Ključna razlika između kognitivnog računarstva i mašinskog učenja je u tome što je kognitivno računarstvo tehnologija dok se mašinsko učenje odnosi na algoritme za rešavanje problema. Kognitivno računarstvo koristi algoritme mašinskog učenja.
Kognitivno računarstvo daje mogućnost kompjuteru da simulira i dopuni ljudske kognitivne sposobnosti za donošenje odluka. Mašinsko učenje omogućava razvoj algoritama za samoučenje za analizu podataka, učenje iz njih, prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka u skladu s tim. Međutim, teško je povući granicu i podijeliti aplikacije zasnovane na kognitivnom računarstvu i na mašinskom učenju.
Šta je kognitivno računarstvo?
Tehnologija kognitivnog računarstva omogućava pravljenje tačnih modela o tome kako ljudski mozak oseća, razloge i odgovore na zadatke. Koristi sisteme za samoučenje koji koriste mašinsko učenje, rudarenje podataka, obradu prirodnog jezika i prepoznavanje obrazaca, itd. Pomaže u razvoju automatizovanih sistema koji mogu da rešavaju probleme bez ljudskog učešća.
U modernom svijetu, velika količina podataka proizvodi se dnevno. Oni sadrže složene obrasce za tumačenje. Da biste donosili pametne odluke, važno je prepoznati obrasce u njima. Kognitivno računarstvo omogućava donošenje poslovnih odluka koristeći tačne podatke. Stoga pomaže da se s povjerenjem dođe do zaključaka. Kognitivni računarski sistemi mogu donijeti bolje odluke koristeći povratne informacije, prošla iskustva i nove podatke. Virtuelna stvarnost i robotika su samo nekoliko primjera koji koriste kognitivno računarstvo.
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje se odnosi na algoritme koji mogu učiti iz podataka bez oslanjanja na standardne prakse programiranja kao što je objektno orijentirano programiranje. Algoritmi mašinskog učenja analiziraju podatke, uče od njih i donose odluke. Koristi ulazne podatke i koristi statističku analizu za predviđanje izlaznih rezultata. Najčešći jezici za razvoj aplikacija za mašinsko učenje su R i Python. Osim toga, C++, Java i MATLAB takođe pomažu u razvoju aplikacija za mašinsko učenje.
Mašinsko učenje se dijeli na dva tipa. Zovu se učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora. U nadziranom učenju treniramo model, tako da on u skladu s tim predviđa buduće slučajeve. Označeni skup podataka pomaže u obučavanju ovog modela. Označeni skup podataka sastoji se od ulaza i odgovarajućih izlaza. Na osnovu njih, sistem može predvideti izlaz za novi ulaz. Nadalje, dvije vrste učenja pod nadzorom su regresija i klasifikacija. Regresija predviđa buduće ishode na osnovu prethodno označenih podataka, dok klasifikacija kategorizira označene podatke.
U nenadgledanom učenju, mi ne treniramo modela. Umjesto toga, algoritam sam otkriva informacije. Stoga algoritmi učenja bez nadzora koriste podatke koji nisu označeni da bi došli do zaključaka. Pomaže u pronalaženju grupa ili klastera iz neoznačenih podataka. Obično su algoritmi učenja bez nadzora teški od algoritama učenja pod nadzorom. Sve u svemu, algoritmi mašinskog učenja pomažu u razvoju sistema za samoučenje.
Kakav je odnos između kognitivnog računarstva i mašinskog učenja?
Kognitivni računarski sistemi koriste algoritme mašinskog učenja
Koja je razlika između kognitivnog računarstva i mašinskog učenja?
Kognitivno računarstvo je tehnologija koja se odnosi na novi hardver i/ili softver koji oponaša funkcionisanje ljudskog mozga radi poboljšanja donošenja odluka. Mašinsko učenje se odnosi na algoritme koji koriste statističke tehnike kako bi dali kompjuterima da uče iz podataka i da progresivno poboljšavaju performanse na određenom zadatku. Kognitivno računarstvo je tehnologija, ali mašinsko učenje se odnosi na algoritme. Ovo je glavna razlika između kognitivnog računarstva i mašinskog učenja.
Dalje, kognitivno računarstvo daje mogućnost kompjuteru da simulira i dopuni ljudske kognitivne sposobnosti za donošenje odluka, dok mašinsko učenje omogućava razvoj algoritama za samoučenje za analizu podataka, učenje iz njih, prepoznavanje obrazaca i donošenje odluka u skladu s tim.
Sažetak – Kognitivno računarstvo vs mašinsko učenje
Razlika između kognitivnog računarstva i mašinskog učenja je u tome što je kognitivno računarstvo tehnologija, dok se mašinsko učenje odnosi na algoritme za rešavanje problema. Koriste se u širokom spektru aplikacija kao što su robotika, kompjuterski vid, poslovna predviđanja i još mnogo toga.
