Perbedaan Antara Komputasi Kognitif dan Pembelajaran Mesin

Itu perbedaan utama antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin adalah itu komputasi kognitif adalah teknologi sedangkan pembelajaran mesin mengacu pada algoritma untuk memecahkan masalah. Komputasi kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

Cognitive Computing memberi kemampuan pada komputer untuk mensimulasikan dan melengkapi kemampuan kognitif manusia untuk membuat keputusan. Pembelajaran mesin memungkinkan pengembangan algoritma belajar mandiri untuk menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali pola dan membuat keputusan yang sesuai. Namun, sulit untuk menggambar batas dan membagi aplikasi berbasis komputasi kognitif dan pembelajaran berbasis mesin.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Cognitive Computing
3. Apa itu Pembelajaran Mesin
4. Hubungan Antara Komputasi Kognitif dan Pembelajaran Mesin
5. Perbandingan Berdampingan - Komputasi Kognitif vs Pembelajaran Mesin dalam Bentuk Tabular
6. Ringkasan

Apa itu Komputasi Kognitif?

Teknologi Cognitive Computing memungkinkan membuat model yang akurat tentang bagaimana otak manusia merasakan, alasan dan respons terhadap tugas. Ini menggunakan sistem belajar mandiri yang menggunakan pembelajaran mesin, penambangan data, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan pola, dll. Ini membantu mengembangkan sistem otomatis yang dapat memecahkan masalah tanpa keterlibatan manusia..

Di dunia modern, sejumlah besar data menghasilkan setiap hari. Mereka mengandung pola rumit untuk ditafsirkan. Untuk membuat keputusan yang cerdas, sangat penting untuk mengenali pola di dalamnya. Komputasi kognitif memungkinkan untuk mengambil keputusan bisnis menggunakan data yang benar. Oleh karena itu, membantu membuat kesimpulan dengan percaya diri. Sistem komputasi kognitif dapat mengambil keputusan yang lebih baik menggunakan umpan balik, pengalaman masa lalu, dan data baru. Realitas virtual dan robotika adalah beberapa contoh yang menggunakan komputasi kognitif.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Machine Learning mengacu pada algoritma yang dapat belajar dari data tanpa bergantung pada praktik pemrograman standar seperti pemrograman berorientasi objek. Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data, belajar dari mereka dan membuat keputusan. Menggunakan input data dan menggunakan analisis statistik untuk memprediksi output. Bahasa yang paling umum untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin adalah R dan Python. Selain itu, C ++, Java, dan MATLAB juga membantu mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin terbagi menjadi dua jenis. Mereka disebut pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam pembelajaran yang diawasi, kami melatih model, sehingga ia memprediksi contoh masa depan yang sesuai. Dataset berlabel membantu melatih model ini. Dataset berlabel terdiri dari input dan output yang sesuai. Berdasarkan mereka, sistem dapat memprediksi output untuk input baru. Selanjutnya, dua jenis pembelajaran yang diawasi adalah regresi dan klasifikasi. Regresi memprediksi hasil masa depan berdasarkan data yang sebelumnya diberi label sedangkan klasifikasi mengkategorikan data yang berlabel.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, kami tidak melatih model. Alih-alih, algoritma itu sendiri menemukan informasi itu sendiri. Oleh karena itu, algoritma pembelajaran yang tidak diawasi menggunakan data yang tidak berlabel untuk sampai pada kesimpulan. Ini membantu untuk menemukan grup atau cluster dari data yang tidak berlabel. Biasanya, algoritma pembelajaran yang tidak diawasi lebih sulit daripada algoritma pembelajaran yang diawasi. Secara keseluruhan, algoritma pembelajaran mesin membantu mengembangkan sistem belajar mandiri.

Apa Hubungan Antara Komputasi Kognitif dan Pembelajaran Mesin?

• Sistem komputasi kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

Apa Perbedaan Antara Komputer Kognitif dan Pembelajaran Mesin?

Cognitive Computing adalah teknologi yang mengacu pada perangkat keras dan / atau perangkat lunak baru yang meniru fungsi otak manusia untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Pembelajaran pemesinan mengacu pada algoritma yang menggunakan teknik statistik untuk memberikan komputer belajar dari data dan untuk meningkatkan kinerja secara progresif pada tugas tertentu. Cognitive Computing adalah teknologi tetapi, Machine Learning mengacu pada algoritma. Ini adalah perbedaan utama antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin.

Lebih lanjut, Cognitive Computing memberikan kemampuan bagi komputer untuk mensimulasikan dan melengkapi kemampuan kognitif manusia untuk membuat keputusan sementara Machine learning memungkinkan pengembangan algoritma belajar mandiri untuk menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali pola dan membuat keputusan yang sesuai..

Ringkasan - Komputasi Kognitif vs Pembelajaran Mesin

Perbedaan antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin adalah bahwa komputasi kognitif adalah teknologi sedangkan pembelajaran mesin mengacu pada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Mereka digunakan dalam berbagai aplikasi seperti robot, visi komputer, prediksi bisnis dan banyak lagi.

Referensi:

1.SciTechUK. Komputasi Kognitif | Untuk Apa Ini Digunakan ?, Dewan Fasilitas Sains dan Teknologi, 10 Mei 2016. Tersedia di sini 
2.TheBigDataUniversity. Pembelajaran Mesin - Pembelajaran Superupervisi Tanpa pengawasan VS, Kelas Kognitif, 13 Maret 2017. Tersedia di sini 

Gambar milik:

1.'2729781 'oleh GDJ (CC0) via pixabay