Différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique

Le différence clé entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique L'informatique cognitive est une technologie alors que l'apprentissage automatique fait référence aux algorithmes pour résoudre des problèmes. Cognitive Computing utilise des algorithmes d'apprentissage automatique.

L'informatique cognitive donne la possibilité à un ordinateur de simuler et de compléter les capacités cognitives de l'homme à prendre des décisions. L'apprentissage automatique permet de développer des algorithmes d'auto-apprentissage pour analyser les données, apprendre d'eux, reconnaître les modèles et prendre des décisions en conséquence. Cependant, il est difficile de tracer une frontière et de diviser les applications basées sur l'informatique cognitive et basée sur l'apprentissage automatique.

CONTENU

1. Aperçu et différence clé
2. Qu'est-ce que l'informatique cognitive
3. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
4. Relation entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique
5. Comparaison côte à côte - Computation cognitive vs apprentissage automatique sous forme tabulaire
6. Résumé

Qu'est-ce que l'informatique cognitive?

La technologie de calcul cognitif permet de créer des modèles précis sur la façon dont le cerveau humain détecte, les raisons et les réponses aux tâches. Il utilise des systèmes d'auto-apprentissage qui utilisent l'apprentissage automatique, l'exploration de données, le traitement du langage naturel et la reconnaissance des modèles, etc. Il aide à développer des systèmes automatisés qui peuvent résoudre des problèmes sans implication humaine.

Dans le monde moderne, une grande quantité de données produit quotidiennement. Ils contiennent des modèles complexes à interpréter. Pour prendre des décisions intelligentes, il est essentiel de reconnaître les modèles en eux. L'informatique cognitive permet de prendre des décisions commerciales en utilisant des données correctes. Par conséquent, cela aide à tirer des conclusions en toute confiance. Les systèmes de calcul cognitif peuvent prendre de meilleures décisions en utilisant des rétroactions, des expériences passées et de nouvelles données. La réalité virtuelle et la robotique sont quelques exemples qui utilisent l'informatique cognitive.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique fait référence aux algorithmes qui peuvent apprendre des données sans s'appuyer sur des pratiques de programmation standard telles que la programmation orientée objet. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données, apprennent d'eux et prennent des décisions. Il utilise des données d'entrée et utilise une analyse statistique pour prédire les sorties. Les langages les plus courants pour développer des applications d'apprentissage automatique sont R et Python. En dehors de cela, C ++, Java et Matlab aident également à développer des applications d'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique se divise en deux types. Ils sont appelés apprentissage supervisé et apprentissage sans surveillance. Dans l'apprentissage supervisé, nous formons un modèle, il prédit donc les futures instances en conséquence. Un ensemble de données étiqueté aide à former ce modèle. L'ensemble de données étiqueté se compose d'entrées et de sorties correspondantes. Sur la base d'eux, le système peut prédire la sortie pour une nouvelle entrée. De plus, les deux types d'apprentissage supervisé sont la régression et la classification. La régression prédit les résultats futurs basés sur les données précédemment étiquetées tandis que la classification classe les données étiquetées.

Dans l'apprentissage non surveillé, nous ne formons pas de modèle. Au lieu de cela, l'algorithme lui-même découvre les informations en soi. Par conséquent, les algorithmes d'apprentissage non supervisés utilisent des données non marquées pour tirer les conclusions. Il aide à trouver des groupes ou des grappes à partir de données non marquées. Habituellement, les algorithmes d'apprentissage non supervisés sont difficiles que les algorithmes d'apprentissage supervisés. Dans l'ensemble, les algorithmes d'apprentissage automatique aident à développer des systèmes d'auto-apprentissage.

Quelle est la relation entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique?

• Les systèmes de calcul cognitif utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique.

Quelle est la différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique?

L'informatique cognitive est la technologie qui fait référence à de nouveaux matériels et / ou logiciels qui imitent le fonctionnement du cerveau humain pour améliorer la prise de décision. L'apprentissage de l'usinage fait référence aux algorithmes qui utilisent des techniques statistiques pour donner aux ordinateurs pour apprendre des données et améliorer progressivement les performances d'une tâche spécifique. L'informatique cognitive est une technologie mais l'apprentissage automatique fait référence aux algorithmes. C'est la principale différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique.

De plus, l'informatique cognitive donne à un ordinateur la possibilité de simuler et de compléter les capacités cognitives de l'homme à prendre des décisions tandis que l'apprentissage automatique permet de développer des algorithmes d'auto-apprentissage pour analyser les données, en apprendre, reconnaître les modèles et prendre des décisions en conséquence.

Résumé - Computation cognitive vs apprentissage automatique

La différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique est que l'informatique cognitive est une technologie alors que l'apprentissage automatique se réfère aux algorithmes pour résoudre des problèmes. Ils sont utilisés dans une grande variété d'applications telles que la robotique, la vision par ordinateur, les prédictions d'entreprise et bien d'autres.

Référence:

1.Scitechuk. Computing cognitif | Pour quoi peut-il être utilisé?, Conseil des installations des sciences et technologiques, 10 mai 2016. Disponible ici 
2.Thebigdatauniversity. Apprentissage automatique - Supervisé vs apprentissage non supervisé, classe cognitive, 13 mars. 2017. Disponible ici 

Image gracieuseté:

1.'2729781' par GDJ (CC0) via Pixabay