Ključna razlika između kognitivnog računarstva i strojnog učenja je u tome što je kognitivno računarstvo tehnologija, dok se strojno učenje odnosi na algoritme za rješavanje problema. Kognitivno računalstvo koristi algoritme strojnog učenja.
Kognitivno računalstvo daje mogućnost računalu da simulira i nadopuni ljudske kognitivne sposobnosti za donošenje odluka. Strojno učenje omogućuje razvoj samoučećih algoritama za analizu podataka, učenje iz njih, prepoznavanje uzoraka i donošenje odluka u skladu s tim. Međutim, teško je povući granicu i podijeliti aplikacije koje se temelje na kognitivnom računalstvu i koje se temelje na strojnom učenju.
Što je kognitivno računalstvo?
Tehnologija kognitivnog računalstva omogućuje izradu točnih modela o tome kako ljudski mozak osjeća, razloge i odgovore na zadatke. Koristi samoučeće sustave koji koriste strojno učenje, rudarenje podataka, obradu prirodnog jezika i prepoznavanje uzoraka, itd. Pomaže u razvoju automatiziranih sustava koji mogu riješiti probleme bez ljudskog angažmana.
U suvremenom svijetu dnevno se proizvodi velika količina podataka. Sadrže složene obrasce za tumačenje. Za donošenje pametnih odluka bitno je prepoznati uzorke u njima. Kognitivno računalstvo omogućuje donošenje poslovnih odluka korištenjem točnih podataka. Stoga pomaže u donošenju zaključaka s povjerenjem. Kognitivni računalni sustavi mogu donositi bolje odluke koristeći povratne informacije, prošla iskustva i nove podatke. Virtualna stvarnost i robotika nekoliko su primjera koji koriste kognitivno računalstvo.
Što je strojno učenje?
Strojno učenje odnosi se na algoritme koji mogu učiti iz podataka bez oslanjanja na standardne prakse programiranja kao što je objektno orijentirano programiranje. Algoritmi strojnog učenja analiziraju podatke, uče iz njih i donose odluke. Koristi ulazne podatke i koristi statističku analizu za predviđanje rezultata. Najčešći jezici za razvoj aplikacija strojnog učenja su R i Python. Osim toga, C++, Java i MATLAB također pomažu u razvoju aplikacija za strojno učenje.
Strojno učenje dijeli se na dvije vrste. Nazivaju se učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora. U nadziranom učenju obučavamo model, tako da predviđa buduće instance u skladu s tim. Označeni skup podataka pomaže u obuci ovog modela. Označeni skup podataka sastoji se od ulaza i odgovarajućih izlaza. Na temelju njih sustav može predvidjeti izlaz za novi ulaz. Nadalje, dvije vrste nadziranog učenja su regresija i klasifikacija. Regresija predviđa buduće ishode na temelju prethodno označenih podataka, dok klasifikacija kategorizira označene podatke.
Kod učenja bez nadzora ne obučavamo model. Umjesto toga, algoritam sam otkriva informacije. Stoga algoritmi za učenje bez nadzora koriste neoznačene podatke kako bi došli do zaključaka. Pomaže u pronalaženju grupa ili klastera iz neoznačenih podataka. Obično su algoritmi učenja bez nadzora teži od algoritama učenja pod nadzorom. Općenito, algoritmi strojnog učenja pomažu u razvoju sustava koji sami uče.
Kakav je odnos između kognitivnog računarstva i strojnog učenja?
Kognitivni računalni sustavi koriste algoritme strojnog učenja
Koja je razlika između kognitivnog računarstva i strojnog učenja?
Kognitivno računalstvo je tehnologija koja se odnosi na novi hardver i/ili softver koji oponaša funkcioniranje ljudskog mozga kako bi se poboljšalo donošenje odluka. Strojno učenje odnosi se na algoritme koji koriste statističke tehnike kako bi računalima omogućili učenje iz podataka i postupno poboljšavanje performansi na određenom zadatku. Kognitivno računalstvo je tehnologija, ali se strojno učenje odnosi na algoritme. Ovo je glavna razlika između kognitivnog računalstva i strojnog učenja.
Nadalje, kognitivno računalstvo daje mogućnost računalu da simulira i nadopunjuje ljudske kognitivne sposobnosti za donošenje odluka, dok strojno učenje omogućuje razvoj algoritama za samoučenje za analizu podataka, učenje iz njih, prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka u skladu s tim.
Sažetak – Kognitivno računalstvo nasuprot strojnog učenja
Razlika između kognitivnog računalstva i strojnog učenja je u tome što je kognitivno računarstvo tehnologija, dok se strojno učenje odnosi na algoritme za rješavanje problema. Koriste se u raznim aplikacijama kao što su robotika, računalni vid, poslovna predviđanja i mnoge druge.
