Diferența cheie dintre calculul cognitiv și învățarea automată este că calculul cognitiv este o tehnologie, în timp ce învățarea automată se referă la algoritmi pentru a rezolva probleme. Calculul cognitiv folosește algoritmi de învățare automată.
Cognitive Computing oferă unui computer capacitatea de a simula și completa abilitățile cognitive ale omului de a lua decizii. Învățarea automată permite dezvoltarea algoritmilor de auto-învățare pentru a analiza datele, a învăța din acestea, a recunoaște tipare și a lua decizii în consecință. Cu toate acestea, este dificil să trasăm o limită și să împarți aplicațiile bazate pe calculul cognitiv și aplicațiile bazate pe învățarea automată.
Ce este calculul cognitiv?
Tehnologia Cognitive Computing permite realizarea de modele precise despre modul în care creierul uman simte, motivează și răspunde la sarcini. Utilizează sisteme de auto-învățare care folosesc învățarea automată, extragerea datelor, procesarea limbajului natural și recunoașterea modelelor etc. Ajută la dezvoltarea sistemelor automate care pot rezolva probleme fără implicarea umană.
În lumea modernă, o cantitate mare de date produce zilnic. Ele conțin modele complexe de interpretat. Pentru a lua decizii inteligente, este vital să recunoaștem tiparele din acestea. Calculul cognitiv permite luarea deciziilor de afaceri folosind date corecte. Prin urmare, ajută să tragi concluzii cu încredere. Sistemele de calcul cognitive pot lua decizii mai bune folosind feedback-uri, experiențe trecute și date noi. Realitatea virtuală și robotica sunt câteva exemple care folosesc calculul cognitiv.
Ce este învățarea automată?
Machine Learning se referă la algoritmi care pot învăța din date fără a se baza pe practici standard de programare, cum ar fi programarea orientată pe obiecte. Algoritmii de învățare automată analizează datele, învață din ele și iau decizii. Utilizează datele de intrare și utilizează analiza statistică pentru a prezice rezultate. Cele mai comune limbaje pentru dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată sunt R și Python. În afară de asta, C++, Java și MATLAB ajută și la dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată.
Învățarea automată se împarte în două tipuri. Ele sunt numite învățare supravegheată și învățare nesupravegheată. În învățarea supravegheată, antrenăm un model, astfel încât acesta prezice viitoarele instanțe în consecință. Un set de date etichetat ajută la antrenarea acestui model. Setul de date etichetat constă din intrări și ieșiri corespunzătoare. Pe baza acestora, sistemul poate prezice ieșirea pentru o nouă intrare. În plus, cele două tipuri de învățare supravegheată sunt regresia și clasificarea. Regresia prezice rezultatele viitoare pe baza datelor etichetate anterior, în timp ce clasificarea clasifică datele etichetate.
În învățarea nesupravegheată, nu antrenăm un model. În schimb, algoritmul însuși descoperă informația de la sine. Prin urmare, algoritmii de învățare nesupravegheați folosesc date neetichetate pentru a ajunge la concluzii. Vă ajută să găsiți grupuri sau clustere din date neetichetate. De obicei, algoritmii de învățare nesupravegheată sunt dificili decât algoritmii de învățare supravegheată. În general, algoritmii de învățare automată ajută la dezvoltarea sistemelor de autoînvățare.
Care este relația dintre calculul cognitiv și învățarea automată?
Sistemele de calcul cognitive folosesc algoritmi de învățare automată
Care este diferența dintre calculul cognitiv și învățarea automată?
Cognitive Computing este tehnologia care se referă la noul hardware și/sau software care imită funcționarea creierului uman pentru a îmbunătăți procesul decizional. Învățarea mecanică se referă la algoritmi care folosesc tehnici statistice pentru a oferi computerelor să învețe din date și să îmbunătățească progresiv performanța la o anumită sarcină. Calculul cognitiv este o tehnologie, dar Machine Learning se referă la algoritmi. Aceasta este diferența principală dintre calculul cognitiv și învățarea automată.
În plus, calculul cognitiv oferă unui computer capacitatea de a simula și completa abilitățile cognitive ale omului de a lua decizii, în timp ce învățarea automată permite dezvoltarea algoritmilor de auto-învățare pentru a analiza datele, a învăța din acestea, a recunoaște tipare și a lua decizii în consecință.
Rezumat – calculul cognitiv vs învățarea automată
Diferența dintre calculul cognitiv și învățarea automată este că calculul cognitiv este o tehnologie, în timp ce învățarea automată se referă la algoritmi pentru a rezolva probleme. Sunt utilizate într-o mare varietate de aplicații, cum ar fi robotica, viziunea computerizată, predicțiile de afaceri și multe altele.
