Разница между когнитивными вычислениями и машинным обучением

ключевое отличие между когнитивными вычислениями и машинным обучением является то, что Когнитивные вычисления - это технология, в то время как машинное обучение относится к алгоритмам для решения проблем. Когнитивные вычисления используют алгоритмы машинного обучения.

Когнитивные вычисления дают возможность компьютеру моделировать и дополнять когнитивные способности человека для принятия решений. Машинное обучение позволяет разрабатывать алгоритмы самообучения для анализа данных, изучения их, распознавания моделей и принятия соответствующих решений. Однако трудно провести границу и разделить приложения на основе когнитивных вычислений и машинного обучения..

СОДЕРЖАНИЕ

1. Обзор и основные отличия
2. Что такое когнитивные вычисления
3. Что такое машинное обучение
4. Связь между когнитивными вычислениями и машинным обучением
5. Сравнение бок о бок - когнитивные вычисления против машинного обучения в табличной форме
6. Резюме

Что такое когнитивные вычисления?

Технология Cognitive Computing позволяет создавать точные модели того, как человеческий мозг чувствует, причины и ответы на задачи. Он использует самообучающиеся системы, которые используют машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, обработку естественного языка и распознавание образов и т. Д. Он помогает разрабатывать автоматизированные системы, которые могут решать проблемы без участия человека..

В современном мире огромное количество данных производит ежедневно. Они содержат сложные шаблоны для интерпретации. Чтобы принимать умные решения, важно распознать закономерности в них. Когнитивные вычисления позволяют принимать деловые решения, используя правильные данные. Таким образом, это помогает прийти к выводам с уверенностью. Системы когнитивных вычислений могут принимать лучшие решения, используя обратную связь, прошлый опыт и новые данные. Виртуальная реальность и робототехника - вот лишь несколько примеров, в которых используются когнитивные вычисления..

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение относится к алгоритмам, которые могут извлекать уроки из данных, не полагаясь на стандартные методы программирования, такие как объектно-ориентированное программирование. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные, учатся на них и принимают решения. Он использует входные данные и использует статистический анализ для прогнозирования результатов. Наиболее распространенными языками для разработки приложений машинного обучения являются R и Python. Помимо этого, C ++, Java и MATLAB также помогают разрабатывать приложения машинного обучения..

Машинное обучение делится на два типа. Их называют обучением под наблюдением и обучением без присмотра. В контролируемом обучении мы обучаем модель, поэтому она предсказывает будущие случаи соответственно. Помеченный набор данных помогает обучить эту модель. Помеченный набор данных состоит из входов и соответствующих выходов. Основываясь на них, система может предсказать вывод для нового ввода. Кроме того, двумя типами контролируемого обучения являются регрессия и классификация. Регрессия предсказывает будущие результаты на основе ранее помеченных данных, тогда как классификация классифицирует помеченные данные.

В обучении без учителя мы не обучаем модель. Вместо этого сам алгоритм обнаруживает информацию самостоятельно. Поэтому алгоритмы обучения без надзора используют немаркированные данные, чтобы прийти к выводам. Это помогает найти группы или кластеры из немаркированных данных. Обычно неконтролируемые алгоритмы обучения сложнее, чем контролируемые алгоритмы обучения. В целом, алгоритмы машинного обучения помогают разрабатывать системы самообучения.

Какова взаимосвязь между когнитивными вычислениями и машинным обучением?

• Системы когнитивных вычислений используют алгоритмы машинного обучения.

В чем разница между когнитивными вычислениями и машинным обучением?

Когнитивные вычисления - это технология, которая относится к новому аппаратному и / или программному обеспечению, которое имитирует функционирование человеческого мозга для улучшения процесса принятия решений. Механическое обучение относится к алгоритмам, которые используют статистические методы, чтобы дать компьютерам возможность учиться на данных и постепенно повышать производительность при выполнении конкретной задачи. Когнитивные вычисления - это технология, но машинное обучение относится к алгоритмам. В этом главное отличие когнитивных вычислений от машинного обучения..

Кроме того, Cognitive Computing дает возможность компьютеру моделировать и дополнять когнитивные способности человека для принятия решений, в то время как машинное обучение позволяет разрабатывать алгоритмы самообучения для анализа данных, обучения на них, распознавания моделей и принятия соответствующих решений..

Резюме - Когнитивные вычисления против машинного обучения

Разница между когнитивными вычислениями и машинным обучением заключается в том, что когнитивные вычисления - это технология, тогда как машинное обучение относится к алгоритмам для решения проблем. Они используются в самых разных приложениях, таких как робототехника, компьютерное зрение, бизнес-прогнозы и многое другое.

Ссылка:

1.SciTechUK. Когнитивные вычисления | Для чего это можно использовать ?, Совет по науке и технологиям, 10 мая 2016 года. Доступно здесь 
2.TheBigDataUniversity. Машинное обучение - Supervised VS Unsuperised Learning, Cognitive Class, 13 марта 2017 г. Доступно здесь 

Изображение предоставлено:

1.'2729781 'от GDJ (CC0) через pixabay