الاختلاف الرئيسي بين الحوسبة المعرفية والتعلم الآلي هو أن الحوسبة المعرفية هي تقنية بينما يشير التعلم الآلي إلى الخوارزميات لحل المشكلات. تستخدم الحوسبة المعرفية خوارزميات التعلم الآلي.
تمنح الحوسبة المعرفية القدرة على الكمبيوتر لمحاكاة واستكمال القدرات المعرفية للإنسان لاتخاذ القرارات. يتيح التعلم الآلي تطوير خوارزميات التعلم الذاتي لتحليل البيانات والتعلم منها والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات وفقًا لذلك. ومع ذلك ، من الصعب رسم حدود وتقسيم التطبيقات القائمة على الحوسبة المعرفية والتطبيقات القائمة على التعلم الآلي.
ما هي الحوسبة المعرفية؟
تتيح تقنية الحوسبة المعرفية صنع نماذج دقيقة حول كيفية استشعار الدماغ البشري وأسبابه واستجاباته للمهام. يستخدم أنظمة التعلم الذاتي التي تستخدم التعلم الآلي ، واستخراج البيانات ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتعرف على الأنماط ، وما إلى ذلك. ويساعد على تطوير أنظمة آلية يمكنها حل المشكلات دون تدخل بشري.
في العالم الحديث ، تنتج كمية كبيرة من البيانات يوميًا. تحتوي على أنماط معقدة للتفسير. لاتخاذ قرارات ذكية ، من الضروري التعرف على الأنماط فيها. تسمح الحوسبة المعرفية باتخاذ قرارات العمل باستخدام البيانات الصحيحة. لذلك ، من المفيد التوصل إلى استنتاجات بثقة. يمكن لأنظمة الحوسبة المعرفية اتخاذ قرارات أفضل باستخدام التعليقات والتجارب السابقة والبيانات الجديدة. الواقع الافتراضي والروبوتات هي أمثلة قليلة تستخدم الحوسبة المعرفية.
ما هو التعلم الآلي؟
يشير التعلم الآلي إلى الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من البيانات دون الاعتماد على ممارسات البرمجة القياسية مثل البرمجة الموجهة للكائنات.تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات والتعلم منها واتخاذ القرارات. يستخدم بيانات الإدخال ويستخدم التحليل الإحصائي للتنبؤ بالمخرجات. اللغات الأكثر شيوعًا لتطوير تطبيقات التعلم الآلي هي R و Python. بخلاف ذلك ، تساعد C ++ و Java و MATLAB أيضًا في تطوير تطبيقات التعلم الآلي.
ينقسم التعلم الآلي إلى نوعين. يطلق عليهم التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف ، نقوم بتدريب نموذج ، بحيث يتنبأ بالحالات المستقبلية وفقًا لذلك. تساعد مجموعة البيانات المصنفة في تدريب هذا النموذج. تتكون مجموعة البيانات المصنفة من المدخلات والمخرجات المقابلة. بناءً عليها ، يمكن للنظام التنبؤ بإخراج المدخلات الجديدة. علاوة على ذلك ، فإن نوعي التعلم الخاضع للإشراف هما الانحدار والتصنيف.يتنبأ الانحدار بالنتائج المستقبلية بناءً على البيانات المسماة مسبقًا بينما يصنف التصنيف البيانات المسماة.
في التعلم غير الخاضع للإشراف ، لا نقوم بتدريب نموذج. بدلاً من ذلك ، تكتشف الخوارزمية نفسها المعلومات من تلقاء نفسها. لذلك ، تستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف البيانات غير المصنفة للوصول إلى الاستنتاجات. يساعد في العثور على مجموعات أو مجموعات من البيانات غير المسماة. عادةً ما تكون خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف صعبة من خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف. بشكل عام ، تساعد خوارزميات التعلم الآلي في تطوير أنظمة التعلم الذاتي.
ما هي العلاقة بين الحوسبة المعرفية وتعلم الآلة؟
تستخدم أنظمة الحوسبة المعرفية خوارزميات التعلم الآلي
ما هو الفرق بين الحوسبة المعرفية وتعلم الآلة؟
الحوسبة المعرفية هي التكنولوجيا التي تشير إلى أجهزة و / أو برامج جديدة تحاكي عمل الدماغ البشري لتحسين عملية صنع القرار.يشير التعلم الآلي إلى الخوارزميات التي تستخدم تقنيات إحصائية لتزويد أجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات ولتحسين الأداء تدريجيًا في مهمة محددة. الحوسبة المعرفية هي تقنية ولكن التعلم الآلي يشير إلى الخوارزميات. هذا هو الفرق الرئيسي بين الحوسبة المعرفية والتعلم الآلي.
علاوة على ذلك ، تمنح الحوسبة المعرفية القدرة للكمبيوتر على محاكاة واستكمال القدرات المعرفية للإنسان لاتخاذ القرارات بينما يسمح التعلم الآلي بتطوير خوارزميات التعلم الذاتي لتحليل البيانات والتعلم منها والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات وفقًا لذلك.
ملخص - الحوسبة المعرفية مقابل التعلم الآلي
الفرق بين الحوسبة المعرفية والتعلم الآلي هو أن الحوسبة المعرفية هي تقنية بينما يشير التعلم الآلي إلى الخوارزميات لحل المشكلات.يتم استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل الروبوتات ورؤية الكمبيوتر وتوقعات الأعمال وغيرها الكثير.
