Nøgleforskellen mellem kognitiv databehandling og maskinlæring er, at kognitiv databehandling er en teknologi, hvorimod maskinlæring refererer til algoritmer til at løse problemer. Kognitiv databehandling bruger maskinlæringsalgoritmer.
Cognitive Computing giver en computer mulighed for at simulere og komplementere menneskets kognitive evner til at træffe beslutninger. Maskinlæring gør det muligt at udvikle selvlærende algoritmer til at analysere data, lære af dem, genkende mønstre og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed. Det er dog svært at trække en grænse og opdele de kognitive computerbaserede og maskinlæringsbaserede applikationer.
Hvad er kognitiv databehandling?
Cognitive Computing-teknologi gør det muligt at lave nøjagtige modeller for, hvordan den menneskelige hjerne sanser, årsager og reaktioner på opgaver. Den bruger selvlærende systemer, der bruger maskinlæring, datamining, naturlig sprogbehandling og mønstergenkendelse osv. Det hjælper med at udvikle automatiserede systemer, der kan løse problemer uden menneskelig involvering.
I den moderne verden producerer en stor mængde data dagligt. De indeholder komplekse mønstre at fortolke. For at træffe smarte beslutninger er det afgørende at genkende mønstrene i dem. Kognitiv databehandling gør det muligt at tage forretningsbeslutninger ved hjælp af korrekte data. Derfor hjælper det at komme til konklusioner med tillid. De kognitive computersystemer kan tage bedre beslutninger ved at bruge feedback, tidligere erfaringer og nye data. Virtual reality og robotteknologi er få eksempler, der bruger kognitiv databehandling.
Hvad er Machine Learning?
Machine Learning henviser til algoritmer, der kan lære af data uden at stole på standardprogrammeringspraksis såsom objektorienteret programmering. Maskinlæringsalgoritmer analyserer data, lærer af dem og træffer beslutninger. Den bruger inputdata og bruger statistisk analyse til at forudsige output. De mest almindelige sprog til udvikling af maskinlæringsapplikationer er R og Python. Bortset fra det hjælper C++, Java og MATLAB også med at udvikle maskinlæringsapplikationer.
Maskinlæring opdeles i to typer. De kaldes superviseret læring og uovervåget læring. I superviseret læring træner vi en model, så den forudsiger fremtidige tilfælde i overensstemmelse hermed. Et mærket datasæt hjælper med at træne denne model. Det mærkede datasæt består af input og tilsvarende output. Baseret på dem kan systemet forudsige output for nyt input. Yderligere er de to typer af superviseret læring regression og klassifikation. Regression forudsiger de fremtidige resultater baseret på de tidligere mærkede data, mens klassificering kategoriserer de mærkede data.
I uovervåget læring træner vi ikke en model. I stedet opdager algoritmen selv informationen på egen hånd. Derfor bruger uovervågede læringsalgoritmer umærket til data for at komme til konklusionerne. Det hjælper med at finde grupper eller klynger fra umærkede data. Norm alt er uovervågede læringsalgoritmer vanskelige end overvågede læringsalgoritmer. Overordnet set hjælper maskinlæringsalgoritmer med at udvikle selvlærende systemer.
Hvad er forholdet mellem kognitiv databehandling og maskinlæring?
Kognitive computersystemer bruger maskinlæringsalgoritmer
Hvad er forskellen mellem kognitiv databehandling og maskinlæring?
Cognitive Computing er teknologien, der refererer til ny hardware og/eller software, der efterligner den menneskelige hjernes funktion for at forbedre beslutningstagningen. Maskinlæring refererer til algoritmer, der bruger statistiske teknikker til at give computere mulighed for at lære af data og gradvist forbedre ydeevnen på en specifik opgave. Cognitive Computing er en teknologi, men Machine Learning refererer til algoritmer. Dette er hovedforskellen mellem kognitiv databehandling og maskinlæring.
Yderligere giver Cognitive Computing en computer mulighed for at simulere og komplementere menneskets kognitive evner til at træffe beslutninger, mens Machine learning tillader udvikling af selvlærende algoritmer til at analysere data, lære af dem, genkende mønstre og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed.
Opsummering – Kognitiv databehandling vs maskinlæring
Forskellen mellem kognitiv databehandling og maskinlæring er, at kognitiv databehandling er en teknologi, hvorimod maskinlæring refererer til algoritmer til at løse problemer. De bruges i en lang række applikationer såsom robotteknologi, computersyn, forretningsforudsigelser og mange flere.
