Perbezaan utama antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin ialah pengkomputeran kognitif ialah teknologi manakala pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Pengkomputeran kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
Pengkomputeran Kognitif memberikan keupayaan kepada komputer untuk mensimulasikan dan melengkapkan kebolehan kognitif manusia untuk membuat keputusan. Pembelajaran mesin membolehkan membangunkan algoritma pembelajaran kendiri untuk menganalisis data, belajar daripadanya, mengenali corak dan membuat keputusan sewajarnya. Walau bagaimanapun, adalah sukar untuk membuat sempadan dan membahagikan aplikasi berasaskan pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin.
Apakah itu Pengkomputeran Kognitif?
Teknologi Pengkomputeran Kognitif membolehkan membuat model yang tepat tentang cara otak manusia merasakan, sebab dan tindak balas terhadap tugas. Ia menggunakan sistem pembelajaran kendiri yang menggunakan pembelajaran mesin, perlombongan data, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman corak, dll. Ia membantu membangunkan sistem automatik yang boleh menyelesaikan masalah tanpa penglibatan manusia.
Dalam dunia moden, sejumlah besar data dihasilkan setiap hari. Ia mengandungi corak yang kompleks untuk ditafsirkan. Untuk membuat keputusan yang bijak, adalah penting untuk mengenali corak di dalamnya. Pengkomputeran kognitif membolehkan untuk mengambil keputusan perniagaan menggunakan data yang betul. Oleh itu, ia membantu untuk membuat kesimpulan dengan yakin. Sistem pengkomputeran kognitif boleh mengambil keputusan yang lebih baik menggunakan maklum balas, pengalaman lepas dan data baharu. Realiti maya dan robotik ialah beberapa contoh yang menggunakan pengkomputeran kognitif.
Apakah Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran Mesin merujuk kepada algoritma yang boleh belajar daripada data tanpa bergantung pada amalan pengaturcaraan standard seperti pengaturcaraan berorientasikan objek. Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data, belajar daripadanya dan membuat keputusan. Ia menggunakan data input dan menggunakan analisis statistik untuk meramalkan output. Bahasa yang paling biasa untuk membangunkan aplikasi pembelajaran mesin ialah R dan Python. Selain itu, C++, Java dan MATLAB juga membantu membangunkan aplikasi pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin terbahagi kepada dua jenis. Ia dipanggil pembelajaran diselia dan pembelajaran tidak diselia. Dalam pembelajaran diselia, kami melatih model, jadi model itu meramalkan kejadian masa hadapan dengan sewajarnya. Set data berlabel membantu melatih model ini. Set data berlabel terdiri daripada input dan output yang sepadan. Berdasarkan mereka, sistem boleh meramalkan output untuk input baharu. Selanjutnya, dua jenis pembelajaran yang diselia ialah regresi dan klasifikasi. Regresi meramalkan hasil masa hadapan berdasarkan data yang dilabelkan sebelum ini manakala klasifikasi mengkategorikan data berlabel.
Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, kami tidak melatih model. Sebaliknya, algoritma itu sendiri menemui maklumat itu sendiri. Oleh itu, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data tanpa label untuk membuat kesimpulan. Ia membantu untuk mencari kumpulan atau kelompok daripada data tidak berlabel. Biasanya, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan adalah sukar daripada algoritma pembelajaran diselia. Secara keseluruhan, algoritma pembelajaran mesin membantu membangunkan sistem pembelajaran kendiri.
Apakah Hubungan Antara Pengkomputeran Kognitif dan Pembelajaran Mesin?
Sistem pengkomputeran kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin
Apakah Perbezaan Antara Pengkomputeran Kognitif dan Pembelajaran Mesin?
Pengkomputeran Kognitif ialah teknologi yang merujuk kepada perkakasan dan/atau perisian baharu yang meniru fungsi otak manusia untuk meningkatkan proses membuat keputusan. Pembelajaran pemesinan merujuk kepada algoritma yang menggunakan teknik statistik untuk memberi komputer belajar daripada data dan meningkatkan prestasi secara progresif pada tugas tertentu. Pengkomputeran Kognitif adalah teknologi tetapi, Pembelajaran Mesin merujuk kepada algoritma. Ini ialah perbezaan utama antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin.
Selanjutnya, Pengkomputeran Kognitif memberikan keupayaan komputer untuk mensimulasikan dan melengkapkan kebolehan kognitif manusia untuk membuat keputusan manakala Pembelajaran mesin membolehkan membangunkan algoritma pembelajaran kendiri untuk menganalisis data, belajar daripadanya, mengenali corak dan membuat keputusan sewajarnya.
Ringkasan – Pengkomputeran Kognitif lwn Pembelajaran Mesin
Perbezaan antara pengkomputeran kognitif dan pembelajaran mesin ialah pengkomputeran kognitif ialah teknologi manakala pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Ia digunakan dalam pelbagai jenis aplikasi seperti robotik, penglihatan komputer, ramalan perniagaan dan banyak lagi.
