Perbedaan antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin

Itu perbedaan utama Antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin adalah itu Komputasi kognitif adalah teknologi sedangkan pembelajaran mesin mengacu pada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Komputasi kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

Komputasi kognitif memberikan kemampuan pada komputer untuk mensimulasikan dan melengkapi kemampuan kognitif manusia untuk membuat keputusan. Pembelajaran mesin memungkinkan pengembangan algoritma belajar mandiri untuk menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali pola dan membuat keputusan yang sesuai. Namun, sulit untuk menggambar batas dan membagi aplikasi berbasis komputasi kognitif dan aplikasi berbasis pembelajaran mesin.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu komputasi kognitif
3. Apa itu Pembelajaran Mesin
4. Hubungan antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin
5. Perbandingan Berdampingan - Komputasi Kognitif vs Pembelajaran Mesin dalam bentuk tabel
6. Ringkasan

Apa itu komputasi kognitif?

Teknologi Komputasi Kognitif memungkinkan membuat model yang akurat tentang bagaimana otak manusia merasakan, alasan dan respons terhadap tugas. Ini menggunakan sistem belajar mandiri yang menggunakan pembelajaran mesin, penambangan data, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan pola, dll. Ini membantu mengembangkan sistem otomatis yang dapat memecahkan masalah tanpa keterlibatan manusia.

Di dunia modern, sejumlah besar data dihasilkan setiap hari. Mereka berisi pola yang kompleks untuk ditafsirkan. Untuk membuat keputusan yang cerdas, sangat penting untuk mengenali pola di dalamnya. Komputasi kognitif memungkinkan untuk mengambil keputusan bisnis menggunakan data yang benar. Oleh karena itu, membantu sampai pada kesimpulan dengan percaya diri. Sistem komputasi kognitif dapat mengambil keputusan yang lebih baik menggunakan umpan balik, pengalaman masa lalu, dan data baru. Realitas dan robotika virtual adalah beberapa contoh yang menggunakan komputasi kognitif.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin mengacu pada algoritma yang dapat belajar dari data tanpa mengandalkan praktik pemrograman standar seperti pemrograman berorientasi objek. Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data, belajar dari mereka dan membuat keputusan. Ini menggunakan data input dan menggunakan analisis statistik untuk memprediksi output. Bahasa yang paling umum untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin adalah R dan Python. Selain itu, C ++, Java, dan Matlab juga membantu mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin terbagi menjadi dua jenis. Mereka disebut pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam pembelajaran yang diawasi, kami melatih model, sehingga memprediksi contoh di masa depan yang sesuai. Dataset berlabel membantu melatih model ini. Dataset berlabel terdiri dari input dan output yang sesuai. Berdasarkan mereka, sistem dapat memprediksi output untuk input baru. Selanjutnya, dua jenis pembelajaran yang diawasi adalah regresi dan klasifikasi. Regresi memprediksi hasil masa depan berdasarkan data berlabel sebelumnya sedangkan klasifikasi mengkategorikan data berlabel.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, kami tidak melatih model. Sebaliknya, algoritma itu sendiri menemukan informasi sendiri. Oleh karena itu, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data yang tidak berlabel untuk sampai pada kesimpulan. Ini membantu menemukan grup atau kelompok dari data yang tidak berlabel. Biasanya, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan sulit daripada algoritma pembelajaran yang diawasi. Secara keseluruhan, algoritma pembelajaran mesin membantu mengembangkan sistem belajar mandiri.

Apa hubungan antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin?

• Sistem Komputasi Kognitif Gunakan Algoritma Pembelajaran Mesin.

Apa perbedaan antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin?

Komputasi kognitif adalah teknologi yang mengacu pada perangkat keras dan/atau perangkat lunak baru yang meniru fungsi otak manusia untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Pembelajaran pemesinan mengacu pada algoritma yang menggunakan teknik statistik untuk memberikan komputer untuk belajar dari data dan untuk secara progresif meningkatkan kinerja pada tugas tertentu. Komputasi kognitif adalah teknologi tetapi, pembelajaran mesin mengacu pada algoritma. Ini adalah perbedaan utama antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin.

Lebih lanjut, komputasi kognitif memberikan kemampuan komputer untuk mensimulasikan dan melengkapi kemampuan kognitif manusia untuk membuat keputusan sementara pembelajaran mesin memungkinkan pengembangan algoritma belajar mandiri untuk menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali pola dan membuat keputusan yang sesuai dengan itu.

Ringkasan -Pembelajaran Komputasi Kognitif vs Mesin

Perbedaan antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin adalah bahwa komputasi kognitif adalah teknologi sedangkan pembelajaran mesin mengacu pada algoritma untuk menyelesaikan masalah. Mereka digunakan dalam berbagai aplikasi seperti robotika, visi komputer, prediksi bisnis dan banyak lagi.

Referensi:

1.Scitechuk. Komputasi Kognitif | Untuk apa itu digunakan?, Dewan Fasilitas Sains dan Teknologi, 10 Mei 2016. Tersedia disini 
2.ThebigdataUniversity. Pembelajaran Mesin - Pembelajaran yang diawasi vs tanpa pengawasan, kelas kognitif, 13 Mar. 2017. Tersedia disini 

Gambar milik:

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