La differenza fondamentale tra il cognitive computing e l'apprendimento automatico è che il cognitive computing è una tecnologia mentre l'apprendimento automatico si riferisce ad algoritmi per risolvere i problemi. L'informatica cognitiva utilizza algoritmi di apprendimento automatico.
Cognitive Computing dà la capacità a un computer di simulare e integrare le capacità cognitive umane per prendere decisioni. L'apprendimento automatico consente di sviluppare algoritmi di autoapprendimento per analizzare i dati, imparare da essi, riconoscere modelli e prendere decisioni di conseguenza. Tuttavia, è difficile tracciare un confine e dividere le applicazioni basate sul cognitive computing e quelle basate sull'apprendimento automatico.
Cos'è l'informatica cognitiva?
La tecnologia di calcolo cognitivo consente di creare modelli accurati su come il cervello umano percepisce, ragiona e risponde ai compiti. Utilizza sistemi di autoapprendimento che utilizzano l'apprendimento automatico, l'estrazione di dati, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento di schemi, ecc. Aiuta a sviluppare sistemi automatizzati in grado di risolvere problemi senza il coinvolgimento umano.
Nel mondo moderno, ogni giorno viene prodotta una grande quantità di dati. Contengono schemi complessi da interpretare. Per prendere decisioni intelligenti, è fondamentale riconoscere gli schemi in esse contenuti. Il cognitive computing consente di prendere decisioni aziendali utilizzando dati corretti. Pertanto, aiuta a trarre conclusioni con sicurezza. I sistemi di calcolo cognitivo possono prendere decisioni migliori utilizzando feedback, esperienze passate e nuovi dati. La re altà virtuale e la robotica sono alcuni esempi che utilizzano il cognitive computing.
Cos'è l'apprendimento automatico?
Il Machine Learning si riferisce ad algoritmi che possono apprendere dai dati senza fare affidamento su pratiche di programmazione standard come la programmazione orientata agli oggetti. Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati, imparano da essi e prendono decisioni. Utilizza i dati di input e utilizza l'analisi statistica per prevedere gli output. I linguaggi più comuni per sviluppare applicazioni di machine learning sono R e Python. Oltre a questo, C++, Java e MATLAB aiutano anche a sviluppare applicazioni di machine learning.
L'apprendimento automatico si divide in due tipi. Sono chiamati apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, formiamo un modello, in modo che preveda di conseguenza le istanze future. Un set di dati etichettato aiuta ad addestrare questo modello. Il set di dati etichettato è costituito da input e output corrispondenti. Sulla base di essi, il sistema può prevedere l'output per il nuovo input. Inoltre, i due tipi di apprendimento supervisionato sono la regressione e la classificazione. La regressione prevede i risultati futuri sulla base dei dati precedentemente etichettati, mentre la classificazione classifica i dati etichettati.
Nell'apprendimento non supervisionato, non formiamo un modello. Invece, l'algoritmo stesso scopre le informazioni da solo. Pertanto, gli algoritmi di apprendimento senza supervisione utilizzano dati senza etichetta per giungere alle conclusioni. Aiuta a trovare gruppi o cluster da dati senza etichetta. Di solito, gli algoritmi di apprendimento non supervisionato sono difficili degli algoritmi di apprendimento supervisionato. Nel complesso, gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a sviluppare sistemi di autoapprendimento.
Qual è la relazione tra informatica cognitiva e apprendimento automatico?
I sistemi di elaborazione cognitiva utilizzano algoritmi di apprendimento automatico
Qual è la differenza tra informatica cognitiva e apprendimento automatico?
Cognitive Computing è la tecnologia che si riferisce a nuovo hardware e/o software che imita il funzionamento del cervello umano per migliorare il processo decisionale. Il machine learning si riferisce ad algoritmi che utilizzano tecniche statistiche per fornire ai computer l'apprendimento dai dati e per migliorare progressivamente le prestazioni su un'attività specifica. Il Cognitive Computing è una tecnologia, ma il Machine Learning si riferisce ad algoritmi. Questa è la principale differenza tra il cognitive computing e l'apprendimento automatico.
Inoltre, il Cognitive Computing offre la capacità di un computer di simulare e integrare le capacità cognitive umane per prendere decisioni mentre l'apprendimento automatico consente di sviluppare algoritmi di autoapprendimento per analizzare i dati, imparare da essi, riconoscere schemi e prendere decisioni di conseguenza.
Riepilogo – Computing cognitivo vs apprendimento automatico
La differenza tra il cognitive computing e l'apprendimento automatico è che il cognitive computing è una tecnologia mentre l'apprendimento automatico si riferisce ad algoritmi per risolvere i problemi. Sono utilizzati in un'ampia varietà di applicazioni come robotica, visione artificiale, previsioni aziendali e molte altre.
