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
- Обзор и основные отличия
- Что такое Когнитивные вычисления
- Что такое Машинное обучение
- Сходство между Когнитивными вычислениями и Машинным обучением
- В чем разница между Когнитивными вычислениями и Машинным обучением
- 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.
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 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
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.
