Het belangrijkste verschil tussen cognitieve computing en machine learning is dat cognitieve computing een technologie is, terwijl machine learning verwijst naar algoritmen om problemen op te lossen. Cognitive computing maakt gebruik van machine learning-algoritmen.
Cognitive Computing geeft een computer de mogelijkheid om de cognitieve vaardigheden van mensen te simuleren en aan te vullen om beslissingen te nemen. Machine learning maakt het mogelijk om zelflerende algoritmen te ontwikkelen om gegevens te analyseren, ervan te leren, patronen te herkennen en dienovereenkomstig beslissingen te nemen. Het is echter moeilijk om een grens te trekken en de op cognitieve computers gebaseerde en op machine learning gebaseerde toepassingen te verdelen.
Wat is Cognitive Computing?
Cognitive Computing-technologie maakt het mogelijk om nauwkeurige modellen te maken over hoe het menselijk brein zintuigen, redenen en reacties op taken maakt. Het maakt gebruik van zelflerende systemen die gebruikmaken van machine learning, datamining, natuurlijke taalverwerking en patroonherkenning, enz. Het helpt bij het ontwikkelen van geautomatiseerde systemen die problemen kunnen oplossen zonder menselijke tussenkomst.
In de moderne wereld wordt dagelijks een grote hoeveelheid gegevens geproduceerd. Ze bevatten complexe patronen om te interpreteren. Om slimme beslissingen te nemen, is het essentieel om de patronen daarin te herkennen. Cognitive computing maakt het mogelijk om zakelijke beslissingen te nemen met behulp van de juiste gegevens. Daarom helpt het om met vertrouwen tot conclusies te komen. De cognitieve computersystemen kunnen betere beslissingen nemen met behulp van feedback, ervaringen uit het verleden en nieuwe gegevens. Virtual reality en robotica zijn enkele voorbeelden die cognitieve computing gebruiken.
Wat is machine learning?
Machine Learning verwijst naar algoritmen die kunnen leren van gegevens zonder afhankelijk te zijn van standaardprogrammeerpraktijken zoals objectgeoriënteerd programmeren. Machine learning-algoritmen analyseren gegevens, leren ervan en nemen beslissingen. Het maakt gebruik van invoergegevens en maakt gebruik van statistische analyse om de uitvoer te voorspellen. De meest voorkomende talen om machine learning-applicaties te ontwikkelen zijn R en Python. Daarnaast helpen C++, Java en MATLAB ook bij het ontwikkelen van machine learning-applicaties.
Machine learning is in twee soorten te verdelen. Ze worden begeleid leren en niet-gesuperviseerd leren genoemd. Bij begeleid leren trainen we een model, zodat het de toekomstige instanties dienovereenkomstig voorspelt. Een gelabelde dataset helpt dit model te trainen. De gelabelde dataset bestaat uit inputs en corresponderende outputs. Op basis daarvan kan het systeem de output voorspellen voor nieuwe input. Verder zijn de twee soorten begeleid leren regressie en classificatie. Regressie voorspelt de toekomstige resultaten op basis van de eerder gelabelde gegevens, terwijl classificatie de gelabelde gegevens categoriseert.
Bij leren zonder toezicht leiden we geen model op. In plaats daarvan ontdekt het algoritme zelf de informatie zelf. Daarom gebruiken niet-gesuperviseerde leeralgoritmen ongelabelde gegevens om tot de conclusies te komen. Het helpt om groepen of clusters te vinden op basis van niet-gelabelde gegevens. Gewoonlijk zijn algoritmen voor niet-gesuperviseerd leren moeilijker dan algoritmen voor leren onder toezicht. Over het algemeen helpen machine learning-algoritmen om zelflerende systemen te ontwikkelen.
Wat is de relatie tussen Cognitive Computing en Machine Learning?
Cognitieve computersystemen maken gebruik van machine learning-algoritmen
Wat is het verschil tussen Cognitive Computing en Machine Learning?
Cognitive Computing is de technologie die verwijst naar nieuwe hardware en/of software die de werking van het menselijk brein nabootst om de besluitvorming te verbeteren. Machining learning verwijst naar algoritmen die statistische technieken gebruiken om computers te laten leren van gegevens en om de prestaties bij een specifieke taak geleidelijk te verbeteren. Cognitive Computing is een technologie, maar Machine Learning verwijst naar algoritmen. Dit is het belangrijkste verschil tussen cognitief computergebruik en machine learning.
Verder biedt Cognitive Computing de mogelijkheid voor een computer om de cognitieve vaardigheden van mensen te simuleren en aan te vullen om beslissingen te nemen, terwijl machine learning het mogelijk maakt om zelflerende algoritmen te ontwikkelen om gegevens te analyseren, ervan te leren, patronen te herkennen en dienovereenkomstig beslissingen te nemen.
Samenvatting – Cognitive Computing vs Machine Learning
Het verschil tussen cognitieve computing en machine learning is dat cognitieve computing een technologie is, terwijl machine learning verwijst naar algoritmen om problemen op te lossen. Ze worden gebruikt in een breed scala aan toepassingen, zoals robotica, computervisie, zakelijke voorspellingen en nog veel meer.
