Der Hauptunterschied zwischen Cognitive Computing und maschinellem Lernen besteht darin, dass Cognitive Computing eine Technologie ist, während sich maschinelles Lernen auf Algorithmen zur Lösung von Problemen bezieht. Cognitive Computing verwendet maschinelle Lernalgorithmen.
Cognitive Computing gibt einem Computer die Fähigkeit, die kognitiven Fähigkeiten des Menschen zu simulieren und zu ergänzen, um Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen ermöglicht es, selbstlernende Algorithmen zu entwickeln, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen, Muster zu erkennen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Es ist jedoch schwierig, eine Grenze zu ziehen und die auf Cognitive Computing basierenden und auf maschinellem Lernen basierenden Anwendungen zu unterteilen.
Was ist Cognitive Computing?
Cognitive Computing-Technologie ermöglicht es, genaue Modelle darüber zu erstellen, wie das menschliche Gehirn Aufgaben wahrnimmt, begründet und darauf reagiert. Es verwendet selbstlernende Systeme, die maschinelles Lernen, Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache und Mustererkennung usw. verwenden. Es hilft bei der Entwicklung automatisierter Systeme, die Probleme ohne menschliche Beteiligung lösen können.
In der modernen Welt wird täglich eine große Datenmenge produziert. Sie enth alten komplexe Muster, die interpretiert werden müssen. Um kluge Entscheidungen zu treffen, ist es wichtig, die Muster darin zu erkennen. Cognitive Computing ermöglicht es, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage korrekter Daten zu treffen. Daher hilft es, mit Zuversicht zu Schlussfolgerungen zu kommen. Die Cognitive-Computing-Systeme können anhand von Rückmeldungen, vergangenen Erfahrungen und neuen Daten bessere Entscheidungen treffen. Virtuelle Realität und Robotik sind einige Beispiele, die Cognitive Computing verwenden.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die aus Daten lernen können, ohne sich auf Standardprogrammierpraktiken wie objektorientierte Programmierung zu verlassen. Machine-Learning-Algorithmen analysieren Daten, lernen daraus und treffen Entscheidungen. Es verwendet Eingabedaten und verwendet statistische Analysen, um Ausgaben vorherzusagen. Die gängigsten Sprachen für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen sind R und Python. Abgesehen davon helfen C++, Java und MATLAB auch bei der Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen.
Machine Learning unterteilt sich in zwei Typen. Sie werden überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen genannt. Beim überwachten Lernen trainieren wir ein Modell, damit es die zukünftigen Instanzen entsprechend vorhersagt. Ein beschrifteter Datensatz hilft, dieses Modell zu trainieren. Der beschriftete Datensatz besteht aus Eingaben und entsprechenden Ausgaben. Basierend darauf kann das System den Output für neuen Input vorhersagen. Ferner sind die zwei Arten des überwachten Lernens Regression und Klassifikation. Die Regression sagt die zukünftigen Ergebnisse basierend auf den zuvor gekennzeichneten Daten voraus, während die Klassifizierung die gekennzeichneten Daten kategorisiert.
Beim unüberwachten Lernen trainieren wir kein Modell. Stattdessen entdeckt der Algorithmus die Informationen selbst. Daher verwenden unüberwachte Lernalgorithmen unbeschriftete Daten, um zu Schlussfolgerungen zu kommen. Es hilft, Gruppen oder Cluster aus unbeschrifteten Daten zu finden. Üblicherweise sind unüberwachte Lernalgorithmen schwieriger als überwachte Lernalgorithmen. Insgesamt helfen maschinelle Lernalgorithmen dabei, selbstlernende Systeme zu entwickeln.
Welche Beziehung besteht zwischen Cognitive Computing und maschinellem Lernen?
Cognitive-Computing-Systeme verwenden maschinelle Lernalgorithmen
Was ist der Unterschied zwischen Cognitive Computing und maschinellem Lernen?
Cognitive Computing ist die Technologie, die sich auf neue Hardware und/oder Software bezieht, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die statistische Techniken verwenden, um Computern zu ermöglichen, aus Daten zu lernen und die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe schrittweise zu verbessern. Cognitive Computing ist eine Technologie, aber maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen. Dies ist der Hauptunterschied zwischen Cognitive Computing und Machine Learning.
Darüber hinaus gibt Cognitive Computing einem Computer die Möglichkeit, die kognitiven Fähigkeiten des Menschen zu simulieren und zu ergänzen, um Entscheidungen zu treffen, während maschinelles Lernen die Entwicklung selbstlernender Algorithmen ermöglicht, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen, Muster zu erkennen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.
Zusammenfassung – Cognitive Computing vs. maschinelles Lernen
Der Unterschied zwischen Cognitive Computing und Machine Learning besteht darin, dass Cognitive Computing eine Technologie ist, während sich Machine Learning auf Algorithmen zur Lösung von Problemen bezieht. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen wie Robotik, Computer Vision, Geschäftsprognosen und vielen mehr eingesetzt.
