Sự khác biệt giữa tính toán nhận thức và học máy

Các sự khác biệt chính giữa điện toán nhận thức và học máy là thế điện toán nhận thức là một công nghệ trong khi học máy liên quan đến các thuật toán để giải quyết vấn đề. Điện toán nhận thức sử dụng thuật toán học máy.

Điện toán nhận thức cung cấp khả năng cho máy tính mô phỏng và bổ sung khả năng nhận thức của con người để đưa ra quyết định. Học máy cho phép phát triển các thuật toán tự học để phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng, nhận ra các mẫu và đưa ra quyết định phù hợp. Tuy nhiên, thật khó để vạch ra một ranh giới và phân chia các ứng dụng dựa trên máy tính nhận thức và máy học.

NỘI DUNG

1. Tổng quan và sự khác biệt chính
2. Điện toán nhận thức là gì
3. Học máy là gì
4. Mối quan hệ giữa tính toán nhận thức và học máy
5. So sánh cạnh nhau - Điện toán nhận thức so với học máy ở dạng bảng
6. Tóm tắt

Điện toán nhận thức là gì?

Công nghệ điện toán nhận thức cho phép tạo ra các mô hình chính xác về cách não bộ cảm nhận, lý do và phản ứng với các nhiệm vụ. Nó sử dụng các hệ thống tự học sử dụng học máy, khai thác dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng mẫu, v.v ... Nó giúp phát triển các hệ thống tự động có thể giải quyết vấn đề mà không cần sự tham gia của con người.

Trong thế giới hiện đại, một lượng lớn dữ liệu tạo ra hàng ngày. Chúng chứa các mẫu phức tạp để giải thích. Để đưa ra quyết định thông minh, điều quan trọng là phải nhận ra các mô hình trong đó. Điện toán nhận thức cho phép đưa ra quyết định kinh doanh bằng cách sử dụng dữ liệu chính xác. Do đó, nó giúp đưa ra kết luận với sự tự tin. Các hệ thống máy tính nhận thức có thể đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách sử dụng phản hồi, kinh nghiệm trong quá khứ và dữ liệu mới. Thực tế ảo và robot là một vài ví dụ sử dụng điện toán nhận thức.

Học máy là gì?

Machine Learning đề cập đến các thuật toán có thể học từ dữ liệu mà không cần dựa vào các thực tiễn lập trình tiêu chuẩn như lập trình hướng đối tượng. Các thuật toán học máy phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng và đưa ra quyết định. Nó sử dụng dữ liệu đầu vào và sử dụng phân tích thống kê để dự đoán đầu ra. Các ngôn ngữ phổ biến nhất để phát triển các ứng dụng học máy là R và Python. Ngoài ra, C ++, Java và MATLAB cũng giúp phát triển các ứng dụng học máy.

Học máy chia thành hai loại. Chúng được gọi là học có giám sát và học không giám sát. Trong học tập có giám sát, chúng tôi đào tạo một mô hình, do đó, nó dự đoán các trường hợp tương lai phù hợp. Một bộ dữ liệu được dán nhãn giúp đào tạo mô hình này. Các tập dữ liệu được dán nhãn bao gồm các đầu vào và đầu ra tương ứng. Dựa vào chúng, hệ thống có thể dự đoán đầu ra cho đầu vào mới. Hơn nữa, hai loại học tập có giám sát là hồi quy và phân loại. Hồi quy dự đoán các kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu được gắn nhãn trước đó trong khi phân loại phân loại dữ liệu được gắn nhãn.

Trong học tập không giám sát, chúng tôi không đào tạo một mô hình. Thay vào đó, thuật toán tự phát hiện ra thông tin. Do đó, các thuật toán học tập không giám sát sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn để đưa ra kết luận. Nó giúp tìm các nhóm hoặc cụm từ dữ liệu chưa được gắn nhãn. Thông thường, các thuật toán học tập không giám sát là khó khăn hơn các thuật toán học tập có giám sát. Nhìn chung, thuật toán học máy giúp phát triển hệ thống tự học.

Mối quan hệ giữa tính toán nhận thức và học máy là gì?

• Hệ thống máy tính nhận thức sử dụng thuật toán học máy.

Sự khác biệt giữa tính toán nhận thức và học máy?

Điện toán nhận thức là công nghệ đề cập đến phần cứng và / hoặc phần mềm mới bắt chước hoạt động của bộ não con người để cải thiện việc ra quyết định. Học máy gia công đề cập đến các thuật toán sử dụng các kỹ thuật thống kê để cung cấp cho máy tính học từ dữ liệu và cải thiện dần hiệu suất trong một nhiệm vụ cụ thể. Điện toán nhận thức là một công nghệ, nhưng Machine Learning đề cập đến các thuật toán. Đây là sự khác biệt chính giữa điện toán nhận thức và học máy.

Hơn nữa, Điện toán nhận thức cung cấp cho máy tính khả năng mô phỏng và bổ sung khả năng nhận thức của con người để đưa ra quyết định trong khi Machine learning cho phép phát triển các thuật toán tự học để phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng, nhận ra các mẫu và đưa ra quyết định phù hợp.

Tóm tắt - Điện toán nhận thức so với học máy

Sự khác biệt giữa điện toán nhận thức và học máy là điện toán nhận thức là một công nghệ trong khi học máy liên quan đến các thuật toán để giải quyết vấn đề. Chúng được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng như robot, thị giác máy tính, dự đoán kinh doanh và nhiều ứng dụng khác.

Tài liệu tham khảo:

1.SciTechUK. Máy tính nhận thức | Nó có thể được sử dụng để làm gì?, Hội đồng Cơ sở Khoa học và Công nghệ, ngày 10 tháng 5 năm 2016. Có sẵn tại đây 
2.TheBigDataUniversity. Học máy - Học tập có giám sát VS Học tập không giám sát, Lớp nhận thức, ngày 13 tháng 3 năm 2017. Có sẵn tại đây 

Hình ảnh lịch sự:

1.'2729781 'của GDJ (Muff) qua pixabay