Perbedaan yang jelas dari mereka, komputasi kognitif dan pembelajaran mesin merupakan komputasi kognitif adalah teknologi sedangkan pembelajaran mesin adalah algoritme untuk memecahkan masalah.
Komputasi kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
Cognitive Computing memberikan kemampuan pada komputer untuk mensimulasikan dan melengkapi kemampuan kognitif manusia untuk mengambil keputusan.
Pembelajaran mesin memungkinkan pengembangan algoritme belajar mandiri untuk menganalisis data, belajar darinya, mengenali pola, dan membuat keputusan yang sesuai.
Namun, sulit untuk menarik batas dan membagi aplikasi berbasis komputasi kognitif dan pembelajaran mesin.
ISI
- Gambaran Umum dan Perbedaan Utama 2.
Apa itu Komputasi Kognitif3.
Apa itu Pembelajaran Mesin4.
Hubungan Antara Komputasi Kognitif dan Pembelajaran Mesin5.
Perbandingan Berdampingan – Komputasi Kognitif & Pembelajaran Mesin dalam Bentuk Tabular 6.
Ringkasan
Pengertian Komputasi Kognitif?
Teknologi Komputasi Kognitif memungkinkan pembuatan model yang akurat tentang bagaimana otak manusia merasakan, alasan, dan respons terhadap tugas.
Ini menggunakan sistem belajar mandiri yang menggunakan pembelajaran mesin, penambangan data, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan pola, dll.
Ini membantu mengembangkan sistem otomatis yang dapat memecahkan masalah tanpa keterlibatan manusia.
Di dunia modern, sejumlah besar data dihasilkan setiap hari.
Mereka mengandung pola kompleks untuk ditafsirkan.
Untuk membuat keputusan cerdas, sangat penting untuk mengenali pola di dalamnya.
Komputasi kognitif memungkinkan untuk mengambil keputusan bisnis menggunakan data yang benar.
Oleh karena itu, ada baiknya mengambil kesimpulan dengan percaya diri.
Sistem komputasi kognitif dapat mengambil keputusan yang lebih baik menggunakan umpan balik, pengalaman masa lalu, dan data baru.
Realitas virtual dan robotika, merupakan istilah yang mengacu pada beberapa contoh yang menggunakan komputasi kognitif.
Pengertian Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran Mesin, merupakan istilah yang mengacu pada algoritme yang dapat belajar dari data tanpa bergantung pada praktik pemrograman standar seperti pemrograman berorientasi objek.
Algoritme pembelajaran mesin menganalisis data, belajar darinya, dan membuat keputusan.
Ini menggunakan data input dan menggunakan analisis statistik untuk memprediksi output.
Bahasa yang paling umum untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin adalah R dan Python.
Selain itu, C++, Java, dan MATLAB juga membantu mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin terbagi menjadi dua jenis.
Mereka disebut pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran yang tidak diawasi.
Dalam pembelajaran terawasi, kami melatih sebuah model, sehingga ia memprediksi contoh masa depan yang sesuai.
Kumpulan data berlabel membantu melatih model ini.
Dataset berlabel terdiri dari input dan output yang sesuai.
Berdasarkan mereka, sistem dapat memprediksi output untuk input baru.
Selanjutnya, dua jenis pembelajaran terbimbing adalah regresi dan klasifikasi.
Regresi memprediksi hasil masa depan berdasarkan data berlabel sebelumnya sedangkan klasifikasi mengkategorikan data berlabel.
Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, kami tidak melatih model.
Sebaliknya, algoritme itu sendiri menemukan informasinya sendiri.
Oleh karena itu, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data yang tidak berlabel untuk sampai pada kesimpulan.
Ini membantu untuk menemukan grup atau cluster dari data yang tidak berlabel.
Biasanya, algoritma pembelajaran yang tidak diawasi lebih sulit daripada algoritma pembelajaran yang diawasi.
Secara keseluruhan, algoritma pembelajaran mesin membantu mengembangkan sistem belajar mandiri.
Apa Hubungan Antara Komputasi Kognitif dan Pembelajaran Mesin?
- Sistem komputasi kognitif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
Apa Perbedaan Antara Komputasi Kognitif dan Pembelajaran Mesin?
Cognitive Computing, merupakan istilah yang mengacu pada teknologi yang adalah perangkat keras dan/atau perangkat lunak baru yang meniru fungsi otak manusia untuk meningkatkan pengambilan keputusan.
Pembelajaran pemesinan adalah algoritme yang menggunakan teknik statistik agar komputer dapat belajar dari data dan secara progresif meningkatkan kinerja pada tugas tertentu.
Komputasi Kognitif adalah teknologi tetapi, Pembelajaran Mesin adalah algoritma.
Inilah perbedaan utama antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin.
Selanjutnya, Komputasi Kognitif memberikan kemampuan komputer untuk mensimulasikan dan melengkapi kemampuan kognitif manusia untuk membuat keputusan sementara pembelajaran Mesin memungkinkan pengembangan algoritme belajar mandiri untuk menganalisis data, belajar darinya, mengenali pola, dan membuat keputusan yang sesuai.
Ringkasan – Komputasi Kognitif & Pembelajaran Mesin
Perbedaan antara komputasi kognitif dan pembelajaran mesin, merupakan istilah yang mengacu pada komputasi kognitif adalah teknologi sedangkan pembelajaran mesin adalah algoritme untuk memecahkan masalah.
Mereka digunakan dalam berbagai macam aplikasi seperti robotika, visi komputer, prediksi bisnis dan banyak lagi.
Referensi:
1.SciTechUK.
Komputasi Kognitif | Untuk Apa Itu Dapat Digunakan?, Dewan Fasilitas Sains dan Teknologi, 10 Mei 2016.
Tersedia di sini 2.TheBigDataUniversity.
Pembelajaran Mesin – Pembelajaran Terbimbing VS Tanpa Pengawasan, Kelas Kognitif, 13 Maret 2017.
Tersedia di sini
Kesopanan Gambar:
1.’2729781′ oleh GDJ (CC0) melalui pixabay