Skillnad mellan kognitiv dator och maskinlärande

De nyckelskillnad mellan kognitiv databehandling och maskininlärning är det kognitiv databehandling är en teknik medan maskininlärning avser algoritmer för att lösa problem. Kognitiv databehandling använder maskininlärningsalgoritmer.

Kognitiv beräkning ger en dator möjlighet att simulera och komplettera människans kognitiva förmåga att fatta beslut. Maskininlärning möjliggör utveckling av självlärande algoritmer för att analysera data, lära av dem, känna igen mönster och fatta beslut i enlighet därmed. Det är emellertid svårt att dra en gräns och dela de kognitiva databasbaserade och maskinbaserade applikationerna.

INNEHÅLL

1. Översikt och nyckelskillnad
2. Vad är kognitiv databehandling
3. Vad är maskinlärning
4. Förhållande mellan kognitiv dator och maskinlärande
5. Jämförelse vid sida vid sida - Kognitiv dator mot maskinlärning i tabellform
6. Sammanfattning

Vad är kognitiv databehandling?

Kognitiv datorteknik gör det möjligt att göra exakta modeller om hur människans hjärna känner, orsaker och svar på uppgifter. Det använder sig av självlärande system som använder maskininlärning, datautvinning, naturligt språkbehandling och mönsterigenkänning, etc. Det hjälper till att utveckla automatiserade system som kan lösa problem utan mänskligt engagemang.

I den moderna världen producerar en stor mängd data dagligen. De innehåller komplexa mönster för att tolka. För att göra smarta beslut är det viktigt att känna igen mönstren i dem. Kognitiv databehandling gör det möjligt att ta affärsbeslut med hjälp av korrekta uppgifter. Därför bidrar det till att komma till slutsatser med självförtroende. De kognitiva datorsystemen kan fatta bättre beslut med hjälp av feedback, tidigare erfarenheter och nya data. Virtuell verklighet och robotik är några exempel som använder kognitiv databehandling.

Vad är maskinlärning?

Maskininlärning avser algoritmer som kan lära av data utan att förlita sig på standardprogrammering som objektorienterad programmering. Maskininlärningsalgoritmer analyserar data, lär av dem och fattar beslut. Den använder inmatningsdata och använder statistisk analys för att förutsäga utdata. De vanligaste språken för att utveckla maskininlärningsprogram är R och Python. Andra än det, C ++, Java och MATLAB bidrar också till att utveckla maskininlärningsprogram.

Maskininlärning delas in i två typer. De kallas övervakat lärande och oövervakat lärande. I övervakat lärande tränar vi en modell, så det förutsäger framtida fall i enlighet med detta. En märkt dataset hjälper till att träna den här modellen. Den märkta datasatsen består av ingångar och motsvarande utgångar. Baserat på dem kan systemet förutsäga utgången för ny ingång. Vidare är de två typerna av övervakat lärande regression och klassificering. Regression förutsäger framtida resultat baserat på tidigare märkta data medan klassificering kategoriserar märkta data.

I oövervakat lärande utbildar vi inte en modell. Istället upptäcker algoritmen själv informationen. Därför använder sig av oövervakade inlärningsalgoritmer omärkt till data för att komma till slutsatserna. Det hjälper till att hitta grupper eller kluster från omärkta data. Vanligtvis är oövervakade inlärningsalgoritmer svåra än övervakade inlärningsalgoritmer. Sammantaget bidrar maskininlärningsalgoritmer till att utveckla självlärande system.

Vad är förhållandet mellan kognitiv dator och maskinlärande?

• Kognitiva datorsystem använder maskininlärningsalgoritmer.

Vad är skillnaden mellan kognitiv dator och maskinlärande?

Kognitiv databehandling är den teknik som avser ny maskinvara och / eller programvara som efterliknar den mänskliga hjärnans funktion för att förbättra beslutsfattandet. Maskinering av lärande avser algoritmer som använder statistiska tekniker för att ge datorer att lära av data och för att gradvis förbättra prestanda på en viss uppgift. Kognitiv databehandling är en teknik men maskinlärning refererar till algoritmer. Detta är den största skillnaden mellan kognitiv databehandling och maskininlärning.

Vidare ger kognitiv dator möjlighet för en dator att simulera och komplettera människans kognitiva förmåga att fatta beslut medan maskinlärning tillåter att utveckla självlärande algoritmer för att analysera data, lära av dem, känna igen mönster och fatta beslut i enlighet därmed.

Sammanfattning - Kognitiv dator mot maskinlärande

Skillnaden mellan kognitiv databehandling och maskininlärning är att kognitiv databehandling är en teknik, medan maskininlärning avser algoritmer för att lösa problem. De används i många olika applikationer som robotik, datasyn, affärsprognoser och många fler.

Referens:

1.SciTechUK. Kognitiv databehandling | Vad kan det användas för?, Science and Technology Facilities Council, 10 maj 2016. Tillgänglig här 
2.TheBigDataUniversity. Maskininlärning - Övervakad VS Unsupervised Learning, kognitiv klass, 13 mars 2017. Tillgänglig här 

Image Courtesy:

1'2729781 'av GDJ (CC0) via pixabay