týká algoritmů k řešení problémů. Používají se v široké škále aplikací, jako je robotika, počítačové vidění, obchodní predikce a mnoho dalších.
