Verschil tussen Cognitive Computing en Machine Learning

De belangrijk verschil tussen cognitief computergebruik en machine learning is dat cognitive computing is een technologie, terwijl machine learning verwijst naar algoritmen om problemen op te lossen. Cognitive computing maakt gebruik van algoritmen voor het leren van apparaten.

Cognitive Computing geeft de mogelijkheid aan een computer om de cognitieve capaciteiten van de mens te simuleren en aan te vullen om beslissingen te nemen. Met machinaal leren kunnen zelflerende algoritmen worden ontwikkeld om gegevens te analyseren, van hen te leren, patronen te herkennen en dienovereenkomstig beslissingen te nemen. Het is echter moeilijk om een ​​grens te trekken en de op cognitief computing gebaseerde en machine learning gebaseerde applicaties te verdelen.

INHOUD

1. Overzicht en belangrijkste verschil
2. Wat is Cognitive Computing
3. Wat is Machine Learning
4. Relatie tussen Cognitive Computing en Machine Learning
5. Vergelijking zij aan zij - Cognitieve rekenmethoden versus machinaal leren in tabelvorm
6. Samenvatting

Wat is Cognitive Computing?

Cognitieve computertechnologie maakt het mogelijk nauwkeurige modellen te maken over hoe het menselijk brein zintuigen, redenen en reacties op taken detecteert. Het maakt gebruik van zelflerende systemen die machinaal leren, datamining, natuurlijke taalverwerking en patroonherkenning gebruiken. Het helpt bij het ontwikkelen van geautomatiseerde systemen die problemen kunnen oplossen zonder menselijke tussenkomst..

In de moderne wereld produceert dagelijks een grote hoeveelheid gegevens. Ze bevatten complexe patronen om te interpreteren. Om slimme beslissingen te nemen, is het essentieel om de patronen erin te herkennen. Cognitive computing maakt het mogelijk om zakelijke beslissingen te nemen met behulp van correcte gegevens. Daarom helpt het om met vertrouwen tot conclusies te komen. De cognitieve computersystemen kunnen betere beslissingen nemen met behulp van feedbacks, ervaringen uit het verleden en nieuwe gegevens. Virtuele realiteit en robotica zijn enkele voorbeelden van cognitieve computing.

Wat is Machine Learning?

Machine Learning verwijst naar algoritmen die kunnen leren van gegevens zonder te vertrouwen op standaard programmeermethoden zoals objectgeoriënteerd programmeren. Machine learning algoritmen analyseren gegevens, leren van hen en nemen beslissingen. Het gebruikt invoergegevens en maakt gebruik van statistische analyse om outputs te voorspellen. De meest gebruikte talen om machine learning-applicaties te ontwikkelen zijn R en Python. Verder helpen C ++, Java en MATLAB ook bij het ontwikkelen van machine learning-applicaties.

Machinaal leren verdeelt in twee typen. Ze worden onder toezicht leren en niet-gecontroleerd leren genoemd. Bij gesuperviseerd leren trainen we een model, zodat het de toekomstige instanties dienovereenkomstig voorspelt. Een gelabelde dataset helpt om dit model te trainen. De gelabelde dataset bestaat uit ingangen en bijbehorende uitgangen. Op basis hiervan kan het systeem de uitvoer voor nieuwe invoer voorspellen. Verder zijn de twee soorten onder toezicht staand leren regressie en classificatie. Regressie voorspelt de toekomstige uitkomsten op basis van de eerder gelabelde gegevens, terwijl classificatie de gelabelde gegevens categoriseert.

Bij onbewaakt leren trainen we geen model. In plaats daarvan ontdekt het algoritme zelf de informatie. Onbewaakte leeralgoritmen gebruiken daarom niet-gelabelde gegevens om tot de conclusies te komen. Het helpt bij het vinden van groepen of clusters van niet-gelabelde gegevens. Meestal zijn onbewaakte leeralgoritmen moeilijk dan gesuperviseerde leeralgoritmen. Over het algemeen helpen machine learning algoritmen om zelflerende systemen te ontwikkelen.

Wat is de relatie tussen cognitief computergebruik en machinaal leren?

• Cognitieve computersystemen maken gebruik van algoritmen voor het leren van machines.

Wat is het verschil tussen Cognitive Computing en Machine Learning?

Cognitive Computing is de technologie die verwijst naar nieuwe hardware en / of software die het functioneren van het menselijk brein nabootst om de besluitvorming te verbeteren. Machining learning verwijst naar algoritmen die statistische technieken gebruiken om computers te leren van gegevens te leren en om de prestaties van een specifieke taak geleidelijk te verbeteren. Cognitive Computing is een technologie, maar Machine Learning verwijst naar algoritmen. Dit is het grootste verschil tussen cognitive computing en machine learning.

Verder geeft Cognitive Computing de mogelijkheid voor een computer om de cognitieve vaardigheden van de mens te simuleren en te complementeren om beslissingen te nemen terwijl het machinaal leren het ontwikkelen van zelflerende algoritmen mogelijk maakt om gegevens te analyseren, van hen te leren, patronen te herkennen en dienovereenkomstig beslissingen te nemen.

Samenvatting - Cognitive Computing versus Machine Learning

Het verschil tussen cognitieve computing en machine learning is dat cognitive computing een technologie is, terwijl machine learning verwijst naar algoritmen om problemen op te lossen. Ze worden gebruikt in uiteenlopende toepassingen, zoals robotica, computervisie, zakelijke voorspellingen en nog veel meer.

Referentie:

1.SciTechUK. Cognitieve gegevensverwerking Waar kan het voor worden gebruikt?, Raad voor Science and Technology Facilities, 10 mei 2016. Beschikbaar Hier 
2.TheBigDataUniversity. Machine Learning - Supervised versus Unsupervised Learning, Cognitive Class, 13 maart 2017. Beschikbaar Hier 

Afbeelding met dank aan:

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