Die sleutelverskil tussen kognitiewe rekenaar en masjienleer is dat kognitiewe rekenaar 'n tegnologie is, terwyl masjienleer verwys na algoritmes om probleme op te los. Kognitiewe rekenaars gebruik masjienleeralgoritmes.
Kognitiewe Rekenaarkunde gee die vermoë aan 'n rekenaar om die mens se kognitiewe vermoëns te simuleer en aan te vul om besluite te neem. Masjienleer laat die ontwikkeling van selflerende algoritmes toe om data te ontleed, daaruit te leer, patrone te herken en daarvolgens besluite te neem. Dit is egter moeilik om 'n grens te trek en die kognitiewe rekenaargebaseerde en masjienleergebaseerde toepassings te verdeel.
Wat is kognitiewe rekenaars?
Kognitiewe rekenaartegnologie maak dit moontlik om akkurate modelle te maak oor hoe die menslike brein sintuie, redes en reaksies op take aanvoel. Dit gebruik selfleerstelsels wat masjienleer, data-ontginning, natuurlike taalverwerking en patroonherkenning, ens. gebruik. Dit help om geoutomatiseerde stelsels te ontwikkel wat probleme kan oplos sonder menslike betrokkenheid.
In die moderne wêreld produseer 'n groot hoeveelheid data daagliks. Hulle bevat komplekse patrone om te interpreteer. Om slim besluite te neem, is dit noodsaaklik om die patrone daarin te herken. Kognitiewe rekenaars maak dit moontlik om besigheidsbesluite te neem met behulp van korrekte data. Daarom help dit om met selfvertroue tot gevolgtrekkings te kom. Die kognitiewe rekenaarstelsels kan beter besluite neem deur terugvoer, vorige ervarings en nuwe data te gebruik. Virtuele realiteit en robotika is min voorbeelde wat kognitiewe rekenaars gebruik.
Wat is Masjienleer?
Masjineleer verwys na algoritmes wat uit data kan leer sonder om op standaardprogrammeringspraktyke soos objekgeoriënteerde programmering staat te maak. Masjienleeralgoritmes ontleed data, leer daaruit en neem besluite. Dit gebruik insetdata en gebruik statistiese analise om uitsette te voorspel. Die mees algemene tale om masjienleertoepassings te ontwikkel, is R en Python. Anders as dit, help C++, Java en MATLAB ook om masjienleertoepassings te ontwikkel.
Masjineleer verdeel in twee tipes. Hulle word onder toesig leer en leer sonder toesig genoem. In leer onder toesig lei ons 'n model op, sodat dit die toekomstige gevalle dienooreenkomstig voorspel. 'n Gemerkte datastel help om hierdie model op te lei. Die benoemde datastel bestaan uit insette en ooreenstemmende uitsette. Op grond daarvan kan die stelsel die uitset vir nuwe insette voorspel. Verder is die twee tipes leer onder toesig regressie en klassifikasie. Regressie voorspel die toekomstige uitkomste gebaseer op die voorheen benoemde data, terwyl klassifikasie die benoemde data kategoriseer.
In leer sonder toesig lei ons nie 'n model op nie. In plaas daarvan ontdek die algoritme self die inligting. Leeralgoritmes sonder toesig gebruik dus ongemerkte data om tot die gevolgtrekkings te kom. Dit help om groepe of groepe uit ongemerkte data te vind. Gewoonlik is leeralgoritmes sonder toesig moeilik as leeralgoritmes onder toesig. In die algemeen help masjienleeralgoritmes om selfleerstelsels te ontwikkel.
Wat is die verhouding tussen kognitiewe rekenaar en masjienleer?
Kognitiewe rekenaarstelsels gebruik masjienleeralgoritmes
Wat is die verskil tussen kognitiewe rekenaarleer en masjienleer?
Kognitiewe Rekenaarkunde is die tegnologie wat verwys na nuwe hardeware en/of sagteware wat die werking van die menslike brein naboots om besluitneming te verbeter. Bewerkingsleer verwys na algoritmes wat statistiese tegnieke gebruik om rekenaars te gee om uit data te leer en om prestasie op 'n spesifieke taak progressief te verbeter. Kognitiewe rekenaars is 'n tegnologie, maar masjienleer verwys na algoritmes. Dit is die hoofverskil tussen kognitiewe rekenaars en masjienleer.
Verder gee kognitiewe rekenaars die vermoë vir 'n rekenaar om die mens se kognitiewe vermoëns te simuleer en aan te vul om besluite te neem, terwyl Masjienleer die ontwikkeling van selflerende algoritmes toelaat om data te ontleed, daaruit te leer, patrone te herken en besluite dienooreenkomstig te neem.
Opsomming – Kognitiewe Rekenaarkunde vs Masjienleer
Die verskil tussen kognitiewe rekenaar en masjienleer is dat kognitiewe rekenaar 'n tegnologie is, terwyl masjienleer verwys na algoritmes om probleme op te los. Hulle word in 'n groot verskeidenheid toepassings gebruik, soos robotika, rekenaarvisie, besigheidsvoorspellings en vele meer.
