Różnica między przetwarzaniem kognitywnym a uczeniem maszynowym

The kluczowa różnica między przetwarzaniem kognitywnym a uczeniem maszynowym jest właśnie to przetwarzanie poznawcze jest technologią, podczas gdy uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów służących do rozwiązywania problemów. Komputery kognitywne wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego.

Cognitive Computing daje komputerowi możliwość symulowania i uzupełniania zdolności poznawczych człowieka do podejmowania decyzji. Uczenie maszynowe pozwala opracowywać algorytmy samouczące się do analizy danych, uczenia się na ich podstawie, rozpoznawania wzorców i podejmowania odpowiednich decyzji. Jednak trudno jest wyznaczyć granicę i podzielić aplikacje oparte na przetwarzaniu poznawczym i na uczeniu maszynowym.

ZAWARTOŚĆ

1. Przegląd i kluczowa różnica
2. Co to jest przetwarzanie poznawcze
3. Co to jest uczenie maszynowe
4. Związek między przetwarzaniem poznawczym a uczeniem maszynowym
5. Porównanie obok siebie - przetwarzanie poznawcze a uczenie maszynowe w formie tabelarycznej
6. Podsumowanie

Co to jest przetwarzanie poznawcze?

Technologia obliczeń kognitywnych pozwala na tworzenie dokładnych modeli tego, jak ludzki mózg wyczuwa, przyczyny i odpowiedzi na zadania. Wykorzystuje systemy samouczące się, które wykorzystują uczenie maszynowe, eksplorację danych, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie wzorców itp. Pomaga opracowywać zautomatyzowane systemy, które mogą rozwiązać problemy bez udziału człowieka.

We współczesnym świecie codziennie powstaje duża ilość danych. Zawierają złożone wzorce do interpretacji. Aby podejmować trafne decyzje, ważne jest, aby rozpoznać zawarte w nich wzorce. Przetwarzanie kognitywne pozwala podejmować decyzje biznesowe przy użyciu poprawnych danych. Dlatego pomaga dojść do wniosków z pewnością. Systemy obliczeniowe kognitywne mogą podejmować lepsze decyzje, wykorzystując informacje zwrotne, wcześniejsze doświadczenia i nowe dane. Rzeczywistość wirtualna i robotyka to kilka przykładów wykorzystujących przetwarzanie poznawcze.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów, które mogą uczyć się z danych bez polegania na standardowych praktykach programowania, takich jak programowanie obiektowe. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane, uczą się na ich podstawie i podejmują decyzje. Wykorzystuje dane wejściowe i wykorzystuje analizę statystyczną do przewidywania wyników. Najpopularniejszymi językami do tworzenia aplikacji do uczenia maszynowego są R i Python. Poza tym C ++, Java i MATLAB pomagają również w tworzeniu aplikacji do uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe dzieli się na dwa typy. Nazywa się je uczeniem nadzorowanym i uczeniem się bez nadzoru. W uczeniu nadzorowanym szkolimy model, który odpowiednio prognozuje przyszłe wystąpienia. Oznakowany zestaw danych pomaga trenować ten model. Oznakowany zestaw danych składa się z danych wejściowych i odpowiednich danych wyjściowych. Na ich podstawie system może przewidzieć wynik dla nowych danych wejściowych. Ponadto dwa rodzaje nadzorowanego uczenia się to regresja i klasyfikacja. Regresja przewiduje przyszłe wyniki na podstawie wcześniej oznakowanych danych, podczas gdy klasyfikacja dzieli dane na kategorie.

W uczeniu się bez nadzoru nie trenujemy modelu. Zamiast tego sam algorytm sam odkrywa informacje. W związku z tym algorytmy uczenia się bez nadzoru wykorzystują nieznakowane dane do wyciągania wniosków. Pomaga znaleźć grupy lub klastry na podstawie nieznakowanych danych. Zwykle algorytmy uczenia bez nadzoru są trudne niż algorytmy uczenia nadzorowanego. Ogólnie rzecz biorąc, algorytmy uczenia maszynowego pomagają rozwijać systemy samouczące się.

Jaki jest związek między przetwarzaniem poznawczym a uczeniem maszynowym?

• Systemy obliczeń kognitywnych wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego.

Jaka jest różnica między przetwarzaniem kognitywnym a uczeniem maszynowym?

Cognitive Computing to technologia odnosząca się do nowego sprzętu i / lub oprogramowania, które naśladuje funkcjonowanie ludzkiego mózgu w celu usprawnienia procesu decyzyjnego. Uczenie się obróbki mechanicznej odnosi się do algorytmów, które wykorzystują techniki statystyczne, aby umożliwić komputerom uczenie się na podstawie danych i stopniowe zwiększanie wydajności określonego zadania. Obliczenia kognitywne to technologia, ale uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów. Jest to główna różnica między przetwarzaniem kognitywnym a uczeniem maszynowym.

Co więcej, Cognitive Computing daje komputerowi możliwość symulowania i uzupełniania ludzkich zdolności poznawczych do podejmowania decyzji, podczas gdy uczenie maszynowe pozwala opracowywać algorytmy samouczące się do analizy danych, uczenia się na ich podstawie, rozpoznawania wzorców i podejmowania odpowiednich decyzji.

Podsumowanie - przetwarzanie poznawcze a uczenie maszynowe

Różnica między przetwarzaniem poznawczym a uczeniem maszynowym polega na tym, że przetwarzanie poznawcze jest technologią, natomiast uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów służących do rozwiązywania problemów. Są one wykorzystywane w wielu różnych aplikacjach, takich jak robotyka, wizja komputerowa, prognozy biznesowe i wiele innych.

Odniesienie:

1.SciTechUK. Komputery kognitywne | Do czego można go wykorzystać?, Rada ds. Obiektów Naukowych i Technologicznych, 10 maja 2016 r. Dostępne tutaj 
2.TheBigDataUniversity. Uczenie maszynowe - nadzorowane uczenie się bez nadzoru, klasa poznawcza, 13 marca 2017 r. Dostępne tutaj 

Zdjęcie dzięki uprzejmości:

1.'2729781 'przez GDJ (CC0) przez pixabay