Différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique

le différence clé entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique est que l'informatique cognitive est une technologie alors que l'apprentissage automatique fait référence à des algorithmes permettant de résoudre des problèmes. L'informatique cognitive utilise des algorithmes d'apprentissage automatique.

Cognitive Computing permet à un ordinateur de simuler et de compléter les capacités cognitives de l'homme pour prendre des décisions. L'apprentissage automatique permet de développer des algorithmes d'autoapprentissage pour analyser des données, en tirer des enseignements, reconnaître des modèles et prendre des décisions en conséquence. Cependant, il est difficile de tracer une frontière et de diviser les applications basées sur l’informatique cognitive et l’apprentissage automatique..

CONTENU

1. Vue d'ensemble et différence clé
2. Qu'est-ce que l'informatique cognitive?
3. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
4. Relation entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique
5. Comparaison côte à côte - Calcul cognitif et apprentissage automatique sous forme tabulaire
6. Résumé

Qu'est-ce que l'informatique cognitive??

La technologie de l'informatique cognitive permet de créer des modèles précis sur la façon dont le cerveau humain perçoit, raisonne et répond aux tâches. Il utilise des systèmes d'autoapprentissage utilisant la machine learning, l'exploration de données, le traitement du langage naturel, la reconnaissance de formes, etc. Il permet de développer des systèmes automatisés capables de résoudre des problèmes sans implication humaine..

Dans le monde moderne, une grande quantité de données produit quotidiennement. Ils contiennent des modèles complexes à interpréter. Pour prendre des décisions intelligentes, il est essentiel de reconnaître leurs tendances. L'informatique cognitive permet de prendre des décisions commerciales en utilisant des données correctes. Par conséquent, il est utile de tirer des conclusions avec confiance. Les systèmes informatiques cognitifs peuvent prendre de meilleures décisions en utilisant les retours d'expérience, les expériences passées et les nouvelles données. La réalité virtuelle et la robotique sont quelques exemples utilisant l'informatique cognitive.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique??

L'apprentissage automatique fait référence à des algorithmes qui peuvent apprendre des données sans s'appuyer sur des pratiques de programmation standard telles que la programmation orientée objet. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent des données, en tirent des leçons et prennent des décisions. Il utilise des données d'entrée et utilise une analyse statistique pour prédire les résultats. Les langages les plus courants pour développer des applications d’apprentissage automatique sont R et Python. En dehors de cela, C ++, Java et MATLAB permettent également de développer des applications d’apprentissage automatique..

L'apprentissage automatique se divise en deux types. On les appelle apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé. En apprentissage supervisé, nous formons un modèle qui prédit les instances futures en conséquence. Un jeu de données étiqueté aide à former ce modèle. Le jeu de données étiqueté comprend des entrées et des sorties correspondantes. Sur cette base, le système peut prédire la sortie pour une nouvelle entrée. En outre, les deux types d’apprentissage supervisé sont la régression et la classification. La régression prédit les résultats futurs en fonction des données précédemment étiquetées, tandis que la classification catégorise les données étiquetées..

Dans l'apprentissage non supervisé, nous ne formons pas de modèle. Au lieu de cela, l'algorithme découvre lui-même les informations. Par conséquent, les algorithmes d’apprentissage non supervisés utilisent des données non étiquetées pour tirer les conclusions. Cela aide à trouver des groupes ou des clusters à partir de données non étiquetées. Habituellement, les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont plus difficiles que les algorithmes d'apprentissage supervisé. Globalement, les algorithmes d’apprentissage automatique aident à développer des systèmes d’autoapprentissage..

Quelle est la relation entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique??

• Les systèmes informatiques cognitifs utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique.

Quelle est la différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique?

L'informatique cognitive est la technologie faisant référence au nouveau matériel et / ou logiciel qui imite le fonctionnement du cerveau humain pour améliorer la prise de décision. L'apprentissage par usinage fait référence à des algorithmes qui utilisent des techniques statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre des données et d'améliorer progressivement les performances d'une tâche spécifique. L'informatique cognitive est une technologie, mais Machine Learning fait référence à des algorithmes. C’est la principale différence entre l’informatique cognitive et l’apprentissage automatique..

De plus, le calcul cognitif permet à un ordinateur de simuler et de compléter les capacités cognitives de l’homme à prendre des décisions, tandis que l’apprentissage automatique permet de développer des algorithmes d’autoapprentissage pour analyser des données, en tirer des enseignements, reconnaître des modèles et prendre des décisions en conséquence..

Résumé - Informatique cognitive vs apprentissage automatique

La différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique réside dans le fait que l'informatique cognitive est une technologie, alors que l'apprentissage automatique fait référence à des algorithmes permettant de résoudre des problèmes. Ils sont utilisés dans une grande variété d’applications telles que la robotique, la vision par ordinateur, les prévisions commerciales et bien d’autres encore..

Référence:

1.SciTechUK. Informatique cognitive | Pour quoi peut-il être utilisé ?, Science and Technology Facilities Council, 10 mai 2016. Disponible ici 
2.Le Big Data University. Machine Learning - Apprentissage supervisé vs non supervisé, classe cognitive, 13 mars 2017. Disponible ici 

Courtoisie d'image:

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