Perbezaan antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin

The Perbezaan utama Antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin ialah Pengkomputeran kognitif adalah teknologi manakala pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Pengkomputeran Kognitif Menggunakan Algoritma Pembelajaran Mesin.

Pengkomputeran kognitif memberikan keupayaan untuk komputer untuk mensimulasikan dan melengkapkan kebolehan kognitif manusia untuk membuat keputusan. Pembelajaran mesin membolehkan membangunkan algoritma pembelajaran diri untuk menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali corak dan membuat keputusan dengan sewajarnya. Walau bagaimanapun, sukar untuk melukis sempadan dan membahagikan aplikasi berasaskan pengkomputeran kognitif dan mesin berasaskan pembelajaran.

Kandungan

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apakah pengkomputeran kognitif
3. Apa itu Pembelajaran Mesin
4. Hubungan antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin
5. Perbandingan sampingan - pengkomputeran kognitif vs pembelajaran mesin dalam bentuk jadual
6. Ringkasan

Apakah pengkomputeran kognitif?

Teknologi Pengkomputeran Kognitif Membolehkan Membuat Model Tepat Mengenai Bagaimana Rasa Otak Manusia, Sebab dan Tanggapan terhadap Tugas. Ia menggunakan sistem pembelajaran diri yang menggunakan pembelajaran mesin, perlombongan data, pemprosesan bahasa semulajadi, dan pengiktirafan corak, dan lain-lain. Ia membantu membangunkan sistem automatik yang dapat menyelesaikan masalah tanpa penglibatan manusia.

Di dunia moden, sejumlah besar data menghasilkan setiap hari. Mereka mengandungi corak kompleks untuk mentafsir. Untuk membuat keputusan pintar, adalah penting untuk mengenali corak di dalamnya. Pengkomputeran kognitif membolehkan mengambil keputusan perniagaan menggunakan data yang betul. Oleh itu, ia membantu membuat kesimpulan dengan keyakinan. Sistem pengkomputeran kognitif dapat mengambil keputusan yang lebih baik menggunakan maklum balas, pengalaman masa lalu, dan data baru. Realiti maya dan robotik adalah beberapa contoh yang menggunakan pengkomputeran kognitif.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma yang boleh belajar dari data tanpa bergantung pada amalan pengaturcaraan standard seperti pengaturcaraan berorientasikan objek. Algoritma Pembelajaran Mesin Menganalisis data, belajar dari mereka dan membuat keputusan. Ia menggunakan data input dan menggunakan analisis statistik untuk meramalkan output. Bahasa yang paling biasa untuk membangunkan aplikasi pembelajaran mesin adalah r dan python. Selain itu, C ++, Java, dan Matlab juga membantu membangunkan aplikasi pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin membahagikan kepada dua jenis. Mereka dipanggil pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam pembelajaran yang diawasi, kami melatih model, jadi ia meramalkan keadaan masa depan dengan sewajarnya. Dataset berlabel membantu melatih model ini. Dataset berlabel terdiri daripada input dan output yang sepadan. Berdasarkannya, sistem dapat meramalkan output untuk input baru. Selanjutnya, kedua -dua jenis pembelajaran yang diawasi adalah regresi dan klasifikasi. Regresi meramalkan hasil masa depan berdasarkan data yang dilabel sebelumnya manakala klasifikasi mengkategorikan data berlabel.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, kami tidak melatih model. Sebaliknya, algoritma itu sendiri mendapati maklumat itu sendiri. Oleh itu, algoritma pembelajaran yang tidak diselia menggunakan tidak berlabel ke data untuk sampai ke kesimpulan. Ia membantu mencari kumpulan atau kelompok dari data yang tidak berlabel. Biasanya, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan sukar daripada algoritma pembelajaran yang diawasi. Secara keseluruhan, algoritma pembelajaran mesin membantu membangunkan sistem pembelajaran diri.

Apakah hubungan antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin?

• Sistem Pengkomputeran Kognitif Gunakan Algoritma Pembelajaran Mesin.

Apakah perbezaan antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin?

Pengkomputeran kognitif adalah teknologi yang merujuk kepada perkakasan dan/atau perisian baru yang meniru fungsi otak manusia untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Pembelajaran pemesinan merujuk kepada algoritma yang menggunakan teknik statistik untuk memberi komputer untuk belajar dari data dan secara progresif meningkatkan prestasi pada tugas tertentu. Pengkomputeran kognitif adalah teknologi tetapi, pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma. Ini adalah perbezaan utama antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin.

Selanjutnya, pengkomputeran kognitif memberikan keupayaan untuk komputer untuk mensimulasikan dan melengkapkan kebolehan kognitif manusia untuk membuat keputusan sementara pembelajaran mesin membolehkan membangunkan algoritma pembelajaran kendiri untuk menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali corak dan membuat keputusan dengan sewajarnya.

Ringkasan -Pengkomputeran Kognitif vs Pembelajaran Mesin

Perbezaan antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin ialah pengkomputeran kognitif adalah teknologi manakala pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Mereka digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti robotik, penglihatan komputer, ramalan perniagaan dan banyak lagi.

Rujukan:

1.Scitechuk. Pengkomputeran kognitif | Apa yang boleh digunakan untuk?, Majlis Kemudahan Sains dan Teknologi, 10 Mei 2016. Terdapat di sini 
2.Thebigdatauniversity. Pembelajaran Mesin - Penyelia vs pembelajaran tanpa pengawasan, kelas kognitif, 13 mar. 2017. Terdapat di sini 

Ihsan gambar:

1.'2729781' oleh GDJ (CC0) melalui Pixabay