Põhiline erinevus kognitiivse andmetöötluse ja masinõppe vahel seisneb selles, et kognitiivne andmetöötlus on tehnoloogia, samas kui masinõpe viitab probleemide lahendamise algoritmidele. Kognitiivne andmetöötlus kasutab masinõppe algoritme.
Kognitiivne andmetöötlus annab arvutile võimaluse simuleerida ja täiendada inimese kognitiivseid võimeid otsuste tegemiseks. Masinõpe võimaldab arendada iseõppivaid algoritme andmete analüüsimiseks, nendest õppimiseks, mustrite äratundmiseks ja nende järgi otsuste tegemiseks. Siiski on raske tõmmata piiri ja jagada kognitiivsel andmetöötlusel põhinevaid ja masinõppepõhiseid rakendusi.
Mis on kognitiivne andmetöötlus?
Kognitiivne andmetöötlustehnoloogia võimaldab luua täpseid mudeleid selle kohta, kuidas inimaju tajub, põhjuseid ja vastuseid ülesannetele. See kasutab iseõppivaid süsteeme, mis kasutavad masinõpet, andmekaevet, loomuliku keele töötlemist ja mustrituvastust jne. See aitab välja töötada automatiseeritud süsteeme, mis suudavad probleeme lahendada ilma inimese osaluseta.
Kaasaegses maailmas toodetakse iga päev suur hulk andmeid. Need sisaldavad keerulisi tõlgendatavaid mustreid. Arukate otsuste tegemiseks on ülioluline ära tunda neis esinevad mustrid. Kognitiivne andmetöötlus võimaldab teha õigeid andmeid kasutades äriotsuseid. Seetõttu aitab see enesekindl alt järeldustele jõuda. Kognitiivsed andmetöötlussüsteemid saavad tagasisidet, varasemaid kogemusi ja uusi andmeid kasutades teha paremaid otsuseid. Virtuaalreaalsus ja robootika on mõned näited, mis kasutavad kognitiivset andmetöötlust.
Mis on masinõpe?
Masinõpe viitab algoritmidele, mis saavad andmetest õppida ilma standardsetele programmeerimistavadele, nagu objektorienteeritud programmeerimine, tuginemata. Masinõppe algoritmid analüüsivad andmeid, õpivad neist ja teevad otsuseid. See kasutab sisendandmeid ja statistilist analüüsi, et ennustada väljundeid. Kõige levinumad masinõpperakenduste arendamise keeled on R ja Python. Peale selle aitavad masinõpperakendusi arendada ka C++, Java ja MATLAB.
Masinõpe jaguneb kahte tüüpi. Neid nimetatakse juhendatud õppimiseks ja juhendamata õppimiseks. Juhendatud õppes koolitame mudelit, nii et see ennustab tulevasi juhtumeid vastav alt. Märgistatud andmestik aitab seda mudelit koolitada. Märgistatud andmestik koosneb sisenditest ja vastavatest väljunditest. Nende põhjal saab süsteem ennustada väljundit uuele sisendile. Lisaks on kaks juhendatud õppimise tüüpi regressioon ja klassifitseerimine. Regressioon ennustab tulevasi tulemusi eelnev alt märgistatud andmete põhjal, samas kui klassifikatsioon kategoriseerib märgistatud andmed.
Järelevalveta õppimisel me modelli ei koolita. Selle asemel avastab algoritm ise teabe ise. Seetõttu kasutavad järelevalveta õppealgoritmid järelduste tegemiseks märgistamata andmeid. See aitab leida märgistamata andmetest rühmi või klastreid. Tavaliselt on järelevalveta õppealgoritmid keerulisemad kui juhendatud õppealgoritmid. Üldiselt aitavad masinõppe algoritmid arendada iseõppivaid süsteeme.
Milline on kognitiivse andmetöötluse ja masinõppe vaheline seos?
Kognitiivsed andmetöötlussüsteemid kasutavad masinõppe algoritme
Mis vahe on kognitiivsel andmetöötlusel ja masinõppel?
Kognitiivne andmetöötlus on tehnoloogia, mis viitab uuele riist- ja/või tarkvarale, mis jäljendab otsuste tegemise parandamiseks inimaju tööd. Mehaaniline õpe viitab algoritmidele, mis kasutavad statistilisi tehnikaid, et võimaldada arvutitel andmetest õppida ja järk-järgult parandada konkreetse ülesande jõudlust. Kognitiivne andmetöötlus on tehnoloogia, kuid masinõpe viitab algoritmidele. See on peamine erinevus kognitiivse andmetöötluse ja masinõppe vahel.
Lisaks annab kognitiivne andmetöötlus arvutile võimaluse simuleerida ja täiendada inimese kognitiivseid võimeid otsuste langetamiseks, samas kui masinõpe võimaldab välja töötada iseõppivaid algoritme andmete analüüsimiseks, nendest õppimiseks, mustrite äratundmiseks ja vastav alt otsuste tegemiseks.
Kokkuvõte – kognitiivne andmetöötlus vs masinõpe
Kognitiivse andmetöötluse ja masinõppe erinevus seisneb selles, et kognitiivne andmetöötlus on tehnoloogia, samas kui masinõpe viitab probleemide lahendamise algoritmidele. Neid kasutatakse paljudes rakendustes, nagu robootika, arvutinägemine, äriennustused ja palju muud.
