შემეცნებით გამოთვლასა და მანქანათმცოდნეობას შორის მთავარი განსხვავება ისაა, რომ შემეცნებითი გამოთვლა არის ტექნოლოგია, ხოლო მანქანათმცოდნეობა ეხება ალგორითმებს პრობლემების გადასაჭრელად. შემეცნებითი გამოთვლა იყენებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს.
შემეცნებითი გამოთვლა კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას სიმულაცია მოახდინოს და შეავსოს ადამიანის შემეცნებითი შესაძლებლობები გადაწყვეტილების მისაღებად. მანქანური სწავლება საშუალებას იძლევა შეიმუშაოს თვითსწავლების ალგორითმები, რათა გააანალიზოს მონაცემები, ისწავლოს მათგან, ამოიცნოს შაბლონები და მიიღოს გადაწყვეტილებები შესაბამისად. თუმცა, ძნელია საზღვრის დახატვა და კოგნიტურ გამოთვლებზე დაფუძნებული და მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციების დაყოფა.
რა არის კოგნიტური გამოთვლა?
შემეცნებითი გამოთვლითი ტექნოლოგია საშუალებას გაძლევთ შექმნათ ზუსტი მოდელები იმის შესახებ, თუ როგორ გრძნობს ადამიანის ტვინი, მიზეზებს და პასუხობს ამოცანებს. ის იყენებს თვითსწავლების სისტემებს, რომლებიც იყენებენ მანქანურ სწავლებას, მონაცემთა მოპოვებას, ბუნებრივი ენის დამუშავებას და შაბლონების ამოცნობას და ა.შ. ის ეხმარება შექმნას ავტომატური სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ პრობლემების გადაჭრა ადამიანის ჩარევის გარეშე.
თანამედროვე სამყაროში ყოველდღიურად იწარმოება დიდი რაოდენობით მონაცემები. ისინი შეიცავს კომპლექსურ ნიმუშებს ინტერპრეტაციისთვის. ჭკვიანური გადაწყვეტილებების მისაღებად, სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია მათში არსებული შაბლონების ამოცნობა. კოგნიტური გამოთვლა საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ ბიზნეს გადაწყვეტილებები სწორი მონაცემების გამოყენებით. ამიტომ, ეს ხელს უწყობს დარწმუნებით დასკვნის გაკეთებას. კოგნიტურ გამოთვლით სისტემებს შეუძლიათ მიიღონ უკეთესი გადაწყვეტილებები გამოხმაურებების, წარსული გამოცდილების და ახალი მონაცემების გამოყენებით. ვირტუალური რეალობა და რობოტიკა არის რამდენიმე მაგალითი, რომლებიც იყენებენ კოგნიტურ გამოთვლებს.
რა არის მანქანური სწავლება?
მანქანური სწავლება ეხება ალგორითმებს, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემებიდან სტანდარტული პროგრამირების პრაქტიკაზე დაყრდნობის გარეშე, როგორიცაა ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირება.მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები აანალიზებენ მონაცემებს, სწავლობენ მათგან და იღებენ გადაწყვეტილებებს. ის იყენებს შეყვანის მონაცემებს და იყენებს სტატისტიკურ ანალიზს შედეგების პროგნოზირებისთვის. მანქანური სწავლების აპლიკაციების შემუშავების ყველაზე გავრცელებული ენებია R და Python. გარდა ამისა, C++, Java და MATLAB ასევე გვეხმარება მანქანური სწავლების აპლიკაციების შემუშავებაში.
მანქანური სწავლება იყოფა ორ ტიპად. მათ უწოდებენ ზედამხედველობით სწავლებას და უკონტროლო სწავლებას. ზედამხედველობით სწავლისას ჩვენ ვამზადებთ მოდელს, ასე რომ, ის პროგნოზირებს მომავალ შემთხვევებს შესაბამისად. ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრები დაგეხმარებათ ამ მოდელის მომზადებაში. ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრები შედგება შეყვანისა და შესაბამისი შედეგებისგან. მათზე დაყრდნობით, სისტემას შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს გამოსავალი ახალი შეყვანისთვის. გარდა ამისა, ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის ორი ტიპია რეგრესია და კლასიფიკაცია.რეგრესია პროგნოზირებს სამომავლო შედეგებს ადრე ეტიკეტირებული მონაცემების საფუძველზე, ხოლო კლასიფიკაცია ახდენს ეტიკეტირებული მონაცემების კატეგორიზაციას.
უკონტროლო სწავლებისას ჩვენ არ ვამზადებთ მოდელს. ამის ნაცვლად, ალგორითმი თავად აღმოაჩენს ინფორმაციას. მაშასადამე, უკონტროლო სწავლის ალგორითმები დასკვნამდე მისასვლელად იყენებენ არალეიბლირებულ მონაცემებს. ის გეხმარებათ ჯგუფების ან კლასტერების პოვნაში არალეიბლირებული მონაცემებიდან. ჩვეულებრივ, უკონტროლო სწავლის ალგორითმები რთულია, ვიდრე ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის ალგორითმები. მთლიანობაში, მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები ხელს უწყობს თვითსწავლის სისტემების განვითარებას.
რა კავშირია შემეცნებით გამოთვლასა და მანქანათმცოდნეობას შორის?
შემეცნებითი გამოთვლითი სისტემები იყენებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს
რა განსხვავებაა შემეცნებით გამოთვლასა და მანქანათმცოდნეობას შორის?
შემეცნებითი გამოთვლა არის ტექნოლოგია, რომელიც ეხება ახალ აპარატურას და/ან პროგრამულ უზრუნველყოფას, რომელიც ასახავს ადამიანის ტვინის ფუნქციონირებას გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად.მექანიკური სწავლება ეხება ალგორითმებს, რომლებიც იყენებენ სტატისტიკურ ტექნიკას, რათა კომპიუტერებმა ისწავლონ მონაცემებიდან და თანდათან გააუმჯობესონ შესრულება კონკრეტულ დავალებაზე. შემეცნებითი გამოთვლა არის ტექნოლოგია, მაგრამ მანქანათმცოდნეობა ეხება ალგორითმებს. ეს არის მთავარი განსხვავება შემეცნებით გამოთვლებსა და მანქანათმცოდნეობას შორის.
შემდეგ, შემეცნებითი გამოთვლები კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას მოახდინოს გადაწყვეტილებების მიღების ადამიანის კოგნიტური შესაძლებლობების სიმულაცია და შეავსება, ხოლო მანქანური სწავლება საშუალებას იძლევა შეიმუშაოს თვითსწავლის ალგორითმები მონაცემების გასაანალიზებლად, მათგან სწავლის, შაბლონების ამოცნობისა და შესაბამისად გადაწყვეტილების მისაღებად.
შეჯამება – შემეცნებითი გამოთვლები მანქანური სწავლების წინააღმდეგ
სხვაობა შემეცნებით გამოთვლასა და მანქანათმცოდნეობას შორის არის ის, რომ შემეცნებითი გამოთვლა არის ტექნოლოგია, ხოლო მანქანური სწავლება ეხება ალგორითმებს პრობლემების გადასაჭრელად.ისინი გამოიყენება მრავალფეროვან აპლიკაციებში, როგორიცაა რობოტიკა, კომპიუტერული ხედვა, ბიზნეს პროგნოზები და მრავალი სხვა.
