Diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina

o diferença chave entre computação cognitiva e aprendizado de máquina é que a computação cognitiva é uma tecnologia, enquanto o aprendizado de máquina se refere a algoritmos para resolver problemas. A computação cognitiva usa algoritmos de aprendizado de máquina.

A computação cognitiva oferece a capacidade de um computador simular e complementar as habilidades cognitivas humanas para tomar decisões. O aprendizado de máquina permite o desenvolvimento de algoritmos de auto-aprendizado para analisar dados, aprender com eles, reconhecer padrões e tomar decisões de acordo. No entanto, é difícil traçar um limite e dividir os aplicativos baseados em computação cognitiva e em aprendizado de máquina.

CONTEÚDO

1. Visão geral e principais diferenças
2. O que é computação cognitiva
3. O que é aprendizado de máquina
4. Relação entre computação cognitiva e aprendizado de máquina
5. Comparação lado a lado - computação cognitiva versus aprendizado de máquina em forma de tabela
6. Resumo

O que é computação cognitiva?

A tecnologia de computação cognitiva permite criar modelos precisos sobre como o cérebro humano sente, razões e respostas às tarefas. Ele usa sistemas de autoaprendizagem que usam aprendizado de máquina, mineração de dados, processamento de linguagem natural e reconhecimento de padrões, etc. Ajuda a desenvolver sistemas automatizados que podem resolver problemas sem o envolvimento humano.

No mundo moderno, uma grande quantidade de dados produz diariamente. Eles contêm padrões complexos para interpretar. Para tomar decisões inteligentes, é vital reconhecer os padrões nelas. A computação cognitiva permite tomar decisões de negócios usando dados corretos. Portanto, ajuda a chegar a conclusões com confiança. Os sistemas de computação cognitiva podem tomar melhores decisões usando feedbacks, experiências passadas e novos dados. Realidade virtual e robótica são alguns exemplos que usam computação cognitiva.

O que é aprendizado de máquina?

O Machine Learning refere-se a algoritmos que podem aprender com os dados sem depender de práticas de programação padrão, como a programação orientada a objetos. Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados, aprendem com eles e tomam decisões. Ele usa dados de entrada e usa análise estatística para prever resultados. As linguagens mais comuns para desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina são R e Python. Fora isso, C ++, Java e MATLAB também ajudam a desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina se divide em dois tipos. Eles são chamados de aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. No aprendizado supervisionado, treinamos um modelo para prever as instâncias futuras de acordo. Um conjunto de dados rotulado ajuda a treinar esse modelo. O conjunto de dados rotulado consiste em entradas e saídas correspondentes. Com base neles, o sistema pode prever a saída para novas entradas. Além disso, os dois tipos de aprendizado supervisionado são regressão e classificação. A regressão prediz os resultados futuros com base nos dados previamente rotulados, enquanto a classificação categoriza os dados rotulados.

No aprendizado não supervisionado, não treinamos um modelo. Em vez disso, o próprio algoritmo descobre as informações por si só. Portanto, algoritmos de aprendizado não supervisionado usam dados não marcados para chegar às conclusões. Ajuda a encontrar grupos ou clusters a partir de dados não rotulados. Geralmente, algoritmos de aprendizado não supervisionado são difíceis do que algoritmos de aprendizado supervisionado. No geral, os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a desenvolver sistemas de auto-aprendizado.

Qual é a relação entre computação cognitiva e aprendizado de máquina?

• Os sistemas de computação cognitiva usam algoritmos de aprendizado de máquina.

Qual é a diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina?

A computação cognitiva é a tecnologia que se refere ao novo hardware e / ou software que imita o funcionamento do cérebro humano para melhorar a tomada de decisões. O aprendizado de usinagem refere-se a algoritmos que usam técnicas estatísticas para permitir que os computadores aprendam com os dados e para melhorar progressivamente o desempenho em uma tarefa específica. A computação cognitiva é uma tecnologia, mas o Machine Learning se refere a algoritmos. Essa é a principal diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina.

Além disso, a Computação Cognitiva permite que um computador simule e complemente as habilidades cognitivas do ser humano para tomar decisões, enquanto o Machine Learning permite o desenvolvimento de algoritmos de auto-aprendizado para analisar dados, aprender com eles, reconhecer padrões e tomar decisões de acordo..

Resumo - Computação Cognitiva vs Aprendizado de Máquina

A diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina é que a computação cognitiva é uma tecnologia, enquanto o aprendizado de máquina se refere a algoritmos para resolver problemas. Eles são usados ​​em uma ampla variedade de aplicações, como robótica, visão computacional, previsões de negócios e muito mais.

Referência:

1.SciTechUK. Computação Cognitiva | Para que pode ser usado ?, Conselho de Instalações de Ciência e Tecnologia, 10 de maio de 2016. Disponível aqui 
2.TheBigDataUniversity. Aprendizado de máquina - aprendizado supervisionado do VS não supervisionado, classe cognitiva, 13 de março de 2017. Disponível aqui 

Cortesia da imagem:

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