Когнитивті есептеулер мен машиналық оқытудың басты айырмашылығы мынада: когнитивті есептеулер технология болып табылады, ал машиналық оқыту есептерді шешуге арналған алгоритмдерге қатысты. Когнитивті есептеулер машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады.
Когнитивті есептеулер компьютерге шешім қабылдау үшін адамның когнитивтік қабілеттерін имитациялау және толықтыру мүмкіндігін береді. Машиналық оқыту деректерді талдау, олардан үйрену, үлгілерді тану және сәйкесінше шешім қабылдау үшін өздігінен білім алу алгоритмдерін жасауға мүмкіндік береді. Дегенмен, когнитивті есептеулерге негізделген және машиналық оқытуға негізделген қолданбаларды бөлу және шекараны сызу қиын.
Когнитивті есептеу дегеніміз не?
Когнитивті есептеу технологиясы адам миының қалай сезетінін, себептерін және тапсырмаларға жауаптарын нақты модельдер жасауға мүмкіндік береді. Ол машиналық оқытуды, деректерді өңдеуді, табиғи тілді өңдеуді және үлгіні тануды, т.б. пайдаланатын өздігінен білім алу жүйелерін пайдаланады. Ол адамның қатысуынсыз мәселелерді шеше алатын автоматтандырылған жүйелерді дамытуға көмектеседі.
Қазіргі әлемде күнделікті деректердің үлкен көлемі жасалады. Олардың құрамында түсіндіруге болатын күрделі үлгілер бар. Ақылды шешімдер қабылдау үшін олардағы үлгілерді тану өте маңызды. Когнитивті есептеулер дұрыс деректерді пайдалана отырып, бизнес шешімдерін қабылдауға мүмкіндік береді. Сондықтан бұл сенімді қорытындыға келуге көмектеседі. Когнитивті есептеу жүйелері кері байланыстарды, өткен тәжірибелерді және жаңа деректерді пайдалана отырып жақсырақ шешім қабылдай алады. Виртуалды шындық пен робототехника - когнитивті есептеулерді пайдаланатын бірнеше мысал.
Машиналық оқыту дегеніміз не?
Machine Learning нысанға бағытталған бағдарламалау сияқты стандартты бағдарламалау тәжірибесіне сүйенбестен деректерден үйрене алатын алгоритмдерді білдіреді. Машиналық оқыту алгоритмдері деректерді талдайды, олардан үйренеді және шешім қабылдайды. Ол кіріс деректерді пайдаланады және нәтижелерді болжау үшін статистикалық талдауды пайдаланады. Машиналық оқыту қосымшаларын әзірлеуге арналған ең көп таралған тілдер R және Python болып табылады. Бұдан басқа, C++, Java және MATLAB да машиналық оқыту қолданбаларын жасауға көмектеседі.
Машинаны оқыту екі түрге бөлінеді. Оларды бақыланатын оқыту және бақылаусыз оқыту деп атайды. Бақыланатын оқытуда біз модельді жаттықтырамыз, сондықтан ол сәйкесінше болашақ инстанцияларды болжайды. Белгіленген деректер жинағы осы үлгіні үйретуге көмектеседі. Белгіленген деректер жинағы кірістер мен сәйкес шығыстардан тұрады. Олардың негізінде жүйе жаңа енгізу үшін шығысты болжай алады. Одан әрі бақыланатын оқытудың екі түрі – регрессия және классификация. Регрессия бұрын белгіленген деректер негізінде болашақ нәтижелерді болжайды, ал жіктеу белгіленген деректерді санаттайды.
Бақылаусыз оқытуда біз үлгіні жаттықтырмаймыз. Оның орнына алгоритмнің өзі ақпаратты өзі ашады. Сондықтан, бақылаусыз оқыту алгоритмдері қорытындыға келу үшін таңбаланбаған деректерді пайдаланады. Ол таңбаланбаған деректерден топтарды немесе кластерлерді табуға көмектеседі. Әдетте, бақылаусыз оқыту алгоритмдері бақыланатын оқыту алгоритмдеріне қарағанда қиын. Жалпы, машиналық оқыту алгоритмдері өздігінен білім алу жүйелерін дамытуға көмектеседі.
Когнитивті есептеулер мен машиналық оқытудың арасында қандай байланыс бар?
Когнитивті есептеу жүйелері машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады
Когнитивті есептеу мен машиналық оқытудың айырмашылығы неде?
Когнитивті есептеулер – шешім қабылдауды жақсарту үшін адам миының жұмысын имитациялайтын жаңа аппараттық және/немесе бағдарламалық құралға сілтеме жасайтын технология. Өңдеуді үйрену компьютерлерге деректерден үйренуге және белгілі бір тапсырма бойынша өнімділікті біртіндеп жақсартуға мүмкіндік беретін статистикалық әдістерді қолданатын алгоритмдерді білдіреді. Когнитивтік есептеулер - бұл технология, бірақ Machine Learning алгоритмдерге қатысты. Бұл когнитивті есептеулер мен машиналық оқытудың негізгі айырмашылығы.
Одан әрі, когнитивтік есептеулер компьютерге шешім қабылдау үшін адамның когнитивтік қабілеттерін имитациялау және толықтыру мүмкіндігін береді, ал машиналық оқыту деректерді талдау, олардан үйрену, үлгілерді тану және сәйкесінше шешім қабылдау үшін өздігінен білім алу алгоритмдерін жасауға мүмкіндік береді.
Қорытынды – Когнитивті есептеу және машиналық оқыту
Когнитивті есептеулер мен машиналық оқытудың айырмашылығы мынада: когнитивті есептеулер технология болып табылады, ал машиналық оқыту есептерді шешуге арналған алгоритмдерге қатысты. Олар робототехника, компьютерлік көру, бизнесті болжау және т.б. сияқты көптеген қолданбаларда қолданылады.
