Sự khác biệt chính giữa máy tính nhận thức và máy học là máy tính nhận thức là một công nghệ trong khi máy học đề cập đến các thuật toán để giải quyết vấn đề. Điện toán nhận thức sử dụng các thuật toán học máy.
Máy tính nhận thức cung cấp cho máy tính khả năng mô phỏng và bổ sung khả năng nhận thức của con người để đưa ra quyết định. Máy học cho phép phát triển các thuật toán tự học để phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng, nhận ra các mẫu và đưa ra quyết định phù hợp. Tuy nhiên, rất khó để vẽ ra ranh giới và phân chia các ứng dụng dựa trên máy tính và máy học dựa trên nhận thức.
Điện toán nhận thức là gì?
Công nghệ Điện toán Nhận thức cho phép tạo ra các mô hình chính xác về cách bộ não con người cảm nhận, lý do và phản ứng với các nhiệm vụ. Nó sử dụng các hệ thống tự học sử dụng máy học, khai thác dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng mẫu, v.v. Nó giúp phát triển các hệ thống tự động có thể giải quyết các vấn đề mà không cần sự tham gia của con người.
Trong thế giới hiện đại, một lượng lớn dữ liệu được tạo ra hàng ngày. Chúng chứa các mẫu phức tạp để diễn giải. Để đưa ra quyết định thông minh, điều quan trọng là phải nhận ra các mô hình trong đó. Điện toán nhận thức cho phép đưa ra các quyết định kinh doanh bằng cách sử dụng dữ liệu chính xác. Do đó, nó giúp đưa ra kết luận một cách tự tin. Hệ thống tính toán nhận thức có thể đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách sử dụng phản hồi, kinh nghiệm trong quá khứ và dữ liệu mới. Thực tế ảo và người máy là một vài ví dụ sử dụng điện toán nhận thức.
Học máy là gì?
Machine Learning đề cập đến các thuật toán có thể học từ dữ liệu mà không cần dựa vào các thực hành lập trình tiêu chuẩn như lập trình hướng đối tượng. Các thuật toán học máy phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng và đưa ra quyết định. Nó sử dụng dữ liệu đầu vào và sử dụng phân tích thống kê để dự đoán kết quả đầu ra. Các ngôn ngữ phổ biến nhất để phát triển các ứng dụng học máy là R và Python. Ngoài ra, C ++, Java và MATLAB cũng giúp phát triển các ứng dụng học máy.
Học máy chia thành hai loại. Chúng được gọi là học có giám sát và học không giám sát. Trong học tập có giám sát, chúng tôi đào tạo một mô hình, vì vậy nó dự đoán các trường hợp tương lai một cách phù hợp. Tập dữ liệu được gắn nhãn giúp đào tạo mô hình này. Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các đầu vào và đầu ra tương ứng. Dựa trên chúng, hệ thống có thể dự đoán đầu ra cho đầu vào mới. Hơn nữa, hai loại học tập có giám sát là hồi quy và phân loại. Hồi quy dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu được gắn nhãn trước đó trong khi phân loại phân loại dữ liệu được gắn nhãn.
Trong học tập không giám sát, chúng tôi không đào tạo một mô hình. Thay vào đó, thuật toán tự khám phá thông tin của chính nó. Do đó, các thuật toán học tập không giám sát sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn để đưa ra kết luận. Nó giúp tìm các nhóm hoặc cụm từ dữ liệu không được gắn nhãn. Thông thường, các thuật toán học không giám sát khó hơn các thuật toán học có giám sát. Nhìn chung, các thuật toán học máy giúp phát triển các hệ thống tự học.
Mối quan hệ giữa Điện toán nhận thức và Máy học là gì?
Hệ thống tính toán nhận thức sử dụng các thuật toán học máy
Sự khác biệt giữa Điện toán Nhận thức và Máy học là gì?
Điện toán nhận thức là công nghệ đề cập đến phần cứng và / hoặc phần mềm mới bắt chước hoạt động của bộ não con người để cải thiện việc ra quyết định. Gia công học đề cập đến các thuật toán sử dụng kỹ thuật thống kê để cung cấp cho máy tính học từ dữ liệu và cải thiện dần dần hiệu suất của một tác vụ cụ thể. Máy tính nhận thức là một công nghệ, nhưng Máy học đề cập đến các thuật toán. Đây là điểm khác biệt chính giữa máy tính nhận thức và máy học.
Hơn nữa, Máy tính nhận thức cung cấp khả năng cho máy tính mô phỏng và bổ sung khả năng nhận thức của con người để đưa ra quyết định trong khi Máy học cho phép phát triển các thuật toán tự học để phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng, nhận ra các mẫu và đưa ra quyết định phù hợp.
Tóm tắt - Máy tính nhận thức và Máy học
Sự khác biệt giữa máy tính nhận thức và máy học là máy tính nhận thức là một công nghệ trong khi máy học đề cập đến các thuật toán để giải quyết vấn đề. Chúng được sử dụng trong nhiều ứng dụng như robot, thị giác máy tính, dự đoán kinh doanh và nhiều ứng dụng khác.
