Nøkkelforskjellen mellom kognitiv databehandling og maskinlæring er at kognitiv databehandling er en teknologi, mens maskinlæring refererer til algoritmer for å løse problemer. Kognitiv databehandling bruker maskinlæringsalgoritmer.
Cognitive Computing gir en datamaskin muligheten til å simulere og utfylle menneskets 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 deretter. Det er imidlertid vanskelig å trekke en grense og dele de kognitive databaserte og maskinlæringsbaserte applikasjonene.
Hva er kognitiv databehandling?
Cognitive Computing-teknologi gjør det mulig å lage nøyaktige modeller for hvordan den menneskelige hjernen sanser, begrunner og svarer på oppgaver. Den bruker selvlærende systemer som bruker maskinlæring, datautvinning, naturlig språkbehandling og mønstergjenkjenning osv. Den hjelper til med å utvikle automatiserte systemer som kan løse problemer uten menneskelig involvering.
I den moderne verden produseres en stor mengde data daglig. De inneholder komplekse mønstre 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 selvtillit. De kognitive datasystemene kan ta bedre beslutninger ved å bruke tilbakemeldinger, tidligere erfaringer og nye data. Virtual reality og robotikk er få eksempler som bruker kognitiv databehandling.
Hva er maskinlæring?
Machine Learning refererer til algoritmer som kan lære av data uten å stole på standard programmeringspraksis som objektorientert programmering. Maskinlæringsalgoritmer analyserer data, lærer av dem og tar beslutninger. Den bruker inndata og bruker statistisk analyse for å forutsi utganger. De vanligste språkene for å utvikle maskinlæringsapplikasjoner er R og Python. Bortsett fra det hjelper C++, Java og MATLAB også til å utvikle maskinlæringsapplikasjoner.
Maskinlæring deler seg i to typer. De kalles veiledet læring og uovervåket læring. I veiledet læring trener vi en modell, slik at den forutsier fremtidige tilfeller deretter. Et merket datasett hjelper til med å trene denne modellen. Det merkede datasettet består av innganger og tilsvarende utdata. Basert på dem kan systemet forutsi utgangen for ny inngang. Videre er de to typene veiledet læring regresjon og klassifisering. Regresjon forutsier fremtidige utfall basert på tidligere merket data, mens klassifisering kategoriserer merket data.
I uovervåket læring trener vi ikke en modell. I stedet oppdager algoritmen selv informasjonen på egen hånd. Derfor bruker uovervåket læringsalgoritmer umerket til data for å komme til konklusjonene. Det hjelper å finne grupper eller klynger fra umerkede data. Vanligvis er uovervåkede læringsalgoritmer vanskelige enn veiledede læringsalgoritmer. Tot alt sett bidrar maskinlæringsalgoritmer til å utvikle selvlærende systemer.
Hva er forholdet mellom kognitiv databehandling og maskinlæring?
Kognitive datasystemer bruker maskinlæringsalgoritmer
Hva er forskjellen mellom kognitiv databehandling og maskinlæring?
Kognitiv databehandling er teknologien som refererer til ny maskinvare og/eller programvare som etterligner funksjonen til den menneskelige hjernen for å forbedre beslutningstaking. Maskineringslæring refererer til algoritmer som bruker statistiske teknikker for å gi datamaskiner å lære av data og gradvis forbedre ytelsen på en spesifikk oppgave. Kognitiv databehandling er en teknologi, men maskinlæring refererer til algoritmer. Dette er hovedforskjellen mellom kognitiv databehandling og maskinlæring.
Videre gir kognitiv databehandling en datamaskin muligheten til å simulere og utfylle menneskets kognitive evner til å ta beslutninger, mens maskinlæring lar utvikle selvlærende algoritmer for å analysere data, lære av dem, gjenkjenne mønstre og ta beslutninger deretter.
Sammendrag – Kognitiv databehandling 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 en rekke applikasjoner som robotikk, datasyn, forretningsspådommer og mange flere.
