Unterschied zwischen kognitivem Computing und maschinellem Lernen

Das Hauptunterschied zwischen Cognitive Computing und maschinellem Lernen ist das Cognitive Computing ist eine Technologie, während sich maschinelles Lernen auf Algorithmen zur Lösung von Problemen bezieht. Cognitive Computing verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen.

Cognitive Computing ermöglicht es einem Computer, die kognitiven Fähigkeiten des Menschen zu simulieren und zu ergänzen, um Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen ermöglicht die Entwicklung selbstlernender Algorithmen, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen, Muster zu erkennen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Es ist jedoch schwierig, eine Grenze zu ziehen und die auf kognitiven Berechnungen basierenden und auf maschinellem Lernen basierenden Anwendungen zu unterteilen.

INHALT

1. Übersicht und Schlüsseldifferenz
2. Was ist kognitives Rechnen?
3. Was ist maschinelles Lernen?
4. Beziehung zwischen kognitivem Computing und maschinellem Lernen
5. Side-by-Side-Vergleich - Kognitives Computing und maschinelles Lernen in tabellarischer Form
6. Zusammenfassung

Was ist kognitives Rechnen??

Mit der Cognitive Computing-Technologie können genaue Modelle erstellt werden, wie das menschliche Gehirn Sinn, Gründe und Antworten auf Aufgaben feststellt. Es verwendet selbstlernende Systeme, die maschinelles Lernen, Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache und Mustererkennung usw. verwenden. Es hilft, automatisierte Systeme zu entwickeln, die Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen können.

In der modernen Welt wird täglich eine große Datenmenge produziert. Sie enthalten komplexe Muster zur Interpretation. Um kluge Entscheidungen zu treffen, ist es wichtig, die Muster in ihnen zu erkennen. Cognitive Computing ermöglicht Geschäftsentscheidungen anhand korrekter Daten. Daher hilft es, mit Vertrauen zu Schlussfolgerungen zu kommen. Die kognitiven Computersysteme können anhand von Rückmeldungen, vergangenen Erfahrungen und neuen Daten bessere Entscheidungen treffen. Virtuelle Realität und Robotik sind einige Beispiele, die kognitives Computing verwenden.

Was ist maschinelles Lernen??

Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die aus Daten lernen können, ohne auf Standardprogrammierungspraktiken wie objektorientierte Programmierung angewiesen zu sein. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Daten, lernen daraus und treffen Entscheidungen. Es verwendet Eingabedaten und verwendet statistische Analysen, um Ausgaben vorherzusagen. Die am häufigsten verwendeten Sprachen zum Entwickeln von Anwendungen für maschinelles Lernen sind R und Python. Darüber hinaus helfen C ++, Java und MATLAB auch bei der Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen.

Maschinelles Lernen unterteilt sich in zwei Arten. Sie werden als beaufsichtigtes Lernen und unüberwachtes Lernen bezeichnet. Beim beaufsichtigten Lernen trainieren wir ein Modell, sodass die zukünftigen Instanzen entsprechend vorhergesagt werden. Ein beschrifteter Datensatz hilft beim Trainieren dieses Modells. Der beschriftete Datensatz besteht aus Eingaben und entsprechenden Ausgaben. Auf dieser Grundlage kann das System die Ausgabe für neue Eingaben vorhersagen. Des Weiteren handelt es sich bei den beiden Arten des überwachten Lernens um Regression und Klassifizierung. Die Regression sagt die zukünftigen Ergebnisse auf der Grundlage der zuvor gekennzeichneten Daten voraus, während die klassifizierten Daten die klassifizierten Daten klassifizieren.

Beim unbeaufsichtigten Lernen trainieren wir kein Modell. Stattdessen entdeckt der Algorithmus die Informationen selbst. Daher verwenden unüberwachte Lernalgorithmen unbenannte Daten, um zu Schlussfolgerungen zu gelangen. Es hilft, Gruppen oder Cluster aus nicht gekennzeichneten Daten zu finden. Normalerweise sind unüberwachte Lernalgorithmen schwieriger als überwachte Lernalgorithmen. Insgesamt helfen Machine Learning-Algorithmen dabei, selbstlernende Systeme zu entwickeln.

Welche Beziehung besteht zwischen kognitivem Computing und maschinellem Lernen??

• Kognitive Computersysteme verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen kognitivem Computing und maschinellem Lernen??

Cognitive Computing ist die Technologie, die sich auf neue Hardware und / oder Software bezieht, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns imitiert, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die statistische Techniken verwenden, um Computern das Lernen von Daten zu ermöglichen und die Leistung einer bestimmten Aufgabe schrittweise zu verbessern. Cognitive Computing ist eine Technologie, aber Machine Learning bezieht sich auf Algorithmen. Dies ist der Hauptunterschied zwischen kognitivem Rechnen und maschinellem Lernen.

Cognitive Computing ermöglicht es einem Computer, die kognitiven Fähigkeiten des Menschen zu simulieren und zu ergänzen, um Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen ermöglicht die Entwicklung selbstlernender Algorithmen, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen, Muster zu erkennen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.

Zusammenfassung - Cognitive Computing vs Machine Learning

Der Unterschied zwischen Cognitive Computing und Machine Learning besteht darin, dass Cognitive Computing eine Technologie ist, während sich Machine Learning auf Algorithmen zur Lösung von Problemen bezieht. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen wie Robotik, Computer Vision, Geschäftsvorhersagen und vielem mehr eingesetzt.

Referenz:

1.SciTechUK. Kognitives Rechnen | Wofür kann es eingesetzt werden ?, Rat für Wissenschaft und Technologie, 10. Mai 2016. Hier verfügbar 
2.TheBigDataUniversity. Maschinelles Lernen - Überwachtes VS Unüberwachtes Lernen, kognitive Klasse, 13. März 2017. Hier verfügbar 

Bildhöflichkeit:

1.'2729781 'von GDJ (CC0) via Pixabay