Differenza tra calcolo cognitivo e apprendimento automatico

Il differenza fondamentale tra l'informatica cognitiva e l'apprendimento automatico è quello il cognitive computing è una tecnologia mentre l'apprendimento automatico fa riferimento ad algoritmi per risolvere i problemi. Il calcolo cognitivo utilizza algoritmi di apprendimento automatico.

Il calcolo cognitivo dà la possibilità a un computer di simulare e integrare le capacità cognitive umane per prendere decisioni. L'apprendimento automatico consente di sviluppare algoritmi di autoapprendimento per analizzare i dati, imparare da loro, riconoscere i modelli e prendere decisioni di conseguenza. Tuttavia, è difficile tracciare un confine e dividere le applicazioni basate sul computer cognitivo e basate sull'apprendimento automatico.

CONTENUTO

1. Panoramica e differenza chiave
2. Cos'è il Cognitive Computing
3. Cos'è l'apprendimento automatico
4. Relazione tra calcolo cognitivo e apprendimento automatico
5. Confronto affiancato - Calcolo cognitivo e apprendimento automatico in forma tabulare
6. Sommario

Cos'è il Cognitive Computing?

La tecnologia Cognitive Computing consente di realizzare modelli accurati su come il cervello umano percepisce, le ragioni e le risposte ai compiti. Utilizza sistemi di autoapprendimento che utilizzano l'apprendimento automatico, il data mining, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento dei pattern, ecc. Aiuta a sviluppare sistemi automatizzati in grado di risolvere i problemi senza il coinvolgimento umano.

Nel mondo moderno, una grande quantità di dati produce giornalmente. Contengono schemi complessi da interpretare. Per prendere decisioni intelligenti, è fondamentale riconoscere gli schemi in esse contenuti. Il calcolo cognitivo consente di prendere decisioni aziendali utilizzando dati corretti. Pertanto, aiuta a giungere alle conclusioni con fiducia. I sistemi di calcolo cognitivo possono prendere decisioni migliori utilizzando feedback, esperienze passate e nuovi dati. La realtà virtuale e la robotica sono alcuni esempi che utilizzano il calcolo cognitivo.

Cos'è l'apprendimento automatico?

Machine Learning fa riferimento ad algoritmi che possono apprendere dai dati senza basarsi su pratiche di programmazione standard come la programmazione orientata agli oggetti. Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati, imparano da loro e prendono decisioni. Usa i dati di input e utilizza l'analisi statistica per prevedere le uscite. I linguaggi più comuni per sviluppare applicazioni di machine learning sono R e Python. Oltre a questo, C ++, Java e MATLAB aiutano anche a sviluppare applicazioni di machine learning.

L'apprendimento automatico si divide in due tipi. Sono chiamati apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, addestriamo un modello, quindi predice le istanze future di conseguenza. Un set di dati etichettato aiuta a formare questo modello. Il set di dati etichettato consiste di input e output corrispondenti. Sulla base di essi, il sistema può prevedere l'output per nuovi input. Inoltre, i due tipi di apprendimento supervisionato sono regressione e classificazione. La regressione predice i risultati futuri sulla base dei dati precedentemente etichettati mentre la classificazione classifica i dati etichettati.

Nell'apprendimento non supervisionato, non formiamo un modello. Invece, l'algoritmo stesso scopre le informazioni da solo. Pertanto, gli algoritmi di apprendimento non supervisionati utilizzano dati non etichettati per giungere alle conclusioni. Aiuta a trovare gruppi o cluster da dati senza etichetta. Di solito, gli algoritmi di apprendimento non supervisionati sono difficili rispetto agli algoritmi di apprendimento supervisionati. Nel complesso, gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a sviluppare sistemi di autoapprendimento.

Qual è la relazione tra calcolo cognitivo e apprendimento automatico?

• I sistemi di calcolo cognitivo utilizzano algoritmi di apprendimento automatico.

Qual è la differenza tra calcolo cognitivo e apprendimento automatico?

Cognitive Computing è la tecnologia che fa riferimento a nuovo hardware e / o software che imita il funzionamento del cervello umano per migliorare il processo decisionale. L'apprendimento di lavorazione si riferisce ad algoritmi che utilizzano tecniche statistiche per fornire ai computer l'apprendimento dai dati e migliorare progressivamente le prestazioni su un'attività specifica. Il cognitive computing è una tecnologia ma, l'apprendimento automatico fa riferimento agli algoritmi. Questa è la principale differenza tra l'elaborazione cognitiva e l'apprendimento automatico.

Inoltre, il Cognitive Computing dà la possibilità a un computer di simulare e integrare le capacità cognitive umane per prendere decisioni mentre l'apprendimento automatico consente di sviluppare algoritmi di autoapprendimento per analizzare i dati, imparare da loro, riconoscere i modelli e prendere decisioni di conseguenza..

Riepilogo: calcolo cognitivo e apprendimento automatico

La differenza tra calcolo cognitivo e apprendimento automatico è che il calcolo cognitivo è una tecnologia mentre l'apprendimento automatico fa riferimento ad algoritmi per risolvere i problemi. Sono utilizzati in un'ampia varietà di applicazioni come la robotica, la visione artificiale, le previsioni aziendali e molti altri.

Riferimento:

1.SciTechUK. Cognitive Computing | Che cosa può essere utilizzato per il ?, Science and Technology Facilities Council, 10 maggio 2016. Disponibile qui 
2.TheBigDataUniversity. Apprendimento automatico: apprendimento supervisionato senza supervisione, classe cognitiva, 13 marzo 2017. Disponibile qui 

Cortesia dell'immagine:

1. "2729781" di GDJ (CC0) via pixabay