Nyckelskillnaden mellan kognitiv beräkning och maskininlärning är att kognitiv beräkning är en teknik medan maskininlärning hänvisar till algoritmer för att lösa problem. Kognitiv datoranvändning använder maskininlärningsalgoritmer.
Cognitive Computing ger en dator möjlighet att simulera och komplettera människans kognitiva förmåga att fatta beslut. Maskininlärning gör det möjligt att utveckla självlärande algoritmer för att analysera data, lära av dem, känna igen mönster och fatta beslut därefter. Det är dock svårt att dra en gräns och dela upp de kognitiva datorbaserade och maskininlärningsbaserade applikationerna.
Vad är Cognitive Computing?
Cognitive Computing-tekniken gör det möjligt att göra exakta modeller av hur den mänskliga hjärnan känner, skäl och svar på uppgifter. Den använder självlärande system som använder maskininlärning, datautvinning, naturlig språkbehandling och mönsterigenkänning, etc. Det hjälper till att utveckla automatiserade system som kan lösa problem utan mänsklig inblandning.
I den moderna världen produceras en stor mängd data dagligen. De innehåller komplexa mönster att tolka. För att fatta smarta beslut är det viktigt att känna igen mönstren i dem. Kognitiv databehandling gör det möjligt att fatta affärsbeslut med hjälp av korrekt data. Därför hjälper det att dra slutsatser med tillförsikt. De kognitiva datorsystemen kan ta bättre beslut med hjälp av feedback, tidigare erfarenheter och ny data. Virtuell verklighet och robotik är några exempel som använder kognitiv datoranvändning.
Vad är maskininlärning?
Machine Learning hänvisar till algoritmer som kan lära av data utan att förlita sig på standardprogrammeringsmetoder som objektorienterad programmering. Maskininlärningsalgoritmer analyserar data, lär av dem och fattar beslut. Den använder indata och använder statistisk analys för att förutsäga utdata. De vanligaste språken för att utveckla applikationer för maskininlärning är R och Python. Förutom det hjälper C++, Java och MATLAB också till att utveckla applikationer för maskininlärning.
Machine learning delas in i två typer. De kallas övervakat lärande och oövervakat lärande. I övervakat lärande tränar vi en modell, så att den förutsäger framtida tillfällen därefter. En märkt dataset hjälper till att träna denna modell. Den märkta datamängden består av ingångar och motsvarande utdata. Baserat på dem kan systemet förutsäga utdata för ny ingång. Vidare är de två typerna av övervakat lärande regression och klassificering. Regression förutsäger framtida utfall baserat på tidigare märkta data medan klassificering kategoriserar märkta data.
Vid oövervakat lärande tränar vi ingen modell. Istället upptäcker algoritmen själv informationen på egen hand. Därför använder oövervakade inlärningsalgoritmer omärkta data för att komma till slutsatserna. Det hjälper till att hitta grupper eller kluster från omärkta data. Vanligtvis är oövervakade inlärningsalgoritmer svåra än övervakade inlärningsalgoritmer. Sammantaget hjälper maskininlärningsalgoritmer till att utveckla självlärande system.
Vilket är förhållandet mellan kognitiv datoranvändning och maskininlärning?
Kognitiva datorsystem använder maskininlärningsalgoritmer
Vad är skillnaden mellan kognitiv datoranvändning och maskininlärning?
Cognitive Computing är tekniken som refererar till ny hårdvara och/eller mjukvara som efterliknar den mänskliga hjärnans funktion för att förbättra beslutsfattandet. Bearbetningsinlärning hänvisar till algoritmer som använder statistiska tekniker för att ge datorer att lära av data och för att successivt förbättra prestanda för en specifik uppgift. Cognitive Computing är en teknik men Machine Learning hänvisar till algoritmer. Detta är den största skillnaden mellan kognitiv beräkning och maskininlärning.
Dessutom ger Cognitive Computing förmågan för en dator att simulera och komplettera människans kognitiva förmågor för att fatta beslut medan maskininlärning gör det möjligt att utveckla självlärande algoritmer för att analysera data, lära av dem, känna igen mönster och fatta beslut därefter.
Sammanfattning – Cognitive Computing vs Machine Learning
Skillnaden mellan kognitiv beräkning och maskininlärning är att kognitiv beräkning är en teknik medan maskininlärning hänvisar till algoritmer för att lösa problem. De används i många olika tillämpningar som robotik, datorseende, affärsförutsägelser och många fler.
