A principal diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina é que a computação cognitiva é uma tecnologia, enquanto o aprendizado de máquina se refere a algoritmos para resolver problemas. A computação cognitiva usa algoritmos de aprendizado de máquina.
Computação Cognitiva dá a um computador a capacidade de simular e complementar as habilidades cognitivas do ser humano para tomar decisões. O aprendizado de máquina permite desenvolver algoritmos de autoaprendizagem para analisar dados, aprender com eles, reconhecer padrões e tomar decisões de acordo. No entanto, é difícil traçar um limite e dividir os aplicativos baseados em computação cognitiva e baseados em aprendizado de máquina.
O que é Computação Cognitiva?
A tecnologia de Computação Cognitiva permite fazer modelos precisos sobre como o cérebro humano sente, raciocina e responde às tarefas. Ele usa sistemas de autoaprendizagem que usam aprendizado de máquina, mineração de dados, processamento de linguagem natural e reconhecimento de padrões, etc. Ajuda a desenvolver sistemas automatizados que podem resolver problemas sem o envolvimento humano.
No mundo moderno, uma grande quantidade de dados é produzida diariamente. Eles contêm padrões complexos para interpretar. Para tomar decisões inteligentes, é vital reconhecer os padrões nelas. A computação cognitiva permite tomar decisões de negócios usando dados corretos. Portanto, ajuda a chegar a conclusões com confiança. Os sistemas de computação cognitiva podem tomar melhores decisões usando feedbacks, experiências passadas e novos dados. Realidade virtual e robótica são alguns exemplos que usam computação cognitiva.
O que é aprendizado de máquina?
Machine Learning refere-se a algoritmos que podem aprender com dados sem depender de práticas de programação padrão, como programação orientada a objetos. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados, aprendem com eles e tomam decisões. Ele usa dados de entrada e usa análise estatística para prever saídas. As linguagens mais comuns para desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina são R e Python. Além disso, C++, Java e MATLAB também ajudam a desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina.
Machine learning se divide em dois tipos. Eles são chamados de aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. No aprendizado supervisionado, treinamos um modelo, para que ele preveja as instâncias futuras de acordo. Um conjunto de dados rotulado ajuda a treinar esse modelo. O conjunto de dados rotulado consiste em entradas e saídas correspondentes. Com base neles, o sistema pode prever a saída para novas entradas. Além disso, os dois tipos de aprendizado supervisionado são regressão e classificação. A regressão prevê os resultados futuros com base nos dados rotulados anteriormente, enquanto a classificação categoriza os dados rotulados.
Na aprendizagem não supervisionada, não treinamos um modelo. Em vez disso, o próprio algoritmo descobre as informações por conta própria. Portanto, algoritmos de aprendizado não supervisionados usam dados não rotulados para chegar às conclusões. Ajuda a encontrar grupos ou clusters de dados não rotulados. Normalmente, os algoritmos de aprendizado não supervisionado são mais difíceis do que os algoritmos de aprendizado supervisionado. No geral, os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a desenvolver sistemas de autoaprendizagem.
Qual é a relação entre computação cognitiva e aprendizado de máquina?
Os sistemas de computação cognitiva usam algoritmos de aprendizado de máquina
Qual é a diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina?
Computação Cognitiva é a tecnologia que se refere a novos hardwares e/ou softwares que imitam o funcionamento do cérebro humano para melhorar a tomada de decisões. O aprendizado de usinagem refere-se a algoritmos que usam técnicas estatísticas para permitir que os computadores aprendam com os dados e melhorem progressivamente o desempenho em uma tarefa específica. A Computação Cognitiva é uma tecnologia, mas Machine Learning se refere a algoritmos. Essa é a principal diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina.
Além disso, a Computação Cognitiva permite que um computador simule e complemente as habilidades cognitivas humanas para tomar decisões, enquanto o Machine Learning permite desenvolver algoritmos de autoaprendizagem para analisar dados, aprender com eles, reconhecer padrões e tomar decisões de acordo.
Resumo – Computação Cognitiva vs Aprendizado de Máquina
A diferença entre computação cognitiva e aprendizado de máquina é que a computação cognitiva é uma tecnologia, enquanto o aprendizado de máquina se refere a algoritmos para resolver problemas. Eles são usados em uma ampla variedade de aplicativos, como robótica, visão computacional, previsões de negócios e muito mais.
