ההבדל העיקרי בין מחשוב קוגניטיבי ללמידת מכונה הוא שמחשוב קוגניטיבי הוא טכנולוגיה בעוד שלמידת מכונה מתייחסת לאלגוריתמים לפתרון בעיות. מחשוב קוגניטיבי משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה.
מחשוב קוגניטיבי נותן את היכולת למחשב לדמות ולהשלים את היכולות הקוגניטיביות של האדם לקבל החלטות. למידת מכונה מאפשרת לפתח אלגוריתמים ללמידה עצמית כדי לנתח נתונים, ללמוד מהם, לזהות דפוסים ולקבל החלטות בהתאם. עם זאת, קשה לשרטט גבול ולחלק את היישומים המבוססים על מחשוב קוגניטיבי ויישומים מבוססי למידת מכונה.
מהו מחשוב קוגניטיבי?
טכנולוגיית מחשוב קוגניטיבי מאפשרת ליצור מודלים מדויקים על האופן שבו המוח האנושי חש, סיבות ותגובות למשימות. הוא משתמש במערכות למידה עצמית המשתמשות בלמידת מכונה, כריית נתונים, עיבוד שפה טבעית וזיהוי תבניות וכו'. זה עוזר לפתח מערכות אוטומטיות שיכולות לפתור בעיות ללא מעורבות אנושית.
בעולם המודרני, כמות גדולה של נתונים מייצרת מדי יום. הם מכילים דפוסים מורכבים לפרש. כדי לקבל החלטות חכמות, חיוני להכיר את הדפוסים שבהם. מחשוב קוגניטיבי מאפשר לקבל החלטות עסקיות תוך שימוש בנתונים נכונים. לכן, זה עוזר להגיע למסקנות בביטחון. מערכות המחשוב הקוגניטיביות יכולות לקבל החלטות טובות יותר באמצעות משוב, חוויות עבר ונתונים חדשים. מציאות מדומה ורובוטיקה הן כמה דוגמאות המשתמשות במחשוב קוגניטיבי.
מה זה למידת מכונה?
Machine Learning מתייחס לאלגוריתמים שיכולים ללמוד מנתונים מבלי להסתמך על שיטות תכנות סטנדרטיות כגון תכנות מונחה עצמים.אלגוריתמי למידת מכונה מנתחים נתונים, לומדים מהם ומקבלים החלטות. הוא משתמש בנתוני קלט ומשתמש בניתוח סטטיסטי כדי לחזות תפוקות. השפות הנפוצות ביותר לפיתוח יישומי למידת מכונה הן R ו-Python. מלבד זאת, C++, Java ו-MATLAB עוזרים גם בפיתוח יישומי למידת מכונה.
למידת מכונה מתחלקת לשני סוגים. הם נקראים למידה מפוקחת ולמידה לא מפוקחת. בלמידה מפוקחת, אנו מאמנים מודל, כך שהוא חוזה את המקרים העתידיים בהתאם. מערך נתונים מסומן עוזר לאמן מודל זה. מערך הנתונים המסומן מורכב מתשומות ומפלטים תואמים. על סמך אותם, המערכת יכולה לחזות את הפלט עבור קלט חדש. יתר על כן, שני סוגי הלמידה בפיקוח הם רגרסיה וסיווג.רגרסיה חוזה את התוצאות העתידיות בהתבסס על הנתונים שסומנו קודם לכן, בעוד שהסיווג מחלק את הנתונים המסויגים.
בלמידה ללא פיקוח, אנחנו לא מאמנים מודל. במקום זאת, האלגוריתם עצמו מגלה את המידע בעצמו. לכן, אלגוריתמי למידה ללא פיקוח משתמשים בנתונים שאינם מתויגים כדי להגיע למסקנות. זה עוזר למצוא קבוצות או אשכולות מנתונים ללא תווית. בדרך כלל, אלגוריתמי למידה ללא פיקוח הם קשים מאלגוריתמי למידה בפיקוח. בסך הכל, אלגוריתמים של למידת מכונה עוזרים לפתח מערכות למידה עצמית.
מהו הקשר בין מחשוב קוגניטיבי למידת מכונה?
מערכות מחשוב קוגניטיביות משתמשות באלגוריתמים של למידת מכונה
מה ההבדל בין מחשוב קוגניטיבי ללמידת מכונה?
מחשוב קוגניטיבי היא הטכנולוגיה המתייחסת לחומרה ו/או תוכנה חדשה המחקה את תפקוד המוח האנושי כדי לשפר את קבלת ההחלטות.למידת עיבוד שבבי מתייחסת לאלגוריתמים המשתמשים בטכניקות סטטיסטיות כדי לתת למחשבים ללמוד מנתונים ולשפר בהדרגה את הביצועים במשימה ספציפית. מחשוב קוגניטיבי היא טכנולוגיה אבל, Machine Learning מתייחס לאלגוריתם. זה ההבדל העיקרי בין מחשוב קוגניטיבי ללמידת מכונה.
יותר מכך, מחשוב קוגניטיבי נותן את היכולת למחשב לדמות ולהשלים את היכולות הקוגניטיביות של האדם כדי לקבל החלטות, בעוד שלמידת מכונה מאפשרת לפתח אלגוריתמים ללמידה עצמית כדי לנתח נתונים, ללמוד מהם, לזהות דפוסים ולקבל החלטות בהתאם.
סיכום – מחשוב קוגניטיבי לעומת למידה חישובית
ההבדל בין מחשוב קוגניטיבי ללמידת מכונה הוא שמחשוב קוגניטיבי הוא טכנולוגיה בעוד שלמידת מכונה מתייחסת לאלגוריתמים לפתרון בעיות.הם משמשים במגוון רחב של יישומים כגון רובוטיקה, ראייה ממוחשבת, תחזיות עסקיות ועוד רבים נוספים.
