Perbezaan Antara Pengkomputeran Kognitif dan Pembelajaran Mesin

The perbezaan utama antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin adalah bahawa Pengkomputeran kognitif adalah teknologi manakala pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Pengkomputeran kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

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

KANDUNGAN

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apakah Pengkomputeran Kognitif
3. Apakah Pembelajaran Mesin
4. Hubungan Antara Pengkomputeran Kognitif dan Pembelajaran Mesin
5. Perbandingan Side by Side - Pengkomputeran Kognitif vs Pembelajaran Mesin dalam Borang Tabular
6. Ringkasan

Apakah Pengkomputeran Kognitif??

Teknologi Pengkomputeran Kognitif membolehkan membuat model yang tepat tentang bagaimana otak manusia merasakan, sebab dan tanggapan terhadap tugas. Ia menggunakan sistem pembelajaran kendiri yang menggunakan pembelajaran mesin, perlombongan data, pemprosesan bahasa semula jadi, dan pengecaman corak, dan lain-lain. Ia membantu untuk membangunkan sistem automatik yang boleh menyelesaikan masalah tanpa penglibatan manusia.

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

Apakah Pembelajaran Mesin??

Pembelajaran Mesin merujuk kepada algoritma yang boleh belajar daripada 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 umum untuk membangunkan aplikasi pembelajaran mesin ialah R dan Python. Selain itu, C ++, Java, dan MATLAB turut membantu untuk membangunkan aplikasi pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin dibahagikan kepada dua jenis. Mereka dipanggil pembelajaran di bawah seliaan dan pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam pembelajaran di bawah seliaan, kami melatih model, jadi ia meramalkan keadaan masa depan yang sesuai. Dataset berlabel membantu melatih model ini. Dataset berlabel terdiri daripada input dan output yang sepadan. Berdasarkan kepada mereka, sistem dapat meramalkan output untuk masukan baru. Selanjutnya, kedua-dua jenis pembelajaran diawasi adalah regresi dan klasifikasi. Regresi meramalkan hasil masa depan berdasarkan data yang dilabel sebelum ini, 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 tanpa pengawasan menggunakan tidak dilabelkan untuk data untuk membuat kesimpulan. Ia membantu mencari kumpulan atau kelompok dari data tanpa label. Biasanya, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan adalah sukar daripada algoritma pembelajaran yang diawasi. Secara keseluruhan, algoritma pembelajaran mesin membantu untuk membangunkan sistem pembelajaran kendiri.

Apakah Hubungan Antara Pengkomputeran Kognitif dan Pembelajaran Mesin?

• Sistem pengkomputeran kognitif menggunakan 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 Machining merujuk kepada algoritma yang menggunakan teknik statistik untuk memberikan komputer untuk belajar dari data dan untuk meningkatkan prestasi secara progresif pada tugas tertentu. Pengkomputeran Kognitif adalah teknologi tetapi, Pembelajaran Mesin merujuk kepada algoritma. Ini adalah perbezaan utama antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin.

Tambahan pula, Pengkomputeran Kognitif memberikan keupayaan komputer untuk mensimulasikan dan melengkapkan kebolehan kognitif manusia untuk membuat keputusan semasa pembelajaran Mesin membolehkan membangunkan algoritma pembelajaran kendiri untuk menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali corak dan membuat keputusan sewajarnya.

Ringkasan - Pengkomputeran Kognitif vs Pembelajaran Mesin

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

Rujukan:

1.SciTechUK. Pengkomputeran Kognitif | Apa yang Boleh Digunakan ?, Majlis Kemudahan Sains dan Teknologi, 10 Mei 2016. Boleh didapati di sini 
2.TheBigDataUniversity. Pembelajaran Mesin - Pengawasan VS Tanpa Pengawasan Pembelajaran, Kelas Kognitif, 13 Mac 2017. Boleh didapati di sini 

Image Courtesy:

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