Когнитивдик эсептөө менен машиналык үйрөнүүнүн негизги айырмасы - когнитивдик эсептөө технологиясы, ал эми машина үйрөнүү көйгөйлөрдү чечүү үчүн алгоритмдерди билдирет. Когнитивдик эсептөө машиналарды үйрөнүү алгоритмдерин колдонот.
Когнитивдик эсептөө компьютерге чечимдерди кабыл алууда адамдын когнитивдик жөндөмдөрүн имитациялоо жана толуктоо мүмкүнчүлүгүн берет. Машина үйрөнүү маалыматтарды талдоо, алардан үйрөнүү, үлгүлөрдү таануу жана ошого жараша чечим кабыл алуу үчүн өзүн-өзү үйрөнүү алгоритмдерин иштеп чыгууга мүмкүндүк берет. Бирок, чек коюу жана когнитивдик эсептөө жана машина үйрөнүү негизиндеги тиркемелерди бөлүү кыйын.
Когнитивдик эсептөө деген эмне?
Когнитивдик Эсептөө технологиясы адамдын мээси кандай сезээри, себептери жана тапшырмаларга жооп берери боюнча так моделдерди түзүүгө мүмкүндүк берет. Ал машина менен үйрөнүүнү, маалыматтарды казып алууну, табигый тилди иштетүүнү жана үлгү таанууну ж.б. колдонгон өз алдынча үйрөнүүчү системаларды колдонот. Ал адамдын катышуусуз эле маселелерди чече ала турган автоматташтырылган системаларды иштеп чыгууга жардам берет.
Заманбап дүйнөдө күн сайын чоң көлөмдөгү маалымат өндүрүлөт. Алар чечмелөө үчүн татаал үлгүлөрдү камтыйт. Акылдуу чечимдерди кабыл алуу үчүн алардагы үлгүлөрдү таануу абдан маанилүү. Когнитивдик эсептөө туура маалыматтарды колдонуу менен бизнес чечимдерди кабыл алууга мүмкүндүк берет. Ошондуктан, бул ишеним менен тыянак чыгарууга жардам берет. Когнитивдик эсептөө системалары пикирлерди, мурунку тажрыйбаларды жана жаңы маалыматтарды колдонуу менен жакшыраак чечим кабыл алат. Виртуалдык реалдуулук жана робототехника - когнитивдик эсептөөлөрдү колдонгон бир нече мисал.
Машина үйрөнүү деген эмне?
Машинаны үйрөнүү объектиге багытталган программалоо сыяктуу стандарттуу программалоо практикасына таянбастан маалыматтардан үйрөнө турган алгоритмдерди билдирет. Машина үйрөнүү алгоритмдери маалыматтарды талдап, алардан үйрөнүп, чечим кабыл алат. Ал киргизилген маалыматтарды колдонот жана жыйынтыктарды болжолдоо үчүн статистикалык анализди колдонот. Машина үйрөнүү колдонмолорун иштеп чыгуу үчүн эң кеңири таралган тилдер R жана Python болуп саналат. Мындан тышкары, C++, Java жана MATLAB да машина үйрөнүү колдонмолорун иштеп чыгууга жардам берет.
Машинаны үйрөнүү эки түргө бөлүнөт. Алар көзөмөлсүз окутуу жана көзөмөлсүз окутуу деп аталат. Көзөмөлдөнгөн окутууда биз моделди үйрөтөбүз, ошондуктан ал келечектеги учурларды ошого жараша болжолдойт. Белгиленген маалымат топтому бул моделди үйрөтүүгө жардам берет. Белгиленген берилиштер жыйындысы кириштерден жана тиешелүү чыгуулардан турат. Алардын негизинде, система жаңы киргизүү үчүн чыгарууну алдын ала алат. Андан ары, көзөмөлдөнгөн окутуунун эки түрү регрессия жана классификация болуп саналат. Регрессия мурда белгиленген дайындардын негизинде келечектеги натыйжаларды болжолдойт, ал эми классификация энбелгиленген дайындарды категорияларга бөлөт.
Көзөмөлсүз окутууда биз моделди үйрөтпөйбүз. Анын ордуна, алгоритм өзү маалыматты өз алдынча ачат. Ошондуктан, көзөмөлсүз окутуу алгоритмдери жыйынтыкка келүү үчүн белгиленбеген маалыматтарды колдонушат. Бул белгиленбеген маалыматтардан топторду же кластерлерди табууга жардам берет. Адатта, көзөмөлсүз окутуу алгоритмдери көзөмөлдөгү окутуу алгоритмдерине караганда кыйын. Жалпысынан, машина үйрөнүү алгоритмдери өз алдынча үйрөнүү системаларын өнүктүрүүгө жардам берет.
Когнитивдик эсептөө менен машина үйрөнүүнүн ортосунда кандай байланыш бар?
Когнитивдик эсептөө системалары машина үйрөнүү алгоритмдерин колдонот
Когнитивдик эсептөө менен машиналык үйрөнүүнүн ортосунда кандай айырма бар?
Когнитивдик эсептөө – чечим кабыл алууну жакшыртуу үчүн адамдын мээсинин иштешин туураган жаңы аппараттык жана/же программалык камсыздоого тиешелүү технология. Иштеп чыгууну үйрөнүү компьютерлерге берилиштерден үйрөнүүгө жана белгилүү бир тапшырманы аткарууну акырындык менен жакшыртууга берүү үчүн статистикалык ыкмаларды колдонгон алгоритмдерди билдирет. Когнитивдик эсептөө - бул технология, бирок Machine Learning алгоритмдерди билдирет. Бул когнитивдик эсептөө менен машиналык үйрөнүүнүн негизги айырмасы.
Мындан тышкары, Когнитивдик эсептөө компьютерге адамдын чечим кабыл алуудагы когнитивдик жөндөмдүүлүктөрүн имитациялоо жана толуктоо мүмкүнчүлүгүн берет, ал эми Machine Learning маалыматтарды талдоо, алардан үйрөнүү, үлгүлөрдү таануу жана ошого жараша чечим кабыл алуу үчүн өзүн-өзү үйрөнүү алгоритмдерин иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
Кыскача маалымат – Когнитивдик эсептөө жана машина үйрөнүү
Когнитивдик эсептөө менен машиналык үйрөнүүнүн айырмасы – когнитивдик эсептөө технология, ал эми машина үйрөнүү көйгөйлөрдү чечүү үчүн алгоритмдерди билдирет. Алар робототехника, компьютердик көрүнүш, бизнести болжолдоо жана башка көптөгөн колдонмолордо колдонулат.
