Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng cognitive computing at machine learning ay ang cognitive computing ay isang teknolohiya samantalang ang machine learning ay tumutukoy sa mga algorithm upang malutas ang mga problema. Gumagamit ang cognitive computing ng mga machine learning algorithm.
Ang Cognitive Computing ay nagbibigay ng kakayahan sa isang computer na gayahin at umakma sa cognitive na kakayahan ng tao para gumawa ng mga desisyon. Ang machine learning ay nagbibigay-daan sa pagbuo ng mga self-learning algorithm upang pag-aralan ang data, matuto mula sa mga ito, kilalanin ang mga pattern at gumawa ng mga desisyon nang naaayon. Gayunpaman, mahirap gumuhit ng hangganan at hatiin ang cognitive computing based at machine learning based na mga application.
Ano ang Cognitive Computing?
Ang Cognitive Computing technology ay nagbibigay-daan sa paggawa ng mga tumpak na modelo kung paano nararamdaman ng utak ng tao, mga dahilan at mga tugon sa mga gawain. Gumagamit ito ng mga self-learning system na gumagamit ng machine learning, data mining, natural na pagpoproseso ng wika, at pattern recognition, atbp. Nakakatulong itong bumuo ng mga automated system na makakalutas ng mga problema nang walang pakikilahok ng tao.
Sa modernong mundo, isang malaking dami ng data ang gumagawa araw-araw. Naglalaman ang mga ito ng mga kumplikadong pattern upang bigyang-kahulugan. Upang makagawa ng matalinong mga pagpapasya, mahalagang kilalanin ang mga pattern sa kanila. Nagbibigay-daan ang cognitive computing na gumawa ng mga desisyon sa negosyo gamit ang tamang data. Samakatuwid, nakakatulong na magkaroon ng mga konklusyon nang may kumpiyansa. Ang mga sistema ng cognitive computing ay maaaring gumawa ng mas mahusay na mga desisyon gamit ang mga feedback, mga nakaraang karanasan, at bagong data. Ang virtual reality at robotics ay ilang halimbawa na gumagamit ng cognitive computing.
Ano ang Machine Learning?
Ang Machine Learning ay tumutukoy sa mga algorithm na maaaring matuto mula sa data nang hindi umaasa sa mga karaniwang kasanayan sa programming gaya ng object oriented programming. Sinusuri ng mga algorithm ng machine learning ang data, matuto mula sa mga ito at gumawa ng mga desisyon. Gumagamit ito ng input data at gumagamit ng statistical analysis upang mahulaan ang mga output. Ang pinakakaraniwang mga wika upang bumuo ng mga application ng machine learning ay R at Python. Maliban diyan, nakakatulong din ang C++, Java, at MATLAB sa pagbuo ng mga machine learning application.
Machine learning ay nahahati sa dalawang uri. Ang mga ito ay tinatawag na supervised learning at unsupervised learning. Sa pinangangasiwaang pag-aaral, sinasanay namin ang isang modelo, kaya hinuhulaan nito ang mga hinaharap na pagkakataon nang naaayon. Nakakatulong ang isang may label na dataset na sanayin ang modelong ito. Ang may label na dataset ay binubuo ng mga input at kaukulang mga output. Batay sa kanila, mahuhulaan ng system ang output para sa bagong input. Dagdag pa, ang dalawang uri ng pinangangasiwaang pag-aaral ay regression at classification. Hinuhulaan ng regression ang mga kinalabasan sa hinaharap batay sa dati nang may label na data samantalang ang pag-uuri ay kinategorya ang may label na data.
Sa unsupervised learning, hindi kami nagsasanay ng modelo. Sa halip, ang algorithm mismo ay natutuklasan ang impormasyon sa sarili nitong. Samakatuwid, ang mga hindi sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral ay gumagamit ng walang label sa data upang makagawa ng mga konklusyon. Nakakatulong itong maghanap ng mga grupo o cluster mula sa walang label na data. Karaniwan, ang mga hindi sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral ay mas mahirap kaysa sa mga sinusubaybayang algorithm ng pag-aaral. Sa pangkalahatan, nakakatulong ang mga machine learning algorithm na bumuo ng mga self-learning system.
Ano ang Relasyon sa Pagitan ng Cognitive Computing at Machine Learning?
Ang mga cognitive computing system ay gumagamit ng mga machine learning algorithm
Ano ang Pagkakaiba sa pagitan ng Cognitive Computing at Machine Learning?
Ang Cognitive Computing ay ang teknolohiyang tumutukoy sa bagong hardware at/o software na ginagaya ang paggana ng utak ng tao upang mapabuti ang paggawa ng desisyon. Ang Machining learning ay tumutukoy sa mga algorithm na gumagamit ng mga istatistikal na diskarte upang bigyan ang mga computer na matuto mula sa data at unti-unting pagbutihin ang pagganap sa isang partikular na gawain. Ang Cognitive Computing ay isang teknolohiya ngunit, ang Machine Learning ay tumutukoy sa mga algorithm. Ito ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng cognitive computing at machine learning.
Dagdag pa, ang Cognitive Computing ay nagbibigay ng kakayahan para sa isang computer na gayahin at umakma sa cognitive na kakayahan ng tao na gumawa ng mga desisyon habang ang Machine learning ay nagbibigay-daan sa pagbuo ng mga self-learning algorithm upang suriin ang data, matuto mula sa mga ito, kilalanin ang mga pattern at gumawa ng mga desisyon nang naaayon.
Buod – Cognitive Computing vs Machine Learning
Ang pagkakaiba sa pagitan ng cognitive computing at machine learning ay ang cognitive computing ay isang teknolohiya samantalang ang machine learning ay tumutukoy sa mga algorithm upang malutas ang mga problema. Ginagamit ang mga ito sa iba't ibang uri ng mga application tulad ng robotics, computer vision, mga hula sa negosyo at marami pa.
