Forskjellen mellom kognitiv databehandling og maskinlæring

De nøkkelforskjell mellom kognitiv databehandling og maskinlæring er det Kognitiv databehandling er en teknologi mens maskinlæring refererer til algoritmer for å løse problemer. Kognitiv databehandling bruker maskinlæringsalgoritmer.

Kognitiv databehandling gir muligheten til en datamaskin til å simulere og utfylle menneskers kognitive evner til å ta beslutninger. Maskinlæring gjør det mulig å utvikle selvlærende algoritmer for å analysere data, lære av dem, gjenkjenne mønstre og ta beslutninger tilsvarende. Det er imidlertid vanskelig å tegne en grense og dele de kognitive databasebaserte og maskinbaserte applikasjonene.

INNHOLD

1. Oversikt og nøkkelforskjell
2. Hva er kognitiv databehandling
3. Hva er maskinlæring
4. Forholdet mellom kognitiv databehandling og maskinlæring
5. Side ved side-sammenligning - Kognitiv databehandling mot maskinlæring i tabellform
6. Sammendrag

Hva er kognitiv databehandling?

Kognitiv databehandlingsteknologi gjør det mulig å lage nøyaktige modeller på hvordan den menneskelige hjerne sanser, grunner og svar på oppgaver. Den bruker selvlæringssystemer som bruker maskinlæring, datautvinning, naturlig språkbehandling og mønstergenkjenning, etc. Det bidrar til å utvikle automatiserte systemer som kan løse problemer uten menneskelig involvering.

I den moderne verden produserer en stor mengde data daglig. De inneholder komplekse mønstre for å tolke. For å ta smarte beslutninger, er det viktig å gjenkjenne mønstrene i dem. Kognitiv databehandling gjør det mulig å ta forretningsbeslutninger ved å bruke riktige data. Derfor hjelper det å komme til konklusjoner med tillit. De kognitive databehandlingssystemene kan ta bedre beslutninger ved hjelp av tilbakemeldinger, tidligere erfaringer og nye data. Virtuell virkelighet og robotteknologi er få eksempler som bruker kognitiv databehandling.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring refererer til algoritmer som kan lære av data uten å stole på standard programmeringspraksis som objektorientert programmering. Maskininlæringsalgoritmer analyserer data, lærer av dem og tar avgjørelser. Den bruker inndata og bruker statistisk analyse for å forutsi utdata. De vanligste språkene for å utvikle maskinlæringsprogrammer er R og Python. Annet enn det, C + +, Java og MATLAB bidrar også til å utvikle maskinlæringsapplikasjoner.

Maskininnlæring skiller seg i to typer. De kalles overvåket læring og uten tilsyn. I opplærd læring trener vi en modell, så det forutsier fremtidige forekomster tilsvarende. Et merket datasett bidrar til å trene denne modellen. Det merkede datasettet består av innganger og tilsvarende utganger. Basert på dem kan systemet forutsi utgangen for ny inngang. Videre er de to typer overvåket læring regresjon og klassifisering. Regresjon forutser fremtidige utfall basert på tidligere merkede data mens klassifisering kategoriserer de merkede dataene.

I ikke-overvåket læring trener vi ikke en modell. I stedet oppdager algoritmen selve informasjonen. Derfor bruker ikke-overvåkede læringalgoritmer ubevisst til data for å komme til konklusjonene. Det hjelper å finne grupper eller klynger fra umerkede data. Vanligvis er ikke-overvåket læring algoritmer vanskelig enn overvåket læring algoritmer. Samlet sett hjelper maskinalarmalgoritmer med å utvikle selvlæringssystemer.

Hva er forholdet mellom kognitiv databehandling og maskinlæring?

• Kognitive databehandling systemer bruker maskin læring algoritmer.

Hva er forskjellen mellom kognitiv databehandling og maskinlæring?

Kognitiv databehandling er teknologien som refererer til ny maskinvare og / eller programvare som etterligner den menneskelige hjernes funksjon for å forbedre beslutningstaking. Maskinering av læring refererer til algoritmer som bruker statistiske teknikker for å gi datamaskiner å lære av data og å gradvis forbedre ytelsen på en bestemt oppgave. Kognitiv databehandling er en teknologi, men Machine Learning refererer til algoritmer. Dette er hovedforskjellen mellom kognitiv databehandling og maskinlæring.

Videre gir kognitiv databehandling muligheten for en datamaskin til å simulere og komplementere menneskers kognitive evner til å ta avgjørelser mens maskinlæring tillater å utvikle selvlærende algoritmer for å analysere data, lære av dem, gjenkjenne mønstre og ta beslutninger tilsvarende.

Sammendrag - Kognitiv Computing vs Maskinlæring

Forskjellen mellom kognitiv databehandling og maskinlæring er at kognitiv databehandling er en teknologi, mens maskinlæring refererer til algoritmer for å løse problemer. De brukes i mange forskjellige bruksområder som robotteknikk, datasyn, bedriftsspådommer og mange flere.

Henvisning:

1.SciTechUK. Kognitiv databehandling | Hva kan det brukes til?, Science and Technology Facilities Council, 10. mai 2016. Tilgjengelig her 
2.TheBigDataUniversity. Maskinlæring - Overvåket VS Unsupervised Learning, Cognitive Class, 13 Mar. 2017. Tilgjengelig her 

Bilde Courtesy:

1.2727781 'av GDJ (CC0) via pixabay