A legfontosabb különbség a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között az, hogy a kognitív számítástechnika egy technológia, míg a gépi tanulás a problémák megoldására szolgáló algoritmusokra utal. A kognitív számítástechnika gépi tanulási algoritmusokat használ.
A kognitív számítástechnika lehetővé teszi a számítógép számára, hogy szimulálja és kiegészítse az ember döntéshozatali kognitív képességeit. A gépi tanulás lehetővé teszi az öntanuló algoritmusok kidolgozását az adatok elemzésére, az azokból való tanulásra, a minták felismerésére és a megfelelő döntések meghozatalára. Nehéz azonban határt húzni és szétválasztani a kognitív számítástechnikán alapuló és a gépi tanuláson alapuló alkalmazásokat.
Mi az a kognitív számítástechnika?
A kognitív számítástechnika lehetővé teszi, hogy pontos modelleket készítsenek arról, hogy az emberi agy hogyan érzékeli, hogyan érződik és hogyan reagál a feladatokra. Öntanuló rendszereket használ, amelyek gépi tanulást, adatbányászatot, természetes nyelvi feldolgozást és mintafelismerést stb. használnak. Segít olyan automatizált rendszerek kifejlesztésében, amelyek emberi beavatkozás nélkül is képesek megoldani a problémákat.
A modern világban naponta nagy mennyiségű adat keletkezik. Összetett mintákat tartalmaznak, amelyeket értelmezni kell. Okos döntések meghozatalához létfontosságú, hogy felismerjük a bennük lévő mintákat. A kognitív számítástechnika lehetővé teszi az üzleti döntések meghozatalát a helyes adatok felhasználásával. Ezért segít magabiztosan levonni a következtetéseket. A kognitív számítástechnikai rendszerek visszajelzések, múltbeli tapasztalatok és új adatok felhasználásával jobb döntéseket hozhatnak. A virtuális valóság és a robotika csak néhány példa, amely kognitív számítástechnikát használ.
Mi az a gépi tanulás?
A gépi tanulás olyan algoritmusokra vonatkozik, amelyek képesek tanulni az adatokból anélkül, hogy a szabványos programozási gyakorlatokra, például az objektumorientált programozásra hagyatkoznának. A gépi tanulási algoritmusok elemzik az adatokat, tanulnak belőlük és döntéseket hoznak. Bemeneti adatokat használ, és statisztikai elemzést használ a kimenetek előrejelzésére. A gépi tanulási alkalmazások fejlesztésének leggyakoribb nyelvei az R és a Python. Ezen kívül a C++, a Java és a MATLAB is segít a gépi tanulási alkalmazások fejlesztésében.
A gépi tanulás két típusra oszlik. Ezeket felügyelt tanulásnak és felügyelet nélküli tanulásnak nevezik. A felügyelt tanulás során modellt képezünk, így az ennek megfelelően jósolja meg a jövőbeli példányokat. Egy címkézett adatkészlet segít a modell betanításában. A címkézett adatkészlet bemenetekből és megfelelő kimenetekből áll. Ezek alapján a rendszer meg tudja jósolni az új bemenet kimenetét. Továbbá a felügyelt tanulás két típusa a regresszió és az osztályozás. A regresszió előrejelzi a jövőbeli eredményeket a korábban megjelölt adatok alapján, míg az osztályozás kategorizálja a címkézett adatokat.
A felügyelet nélküli tanulás során nem képezünk modellt. Ehelyett az algoritmus maga fedezi fel az információt. Ezért a nem felügyelt tanulási algoritmusok címkézetlen adatokat használnak fel a következtetések levonására. Segít megtalálni a csoportokat vagy klasztereket címkézetlen adatokból. Általában a felügyelt tanulási algoritmusok nehezebbek, mint a felügyelt tanulási algoritmusok. Összességében a gépi tanulási algoritmusok segítenek az öntanuló rendszerek fejlesztésében.
Mi a kapcsolat a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között?
A kognitív számítástechnikai rendszerek gépi tanulási algoritmusokat használnak
Mi a különbség a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között?
A kognitív számítástechnika olyan új hardverre és/vagy szoftverre utaló technológia, amely az emberi agy működését utánozza a döntéshozatal javítása érdekében. A megmunkálási tanulás olyan algoritmusokra vonatkozik, amelyek statisztikai technikákat használnak annak érdekében, hogy a számítógépek tanuljanak az adatokból, és fokozatosan javítsák egy adott feladat teljesítményét. A kognitív számítástechnika egy technológia, de a gépi tanulás algoritmusokra utal. Ez a fő különbség a kognitív számítástechnika és a gépi tanulás között.
Továbbá a kognitív számítástechnika lehetővé teszi a számítógép számára, hogy szimulálja és kiegészítse az ember döntéshozatali kognitív képességeit, míg a gépi tanulás lehetővé teszi az adatok elemzéséhez, az azokból való tanuláshoz, a minták felismeréséhez és a megfelelő döntések meghozatalához öntanuló algoritmusok kifejlesztését.
Összefoglaló – Kognitív számítástechnika vs gépi tanulás
A kognitív számítástechnika és a gépi tanulás közötti különbség az, hogy a kognitív számítástechnika egy technológia, míg a gépi tanulás a problémák megoldására szolgáló algoritmusokra utal. Alkalmazások széles körében használják őket, például robotikában, számítógépes látásmódban, üzleti előrejelzésekben és még sok másban.
