Differenza tra cognitive computing e machine learning in informatica
La differenza fondamentale tra il cognitive computing e il machine learning (ML) o apprendimento automatico è che il cognitive computing è una tecnologia mentre l’apprendimento automatico si riferisce agli algoritmi per risolvere i problemi. Il cognitive computing utilizza algoritmi di apprendimento automatico.
Il Cognitive Computing offre a un computer la capacità di simulare e integrare le capacità cognitive umane per prendere decisioni. L’apprendimento automatico consente di sviluppare algoritmi di autoapprendimento per analizzare i dati, apprendere da essi, riconoscere schemi 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.
Cognitive computing
La tecnologia del Cognitive Computing consente di realizzare modelli accurati su come il cervello umano percepisce, ragiona e risponde ai compiti. Utilizza sistemi di autoapprendimento che utilizzano l’apprendimento automatico, il data mining, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento di modelli, ecc. Aiuta a sviluppare sistemi automatizzati in grado di risolvere i problemi senza il coinvolgimento umano.
Nel mondo moderno, una grande quantità di dati viene prodotta quotidianamente. Contengono schemi complessi da interpretare. Per prendere decisioni intelligenti, è fondamentale riconoscere i modelli in esse contenuti. Il cognitive computing consente di prendere decisioni aziendali utilizzando dati corretti. Pertanto, aiuta a trarre conclusioni con fiducia. I sistemi di cognitive computing possono prendere decisioni migliori utilizzando feedback, esperienze passate e nuovi dati. La realtà virtuale e la robotica sono alcuni esempi che utilizzano il cognitive computing.
Machine learning
Il machine learning, in italiano apprendimento automatico, 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. Si chiamano apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato . Nell’apprendimento supervisionato, addestriamo un modello, quindi predice le istanze future di conseguenza. Un set di dati etichettato aiuta a addestrare questo modello. Il set di dati etichettato è costituito da input e output corrispondenti. Sulla base di questi, 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. Al contrario, 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 senza supervisione sono difficili degli algoritmi di apprendimento supervisionato. Nel complesso, gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a sviluppare sistemi di autoapprendimento.
Relazione tra cognitive computing e machine learning
I sistemi di calcolo cognitivo utilizzano algoritmi di apprendimento automatico.
Differenza tra cognitive computing e machine learning
Il Cognitive Computing è la tecnologia che fa riferimento a nuovo hardware e/o software che imita il funzionamento del cervello umano per migliorare il processo decisionale. L’apprendimento automatico si riferisce ad algoritmi che utilizzano tecniche statistiche per consentire ai computer di apprendere dai dati e per migliorare progressivamente le prestazioni su un’attività specifica. Il Cognitive Computing è una tecnologia ma il Machine Learning fa riferimento agli 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, apprendere da essi, riconoscere schemi e prendere decisioni di conseguenza.
Conclusioni
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 di business e molte altre.
