تفاوت اصلی بین محاسبات شناختی و یادگیری ماشینی این است که محاسبات شناختی یک فناوری است در حالی که یادگیری ماشین به الگوریتم هایی برای حل مسائل اشاره دارد. محاسبات شناختی از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کند.
محاسبات شناختی این توانایی را به رایانه می دهد تا توانایی های شناختی انسان را برای تصمیم گیری شبیه سازی و تکمیل کند. یادگیری ماشینی امکان توسعه الگوریتم های خودآموز را برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری از آنها، تشخیص الگوها و تصمیم گیری بر اساس آن فراهم می کند. با این حال، ترسیم مرز و تقسیم برنامه های کاربردی مبتنی بر محاسبات شناختی و مبتنی بر یادگیری ماشین دشوار است.
محاسبات شناختی چیست؟
فناوری محاسبات شناختی اجازه می دهد تا مدل های دقیقی در مورد چگونگی حس، دلایل و پاسخ مغز انسان به وظایف ایجاد کنید. از سیستم‌های خودآموزی استفاده می‌کند که از یادگیری ماشین، داده کاوی، پردازش زبان طبیعی، و تشخیص الگو و غیره استفاده می‌کنند. به توسعه سیستم‌های خودکاری کمک می‌کند که می‌توانند مشکلات را بدون دخالت انسان حل کنند.
در دنیای مدرن، روزانه مقدار زیادی داده تولید می شود. آنها حاوی الگوهای پیچیده ای برای تفسیر هستند. برای اتخاذ تصمیمات هوشمندانه، شناخت الگوهای موجود در آنها حیاتی است. محاسبات شناختی اجازه می دهد تا با استفاده از داده های صحیح تصمیمات تجاری را اتخاذ کنید. بنابراین، به نتیجه گیری با اطمینان کمک می کند. سیستم های محاسبات شناختی می توانند با استفاده از بازخوردها، تجربیات گذشته و داده های جدید تصمیمات بهتری بگیرند. واقعیت مجازی و رباتیک نمونه‌های کمی هستند که از محاسبات شناختی استفاده می‌کنند.
یادگیری ماشینی چیست؟
Machine Learning به الگوریتم هایی اشاره دارد که می توانند از داده ها بدون تکیه بر شیوه های برنامه نویسی استاندارد مانند برنامه نویسی شی گرا یاد بگیرند.الگوریتم های یادگیری ماشینی داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند، از آنها یاد می گیرند و تصمیم می گیرند. از داده های ورودی استفاده می کند و از تجزیه و تحلیل آماری برای پیش بینی خروجی ها استفاده می کند. رایج ترین زبان ها برای توسعه برنامه های یادگیری ماشینی R و Python هستند. به غیر از آن، C++، جاوا و MATLAB نیز به توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین کمک می‌کنند.
یادگیری ماشینی به دو نوع تقسیم می شود. آنها را یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت می نامند. در یادگیری نظارت شده، ما یک مدل را آموزش می دهیم، بنابراین نمونه های آینده را بر این اساس پیش بینی می کند. مجموعه داده برچسب‌گذاری شده به آموزش این مدل کمک می‌کند. مجموعه داده برچسب گذاری شده شامل ورودی ها و خروجی های مربوطه است. بر اساس آنها، سیستم می تواند خروجی را برای ورودی جدید پیش بینی کند. علاوه بر این، دو نوع یادگیری تحت نظارت، رگرسیون و طبقه بندی هستند.رگرسیون نتایج آینده را بر اساس داده‌های برچسب‌گذاری‌شده قبلی پیش‌بینی می‌کند، در حالی که طبقه‌بندی داده‌های برچسب‌گذاری شده را دسته‌بندی می‌کند.
در یادگیری بدون نظارت، ما یک مدل تربیت نمی کنیم. در عوض، خود الگوریتم اطلاعات را به تنهایی کشف می کند. بنابراین، الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت از داده‌های بدون برچسب برای نتیجه‌گیری استفاده می‌کنند. این به یافتن گروه ها یا خوشه ها از داده های بدون برچسب کمک می کند. معمولاً الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت نسبت به الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده دشوار هستند. به طور کلی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به توسعه سیستم‌های خودآموز کمک می‌کنند.
رابطه بین محاسبات شناختی و یادگیری ماشین چیست؟
سیستم های محاسبات شناختی از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند
تفاوت بین محاسبات شناختی و یادگیری ماشین چیست؟
محاسبات شناختی فناوری است که به سخت افزار و/یا نرم افزار جدیدی اشاره می کند که عملکرد مغز انسان را برای بهبود تصمیم گیری تقلید می کند.یادگیری ماشینی به الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که از تکنیک‌های آماری برای یادگیری کامپیوترها از داده‌ها و بهبود تدریجی عملکرد در یک کار خاص استفاده می‌کنند. محاسبات شناختی یک فناوری است، اما یادگیری ماشینی به الگوریتم ها اشاره دارد. این تفاوت اصلی بین محاسبات شناختی و یادگیری ماشینی است.
بعلاوه، محاسبات شناختی این توانایی را به رایانه می دهد تا توانایی های شناختی انسان را برای تصمیم گیری شبیه سازی و تکمیل کند، در حالی که یادگیری ماشینی امکان توسعه الگوریتم های خودآموز را برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری از آنها، شناخت الگوها و تصمیم گیری بر اساس آن فراهم می کند.
خلاصه - محاسبات شناختی در مقابل یادگیری ماشینی
تفاوت بین محاسبات شناختی و یادگیری ماشینی در این است که محاسبات شناختی یک فناوری است در حالی که یادگیری ماشین به الگوریتم هایی برای حل مسائل اشاره دارد.آنها در طیف گسترده ای از برنامه ها مانند روباتیک، بینایی کامپیوتر، پیش بینی های تجاری و بسیاری موارد دیگر استفاده می شوند.
