Bilişsel Hesaplama ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark

temel fark bilişsel hesaplama ve makine öğrenmesi arasında bilişsel hesaplama bir teknolojidir, oysa makine öğrenimi problemleri çözmek için algoritmaları ifade eder. Bilişsel hesaplama, makine öğrenme algoritmalarını kullanır.

Bilişsel Hesaplama, bir bilgisayara karar vermek için insanın bilişsel yeteneklerini simüle etme ve tamamlama yeteneği verir. Makine öğrenimi, verileri analiz etmek, onlardan öğrenmek, kalıpları tanımak ve buna göre kararlar vermek için kendi kendine öğrenme algoritmalarının geliştirilmesine olanak tanır. Ancak, bir sınır çizmek ve bilişsel hesaplama tabanlı ve makine öğrenimi tabanlı uygulamaları bölmek zordur.

İÇİNDEKİLER

1. Genel Bakış ve Temel Fark
2. Bilişsel Hesaplama Nedir
3. Makine Öğrenmesi Nedir
4. Bilişsel Hesaplama ve Makine Öğrenmesi Arasındaki İlişki
5. Yan Yana Karşılaştırma - Tablo Şeklinde Bilişsel Hesaplama ve Makine Öğrenimi
6. Özet

Bilişsel Hesaplama Nedir?

Bilişsel Hesaplama teknolojisi, insan beyninin görevlere nasıl algıladığı, nedenleri ve yanıtları hakkında doğru modeller yapılmasına izin verir. Makine öğrenimi, veri madenciliği, doğal dil işleme ve örüntü tanıma vb. Kullanan kendi kendine öğrenme sistemleri kullanır. İnsan katılımı olmadan sorunları çözebilecek otomatik sistemler geliştirmeye yardımcı olur..

Modern dünyada günlük olarak büyük miktarda veri üretilir. Yorumlamak için karmaşık desenler içerirler. Akıllı kararlar vermek için, içlerindeki kalıpları tanımak çok önemlidir. Bilişsel hesaplama, doğru verileri kullanarak iş kararları almanızı sağlar. Bu nedenle, sonuçlara güvenle ulaşmaya yardımcı olur. Bilişsel bilgi işlem sistemleri geri bildirimleri, geçmiş deneyimleri ve yeni verileri kullanarak daha iyi kararlar alabilir. Sanal gerçeklik ve robot bilişsel bilişim kullanan birkaç örnektir.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenimi, nesne yönelimli programlama gibi standart programlama uygulamalarına dayanmadan verilerden öğrenilebilen algoritmaları ifade eder. Makine öğrenimi algoritmaları verileri analiz eder, onlardan öğrenir ve kararlar alır. Girdi verilerini kullanır ve çıktıları tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanır. Makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için en yaygın diller R ve Python'dur. Bunun dışında, C ++, Java ve MATLAB makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesine de yardımcı olur.

Makine öğrenimi iki türe ayrılır. Bunlara denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme denir. Denetimli öğrenmede bir model geliştiririz, bu nedenle gelecekteki örnekleri buna göre tahmin eder. Etiketli bir veri kümesi bu modeli eğitmeye yardımcı olur. Etiketli veri kümesi girişlerden ve ilgili çıkışlardan oluşur. Onlara dayanarak, sistem yeni girdi için çıktıyı tahmin edebilir. Ayrıca, denetimli öğrenmenin iki türü regresyon ve sınıflandırmadır. Regresyon, önceden etiketlenmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin ederken, sınıflandırma etiketlenmiş verileri kategorize eder.

Denetimsiz öğrenmede bir model eğitmiyoruz. Bunun yerine, algoritmanın kendisi bilgiyi tek başına keşfeder. Bu nedenle, denetimsiz öğrenme algoritmaları sonuçlara varmak için etiketlenmemiş veriler kullanır. Etiketlenmemiş verilerden gruplar veya kümeler bulmanıza yardımcı olur. Genellikle, denetimsiz öğrenme algoritmaları, denetimli öğrenme algoritmalarından daha zordur. Genel olarak, makine öğrenme algoritmaları kendi kendine öğrenme sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olur.

Bilişsel Hesaplama ve Makine Öğrenmesi Arasındaki İlişki Nedir??

• Bilişsel hesaplama sistemleri makine öğrenme algoritmalarını kullanır.

Bilişsel Hesaplama ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark Nedir??

Bilişsel Hesaplama, karar vermeyi iyileştirmek için insan beyninin işleyişini taklit eden yeni donanım ve / veya yazılıma atıfta bulunan teknolojidir. İşleme öğrenimi, bilgisayarlara verilerden öğrenmeleri ve belirli bir görevdeki performansı aşamalı olarak iyileştirmeleri için istatistiksel teknikler kullanan algoritmaları ifade eder. Bilişsel Hesaplama bir teknolojidir, ancak Makine Öğrenimi algoritmaları ifade eder. Bilişsel hesaplama ve makine öğrenmesi arasındaki temel fark budur..

Ayrıca, Bilişsel Hesaplama, bir bilgisayara karar vermek için insanın bilişsel yeteneklerini simüle etme ve tamamlama yeteneği verirken, Makine öğrenimi verileri analiz etmek, onlardan öğrenmek, kalıpları tanımak ve buna göre kararlar vermek için kendi kendine öğrenme algoritmaları geliştirmeye izin verir..

Özet - Bilişsel Hesaplama ve Makine Öğrenimi

Bilişsel bilişim ve makine öğrenimi arasındaki fark bilişsel bilişimin bir teknolojidir, oysa makine öğrenimi problemleri çözmek için algoritmaları ifade eder. Robotik, bilgisayar görme, iş tahminleri ve daha pek çok uygulamada kullanılırlar..

Referans:

1.SciTechUK. Bilişsel Hesaplama | Ne İçin Kullanılabilir ?, Bilim ve Teknoloji Tesisleri Konseyi, 10 Mayıs 2016. Buradan erişilebilir 
2.TheBigDataUniversity. Makine Öğrenimi - Denetimli VS Denetimsiz Öğrenme, Bilişsel Sınıf, 13 Mart 2017. Buradan erişilebilir 

Görünüm inceliği:

1.'2729781 'GDJ (CC0) · Pixabay'de ücretsiz