Forskel mellem kognitiv computing og maskinlæring

Det vigtigste forskel mellem kognitiv computing og maskinlæring er det kognitiv computing er en teknologi, mens maskinlæring refererer til algoritmer til at løse problemer. Kognitiv computing bruger maskinlæringsalgoritmer.

Kognitiv computing giver en computer mulighed for at simulere og komplementere menneskets kognitive evner til at træffe beslutninger. Maskinlæring gør det muligt at udvikle selvlæringsalgoritmer til at analysere data, lære af dem, genkende mønstre og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed. Det er imidlertid vanskeligt at tegne en grænse og opdele de kognitive databaserede og maskinlæringsbaserede applikationer.

INDHOLD

1. Oversigt og nøgleforskel
2. Hvad er kognitiv computing
3. Hvad er maskinlæring
4. Forholdet mellem kognitiv computing og maskinlæring
5. Sammenligning side ved side - kognitiv computing vs maskinlæring i tabelform
6. Resume

Hvad er kognitiv computing?

Kognitiv computerteknologi gør det muligt at fremstille nøjagtige modeller for, hvordan den menneskelige hjerne sanser, grunde og reaktioner på opgaver. Det bruger selvlærende systemer, der bruger maskinindlæring, data mining, naturlig sprogbehandling og mønstergenkendelse osv. Det hjælper med at udvikle automatiserede systemer, der kan løse problemer uden menneskelig involvering.

I den moderne verden produceres en stor mængde data dagligt. De indeholder komplekse mønstre, der skal fortolkes. For at tage smarte beslutninger er det vigtigt at genkende mønstrene i dem. Kognitiv computing gør det muligt at tage forretningsbeslutninger ved hjælp af korrekte data. Derfor hjælper det med at komme til konklusioner med tillid. De kognitive computersystemer kan tage bedre beslutninger ved hjælp af feedbacks, tidligere erfaringer og nye data. Virtuel virkelighed og robotik er få eksempler, der bruger kognitiv computing.

Hvad er maskinlæring?

Maskinindlæring refererer til algoritmer, der kan lære af data uden at stole på standard programmeringspraksis som objektorienteret programmering. Maskinlæringsalgoritmer analyserer data, lærer af dem og træffer beslutninger. Det bruger inputdata og bruger statistisk analyse til at forudsige output. De mest almindelige sprog til at udvikle applikationer til maskinlæring er R og Python. Bortset fra det hjælper C ++, Java og MATLAB også med at udvikle applikationer til maskinlæring.

Maskinindlæring opdeles i to typer. De kaldes overvåget læring og uovervåget læring. I overvåget læring træner vi en model, så den forudsiger de fremtidige tilfælde i overensstemmelse hermed. Et mærket datasæt hjælper med at træne denne model. Det mærkede datasæt består af input og tilsvarende output. Baseret på dem kan systemet forudsige output for nye input. Yderligere er de to typer overvåget læring regression og klassificering. Regression forudsiger de fremtidige resultater baseret på de tidligere mærkede data, mens klassificering kategoriserer de mærkede data.

I uovervåget læring træner vi ikke en model. I stedet opdager algoritmen i sig selv informationen. Derfor bruger uovervåget indlæringsalgoritmer umærket til data for at komme til konklusionerne. Det hjælper med at finde grupper eller klynger fra umærkede data. Normalt er uovervåget indlæringsalgoritmer vanskelige end overvågede indlæringsalgoritmer. Generelt hjælper maskinlæringsalgoritmer med at udvikle systemer til selvlæring.

Hvad er forholdet mellem kognitiv computing og maskinlæring?

• Kognitive computersystemer bruger maskinlæringsalgoritmer.

Hvad er forskellen mellem kognitiv computing og maskinlæring?

Kognitiv computing er teknologien, der refererer til ny hardware og / eller software, der efterligner den menneskelige hjernes funktion for at forbedre beslutningsprocessen. Bearbejdning af læring henviser til algoritmer, der bruger statistiske teknikker til at give computere til at lære af data og gradvist forbedre ydeevnen på en bestemt opgave. Kognitiv computing er en teknologi, men Machine Learning henviser til algoritmer. Dette er den største forskel mellem kognitiv computing og maskinlæring.

Desuden giver kognitiv computing mulighed for en computer at simulere og komplementere menneskets kognitive evner til at tage beslutninger, mens maskinlæring tillader at udvikle selvlæringsalgoritmer til at analysere data, lære af dem, genkende mønstre og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed.

Sammendrag - Kognitiv computing vs maskinlæring

Forskellen mellem kognitiv computing og maskinlæring er, at kognitiv computing er en teknologi, mens maskinlæring refererer til algoritmer til løsning af problemer. De bruges i mange forskellige applikationer, såsom robotik, computervision, forretningsforudsigelser og mange flere.

Reference:

1.SciTechUK. Kognitiv computing | Hvad kan det bruges til ?, Videnskabs- og teknologifacilitetsrådet, 10. maj 2016. Tilgængelig her 
2.TheBigDataUniversity. Maskinlæring - Overvåget VS Ikke-overvåget læring, kognitiv klasse, 13. mar. 2017. Findes her 

Billede høflighed:

1.'2729781 'af GDJ (CC0) via pixabay