La diferencia clave entre la computación cognitiva y el aprendizaje automático es que la computación cognitiva es una tecnología, mientras que el aprendizaje automático se refiere a algoritmos para resolver problemas. La computación cognitiva utiliza algoritmos de aprendizaje automático.
La computación cognitiva le da a una computadora la capacidad de simular y complementar las habilidades cognitivas de los humanos para tomar decisiones. El aprendizaje automático permite desarrollar algoritmos de autoaprendizaje para analizar datos, aprender de ellos, reconocer patrones y tomar decisiones en consecuencia. Sin embargo, es difícil trazar un límite y dividir las aplicaciones basadas en computación cognitiva y las basadas en aprendizaje automático.
¿Qué es la computación cognitiva?
La tecnología de computación cognitiva permite hacer modelos precisos sobre cómo el cerebro humano detecta, razona y responde a las tareas. Utiliza sistemas de autoaprendizaje que utilizan aprendizaje automático, minería de datos, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de patrones, etc. Ayuda a desarrollar sistemas automatizados que pueden resolver problemas sin la participación humana.
En el mundo moderno, se produce una gran cantidad de datos a diario. Contienen patrones complejos de interpretar. Para tomar decisiones inteligentes, es vital reconocer los patrones en ellas. La computación cognitiva permite tomar decisiones de negocio utilizando datos correctos. Por lo tanto, ayuda a llegar a conclusiones con confianza. Los sistemas de computación cognitiva pueden tomar mejores decisiones utilizando retroalimentaciones, experiencias pasadas y nuevos datos. La realidad virtual y la robótica son algunos ejemplos que utilizan la computación cognitiva.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Machine Learning se refiere a algoritmos que pueden aprender de los datos sin depender de prácticas de programación estándar, como la programación orientada a objetos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos, aprenden de ellos y toman decisiones. Utiliza datos de entrada y utiliza análisis estadísticos para predecir salidas. Los lenguajes más comunes para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático son R y Python. Aparte de eso, C++, Java y MATLAB también ayudan a desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático.
El aprendizaje automático se divide en dos tipos. Se denominan aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje supervisado, entrenamos un modelo, por lo que predice las instancias futuras en consecuencia. Un conjunto de datos etiquetado ayuda a entrenar este modelo. El conjunto de datos etiquetado consta de entradas y salidas correspondientes. Basándose en ellos, el sistema puede predecir la salida de una nueva entrada. Además, los dos tipos de aprendizaje supervisado son la regresión y la clasificación. La regresión predice los resultados futuros en función de los datos previamente etiquetados, mientras que la clasificación categoriza los datos etiquetados.
En el aprendizaje no supervisado, no entrenamos un modelo. En cambio, el propio algoritmo descubre la información por sí mismo. Por lo tanto, los algoritmos de aprendizaje no supervisados utilizan datos no etiquetados para llegar a conclusiones. Ayuda a encontrar grupos o clústeres a partir de datos sin etiquetar. Por lo general, los algoritmos de aprendizaje no supervisados son más difíciles que los algoritmos de aprendizaje supervisado. En general, los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a desarrollar sistemas de autoaprendizaje.
¿Cuál es la relación entre la computación cognitiva y el aprendizaje automático?
Los sistemas de computación cognitiva utilizan algoritmos de aprendizaje automático
¿Cuál es la diferencia entre la computación cognitiva y el aprendizaje automático?
La computación cognitiva es la tecnología que se refiere a nuevo hardware y/o software que imita el funcionamiento del cerebro humano para mejorar la toma de decisiones. El aprendizaje automático se refiere a algoritmos que utilizan técnicas estadísticas para que las computadoras aprendan de los datos y mejoren progresivamente el rendimiento en una tarea específica. La computación cognitiva es una tecnología, pero el aprendizaje automático se refiere a algoritmos. Esta es la principal diferencia entre la computación cognitiva y el aprendizaje automático.
Además, la computación cognitiva permite que una computadora simule y complemente las capacidades cognitivas de los humanos para tomar decisiones, mientras que el aprendizaje automático permite desarrollar algoritmos de autoaprendizaje para analizar datos, aprender de ellos, reconocer patrones y tomar decisiones en consecuencia.
Resumen: computación cognitiva frente a aprendizaje automático
La diferencia entre la computación cognitiva y el aprendizaje automático es que la computación cognitiva es una tecnología, mientras que el aprendizaje automático se refiere a algoritmos para resolver problemas. Se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como robótica, visión artificial, predicciones empresariales y muchas más.
