Kluczowa różnica między obliczeniami kognitywnymi a uczeniem maszynowym polega na tym, że obliczenia kognitywne to technologia, podczas gdy uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów rozwiązywania problemów. Obliczenia kognitywne wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego.
Cognitive Computing daje komputerowi możliwość symulowania i uzupełniania zdolności poznawczych człowieka do podejmowania decyzji. Uczenie maszynowe pozwala na opracowanie algorytmów samouczących się do analizy danych, uczenia się na ich podstawie, rozpoznawania wzorców i podejmowania odpowiednich decyzji. Jednak trudno jest wytyczyć granicę i podzielić aplikacje oparte na obliczeniach kognitywnych i na uczeniu maszynowym.
Co to jest przetwarzanie kognitywne?
Technologia Cognitive Computing umożliwia tworzenie dokładnych modeli tego, jak ludzki mózg wyczuwa, uzasadnia i reaguje na zadania. Wykorzystuje systemy samouczące się, które wykorzystują uczenie maszynowe, eksplorację danych, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie wzorców itp. Pomaga rozwijać zautomatyzowane systemy, które mogą rozwiązywać problemy bez udziału człowieka.
We współczesnym świecie codziennie wytwarzana jest duża ilość danych. Zawierają złożone wzorce do interpretacji. Aby podejmować mądre decyzje, konieczne jest rozpoznanie w nich wzorców. Przetwarzanie kognitywne pozwala na podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie prawidłowych danych. Dlatego pomaga dojść do wniosków z ufnością. Systemy przetwarzania kognitywnego mogą podejmować lepsze decyzje na podstawie informacji zwrotnych, przeszłych doświadczeń i nowych danych. Rzeczywistość wirtualna i robotyka to kilka przykładów, które wykorzystują obliczenia kognitywne.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów, które mogą uczyć się na podstawie danych bez polegania na standardowych praktykach programowania, takich jak programowanie obiektowe. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane, uczą się z nich i podejmują decyzje. Wykorzystuje dane wejściowe i wykorzystuje analizę statystyczną do przewidywania wyników. Najpopularniejszymi językami do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego są R i Python. Poza tym C++, Java i MATLAB pomagają również w tworzeniu aplikacji do uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe dzieli się na dwa typy. Nazywa się je uczeniem nadzorowanym i uczeniem nienadzorowanym. W uczeniu nadzorowanym szkolimy model, aby odpowiednio przewidywał przyszłe instancje. Zestaw danych z etykietą pomaga w szkoleniu tego modelu. Etykietowany zbiór danych składa się z danych wejściowych i odpowiednich danych wyjściowych. Na ich podstawie system może przewidzieć wynik dla nowego wejścia. Co więcej, dwa rodzaje nadzorowanego uczenia się to regresja i klasyfikacja. Regresja przewiduje przyszłe wyniki na podstawie wcześniej oznaczonych danych, podczas gdy klasyfikacja kategoryzuje dane oznaczone etykietą.
W nienadzorowanym uczeniu się nie szkolimy modelu. Zamiast tego sam algorytm sam odkrywa informacje. Dlatego nienadzorowane algorytmy uczenia się wykorzystują dane nieoznakowane do wyciągania wniosków. Pomaga znaleźć grupy lub klastry z danych nieoznakowanych. Zazwyczaj algorytmy uczenia nienadzorowanego są trudniejsze niż algorytmy uczenia nadzorowanego. Ogólnie rzecz biorąc, algorytmy uczenia maszynowego pomagają rozwijać systemy samouczące się.
Jaki jest związek między obliczeniami kognitywnymi a uczeniem maszynowym?
Systemy przetwarzania kognitywnego wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego
Jaka jest różnica między obliczeniami kognitywnymi a uczeniem maszynowym?
Cognitive Computing to technologia odnosząca się do nowego sprzętu i/lub oprogramowania, które naśladuje funkcjonowanie ludzkiego mózgu w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji. Uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów, które wykorzystują techniki statystyczne, aby umożliwić komputerom uczenie się na podstawie danych i stopniową poprawę wydajności określonego zadania. Cognitive Computing to technologia, ale Machine Learning odnosi się do algorytmów. To jest główna różnica między obliczeniami kognitywnymi a uczeniem maszynowym.
Co więcej, Cognitive Computing daje komputerowi możliwość symulowania i uzupełniania ludzkich zdolności poznawczych do podejmowania decyzji, podczas gdy uczenie maszynowe umożliwia rozwój algorytmów samouczących się w celu analizowania danych, uczenia się na ich podstawie, rozpoznawania wzorców i odpowiedniego podejmowania decyzji.
Podsumowanie – Obliczenia kognitywne a uczenie maszynowe
Różnica między obliczeniami kognitywnymi a uczeniem maszynowym polega na tym, że obliczenia kognitywne to technologia, podczas gdy uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów rozwiązywania problemów. Są wykorzystywane w wielu różnych zastosowaniach, takich jak robotyka, wizja komputerowa, prognozy biznesowe i wiele innych.
