Ключевое различие между когнитивными вычислениями и машинным обучением заключается в том, что когнитивные вычисления - это технология, тогда как машинное обучение относится к алгоритмам для решения проблем. Когнитивные вычисления используют алгоритмы машинного обучения.
Когнитивные вычисления дают компьютеру возможность моделировать и дополнять когнитивные способности человека для принятия решений. Машинное обучение позволяет разрабатывать самообучающиеся алгоритмы для анализа данных, извлечения уроков из них, распознавания закономерностей и принятия соответствующих решений. Однако трудно провести границу и разделить приложения, основанные на когнитивных вычислениях, и приложения, основанные на машинном обучении.
Что такое когнитивные вычисления?
Технология когнитивных вычислений позволяет создавать точные модели того, как человеческий мозг воспринимает, обосновывает и реагирует на задачи. Он использует самообучающиеся системы, использующие машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, обработку естественного языка, распознавание образов и т. д. Он помогает разрабатывать автоматизированные системы, способные решать проблемы без участия человека.
В современном мире ежедневно производится большое количество данных. Они содержат сложные шаблоны для интерпретации. Чтобы принимать разумные решения, жизненно важно распознавать в них закономерности. Когнитивные вычисления позволяют принимать бизнес-решения, используя правильные данные. Поэтому помогает уверенно делать выводы. Системы когнитивных вычислений могут принимать лучшие решения, используя обратную связь, прошлый опыт и новые данные. Виртуальная реальность и робототехника - лишь немногие примеры использования когнитивных вычислений.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение относится к алгоритмам, которые могут учиться на 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 для машинного обучения.
Машинное обучение делится на два типа. Они называются обучением с учителем и обучением без учителя. При обучении с учителем мы обучаем модель, поэтому она соответствующим образом предсказывает будущие экземпляры. Размеченный набор данных помогает обучать эту модель. Помеченный набор данных состоит из входных и соответствующих выходных данных. На их основе система может прогнозировать выход для нового ввода. Кроме того, два типа контролируемого обучения - это регрессия и классификация. Регрессия предсказывает будущие результаты на основе ранее размеченных данных, тогда как классификация классифицирует размеченные данные.
При неконтролируемом обучении мы не обучаем модель. Вместо этого алгоритм сам обнаруживает информацию. Поэтому алгоритмы обучения без учителя используют немаркированные данные, чтобы делать выводы. Это помогает находить группы или кластеры из неразмеченных данных. Обычно алгоритмы обучения без учителя сложнее, чем алгоритмы обучения с учителем. В целом, алгоритмы машинного обучения помогают разрабатывать самообучающиеся системы.
Какова связь между когнитивными вычислениями и машинным обучением?
Когнитивные вычислительные системы используют алгоритмы машинного обучения
В чем разница между когнитивными вычислениями и машинным обучением?
Когнитивные вычисления - это технология, которая относится к новому оборудованию и/или программному обеспечению, имитирующему работу человеческого мозга для улучшения процесса принятия решений. Машинное 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, когнитивные вычисления дают компьютеру возможность имитировать и дополнять когнитивные способности человека для принятия решений, в то время как машинное обучение позволяет разрабатывать алгоритмы самообучения для анализа данных, извлечения уроков из них, распознавания закономерностей 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-прогнозирование и многие другие.
