Bilişsel bilgi işlem ve makine öğrenimi arasındaki temel fark, bilişsel bilgi işlemin bir teknoloji olması, makine öğreniminin ise sorunları çözmek için algoritmaları ifade etmesidir. Bilişsel bilgi işlem, makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
Bilişsel Hesaplama, bir bilgisayara, insanın karar verme konusundaki bilişsel yeteneklerini simüle etme ve tamamlama yeteneği verir. Makine öğrenimi, verileri analiz etmek, onlardan öğrenmek, kalıpları tanımak ve buna göre kararlar almak için kendi kendine öğrenen algoritmalar geliştirmeye olanak tanır. Ancak, bilişsel bilgi işlem tabanlı ve makine öğrenimi tabanlı uygulamaları bir sınır çizmek ve bölmek zordur.
Bilişsel Bilgi İşlem Nedir?
Bilişsel Bilgi İşlem teknolojisi, insan beyninin nasıl algıladığı, nedenleri ve görevlere verdiği yanıtlar hakkında doğru modeller oluşturmaya olanak tanır. Makine öğrenimi, veri madenciliği, doğal dil işleme ve örüntü tanıma vb. kullanan kendi kendine öğrenme sistemlerini kullanır. İnsan müdahalesi olmadan sorunları çözebilen otomatik sistemler geliştirmeye yardımcı olur.
Modern dünyada, günlük olarak büyük miktarda veri üretilir. Yorumlamak için karmaşık kalıplar içerirler. Akıllı kararlar vermek için, içlerindeki kalıpları tanımak hayati önem taşır. Bilişsel bilgi işlem, doğru verileri kullanarak iş kararları almayı sağlar. Bu nedenle, güvenle sonuçlara varmaya yardımcı olur. Bilişsel bilgi işlem sistemleri, geri bildirimleri, geçmiş deneyimleri ve yeni verileri kullanarak daha iyi kararlar alabilir. Sanal gerçeklik ve robotik, bilişsel hesaplamayı kullanan birkaç örnektir.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine Öğrenimi, nesne yönelimli programlama gibi standart programlama uygulamalarına dayanmadan verilerden öğrenebilen algoritmaları ifade eder. Makine öğrenimi algoritmaları verileri analiz eder, onlardan öğrenir ve kararlar verir. Girdi verilerini kullanır ve çıktıları tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanır. Makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için en yaygın diller R ve Python'dur. Bunun dışında C++, Java ve MATLAB, makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesine de yardımcı olur.
Makine öğrenimi iki türe ayrılır. Bunlara denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme denir. Denetimli öğrenmede, bir model eğitiriz, böylece gelecekteki örnekleri buna göre tahmin eder. Etiketli bir veri kümesi bu modeli eğitmeye yardımcı olur. Etiketli veri kümesi, girişlerden ve karşılık gelen çıkışlardan oluşur. Onlara dayanarak, sistem yeni girdi için çıktıyı tahmin edebilir. Ayrıca, iki tür denetimli öğrenme, regresyon ve sınıflandırmadır. Regresyon, önceden etiketlenmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçları tahmin ederken, sınıflandırma etiketlenmiş verileri sınıflandırır.
Denetimsiz öğrenmede bir model eğitmiyoruz. Bunun yerine, algoritmanın kendisi bilgiyi kendi başına keşfeder. Bu nedenle, denetimsiz öğrenme algoritmaları, sonuçlara varmak için etiketlenmemiş verileri kullanır. Etiketlenmemiş verilerden grupları veya kümeleri bulmaya yardımcı olur. Genellikle, denetimsiz öğrenme algoritmaları, denetimli öğrenme algoritmalarından daha zordur. Genel olarak, makine öğrenimi algoritmaları kendi kendine öğrenme sistemleri geliştirmeye yardımcı olur.
Bilişsel Bilgi İşlem ve Makine Öğrenimi Arasındaki İlişki Nedir?
Bilişsel bilgi işlem sistemleri, makine öğrenimi algoritmalarını kullanır
Bilişsel Bilgi İşlem ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?
Bilişsel Hesaplama, karar vermeyi geliştirmek için insan beyninin işleyişini taklit eden yeni donanım ve/veya yazılıma atıfta bulunan teknolojidir. İşleme öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini sağlamak ve belirli bir görevdeki performansı kademeli olarak artırmak için istatistiksel teknikleri kullanan algoritmaları ifade eder. Bilişsel Hesaplama bir teknolojidir, ancak Makine Öğrenimi algoritmaları ifade eder. Bilişsel bilgi işlem ve makine öğrenimi arasındaki temel fark budur.
Ayrıca, Bilişsel Bilgi İşlem, bir bilgisayara, insanın karar verme konusundaki bilişsel yeteneklerini simüle etme ve tamamlama yeteneği verirken, Makine öğrenimi, verileri analiz etmek, onlardan öğrenmek, kalıpları tanımak ve buna göre kararlar vermek için kendi kendine öğrenme algoritmaları geliştirmeye olanak tanır.
Özet – Bilişsel Bilgi İşlem ve Makine Öğrenimi
Bilişsel bilgi işlem ve makine öğrenimi arasındaki fark, bilişsel bilgi işlemin bir teknoloji olması, makine öğreniminin ise sorunları çözmek için algoritmaları ifade etmesidir. Robotik, bilgisayarla görme, iş tahminleri ve daha pek çok uygulama gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.
