La principale différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique est que l'informatique cognitive est une technologie, tandis que l'apprentissage automatique fait référence à des algorithmes permettant de résoudre des problèmes. L'informatique cognitive utilise des algorithmes d'apprentissage automatique.
L'informatique cognitive permet à un ordinateur de simuler et de compléter les capacités cognitives de l'homme à prendre des décisions. L'apprentissage automatique permet de développer des algorithmes d'auto-apprentissage pour analyser les données, en tirer des leçons, 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 sur l'apprentissage automatique.
Qu'est-ce que l'informatique cognitive ?
La technologie d'informatique cognitive permet de créer des modèles précis sur la façon dont le cerveau humain détecte, raisonne et réagit aux tâches. Il utilise des systèmes d'auto-apprentissage qui utilisent l'apprentissage automatique, l'exploration de données, le traitement du langage naturel et la reconnaissance de formes, etc. Il aide à développer des systèmes automatisés capables de résoudre des problèmes sans intervention humaine.
Dans le monde moderne, une grande quantité de données est produite quotidiennement. Ils contiennent des motifs complexes à interpréter. Pour prendre des décisions intelligentes, il est essentiel d'en reconnaître les modèles. 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 qui utilisent l'informatique cognitive.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Machine Learning fait référence à des algorithmes capables d'apprendre à partir de données sans s'appuyer sur des pratiques de programmation standard telles que la programmation orientée objet. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données, en tirent des enseignements et prennent des décisions. Il utilise des données d'entrée et utilise une analyse statistique pour prédire les sorties. Les langages les plus courants pour développer des applications d'apprentissage automatique sont R et Python. En dehors de cela, C++, Java et MATLAB aident également à développer des applications d'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique se divise en deux types. On les appelle apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé. Dans l'apprentissage supervisé, nous entraînons un modèle, il prédit donc les instances futures en conséquence. Un jeu de données étiqueté aide à former ce modèle. L'ensemble de données étiqueté se compose d'entrées et de sorties correspondantes. Sur cette base, le système peut prédire la sortie pour une nouvelle entrée. De plus, les deux types d'apprentissage supervisé sont la régression et la classification. La régression prédit les résultats futurs sur la base des données précédemment étiquetées, tandis que la classification catégorise les données étiquetées.
Dans l'apprentissage non supervisé, nous n'entraînons pas de modèle. Au lieu de cela, l'algorithme lui-même découvre les informations par lui-même. Par conséquent, les algorithmes d'apprentissage non supervisé utilisent des données non étiquetées pour tirer des conclusions. Il aide à trouver des groupes ou des clusters à partir de données non étiquetées. Habituellement, les algorithmes d'apprentissage non supervisés sont plus difficiles que les algorithmes d'apprentissage supervisés. Dans l'ensemble, les algorithmes d'apprentissage automatique aident à développer des systèmes d'auto-apprentissage.
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 ?
Le calcul cognitif est la technologie qui fait référence à de nouveaux matériels et/ou logiciels qui imitent 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 à partir de données et d'améliorer progressivement les performances d'une tâche spécifique. Le Cognitive Computing est une technologie mais le Machine Learning fait référence à des algorithmes. C'est la principale différence entre l'informatique cognitive et l'apprentissage automatique.
En outre, l'informatique cognitive permet à un ordinateur de simuler et de compléter les capacités cognitives humaines pour prendre des décisions, tandis que l'apprentissage automatique permet de développer des algorithmes d'auto-apprentissage pour analyser les données, en tirer des leçons, reconnaître des modèles et prendre des décisions en conséquence.
Résumé – Cognitive Computing vs Machine Learning
La différence 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 pour 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.
