Разница между Когнитивными вычислениями и Машинным обучением

Ключевое различие между Когнитивными вычислениями и Машинным обучением заключается в том, что Когнитивные вычисления являются технологией, тогда 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 закономерностей 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. Сходство между Когнитивными вычислениями и Машинным обучением
  5. В чем разница между Когнитивными вычислениями и Машинным обучением
  6. Заключение

Что такое Когнитивные вычисления?

Технология «Когнитивные вычисления» 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. Он помогает разрабатывать автоматизированные системы, которые могут решать проблемы без участия человека.

Когнитивные вычисления

В современном мире ежедневно производится огромное количество данных. Они содержат сложные шаблоны для интерпретации. Чтобы принимать умные решения, важно распознать закономерности в них. Когнитивные вычисления позволяют принимать практические 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 несколько примеров, которые используют 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. Машинное обучение 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

Машинное обучение делится на два типа. Их называют обучение «с учителем» и обучение «без учителя». В обучении «с учителем» 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 обучения «с учителем» являются регрессия и классификация. Регрессия предсказывает будущие результаты на основе ранее помеченных данных, тогда как классификация классифицирует помеченные данные.Карта Машиного обучения

Карта Машиного обучения

Читайте также:  Разница между RDBMS и Hadoop

При неконтролируемом обучении «без учителя» мы не обучаем модель. Вместо этого сам алгоритм обнаруживает информацию самостоятельно. Таким образом, алгоритмы обучения без присмотра используют немаркированные данные, чтобы прийти к выводам. Это помогает найти группы или кластеры из немаркированных данных. Обычно алгоритмы обучения «без учителя» сложнее, чем алгоритмы обучения «с учителем». В целом, алгоритмы машинного обучения помогают разрабатывать системы самообучения.

Сходство 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, тогда как Машинное обучение относится к алгоритмам. В этом главное отличие Когнитивных вычислений от Машинного обучения.

Кроме того, Когнитивные вычисления дают 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.

Заключение — Когнитивные вычисления против Машинного обучения

Разница между Когнитивными вычислениями и машинным обучением заключается в том, что Когнитивные вычисления являются технологией, тогда как Машинное обучение относится к алгоритмам для решения задач. Они используются в самых разных направлениях, таких как робототехника, компьютерное зрение, бизнес-прогнозы и многое другое.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *