संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग एक तकनीक है जबकि मशीन लर्निंग समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम को संदर्भित करता है। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग कंप्यूटर को निर्णय लेने के लिए मानव की संज्ञानात्मक क्षमताओं का अनुकरण और पूरक करने की क्षमता देता है। मशीन लर्निंग डेटा का विश्लेषण करने, उनसे सीखने, पैटर्न को पहचानने और उसके अनुसार निर्णय लेने के लिए सेल्फ-लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने की अनुमति देता है। हालांकि, एक सीमा खींचना और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग आधारित और मशीन लर्निंग आधारित अनुप्रयोगों को विभाजित करना मुश्किल है।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग क्या है?
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग तकनीक मानव मस्तिष्क के कार्यों, कारणों और प्रतिक्रियाओं के बारे में सटीक मॉडल बनाने की अनुमति देती है। यह सेल्फ-लर्निंग सिस्टम का उपयोग करता है जो मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पैटर्न पहचान आदि का उपयोग करता है। यह स्वचालित सिस्टम विकसित करने में मदद करता है जो मानव भागीदारी के बिना समस्याओं को हल कर सकता है।
आधुनिक दुनिया में प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन होता है। उनमें व्याख्या करने के लिए जटिल पैटर्न होते हैं। स्मार्ट निर्णय लेने के लिए, उनमें पैटर्न को पहचानना महत्वपूर्ण है। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग सही डेटा का उपयोग करके व्यावसायिक निर्णय लेने की अनुमति देता है। इसलिए, यह आत्मविश्वास के साथ निष्कर्ष पर आने में मदद करता है। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग सिस्टम फीडबैक, पिछले अनुभवों और नए डेटा का उपयोग करके बेहतर निर्णय ले सकते हैं। आभासी वास्तविकता और रोबोटिक्स कुछ उदाहरण हैं जो संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का उपयोग करते हैं।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग जैसे मानक प्रोग्रामिंग प्रथाओं पर भरोसा किए बिना डेटा से सीख सकता है।मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा का विश्लेषण करते हैं, उनसे सीखते हैं और निर्णय लेते हैं। यह इनपुट डेटा का उपयोग करता है और आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करता है। मशीन लर्निंग एप्लिकेशन विकसित करने के लिए सबसे आम भाषाएं आर और पायथन हैं। इसके अलावा, C++, Java, और MATLAB भी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को विकसित करने में मदद करते हैं।
मशीन लर्निंग दो प्रकारों में विभाजित है। उन्हें पर्यवेक्षित शिक्षण और अनुपयोगी शिक्षण कहा जाता है। पर्यवेक्षित शिक्षण में, हम एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, इसलिए यह उसके अनुसार भविष्य के उदाहरणों की भविष्यवाणी करता है। एक लेबल वाला डेटासेट इस मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करता है। लेबल किए गए डेटासेट में इनपुट और संबंधित आउटपुट होते हैं। उनके आधार पर, सिस्टम नए इनपुट के लिए आउटपुट की भविष्यवाणी कर सकता है। इसके अलावा, दो प्रकार के पर्यवेक्षित शिक्षण प्रतिगमन और वर्गीकरण हैं।प्रतिगमन पहले लेबल किए गए डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करता है जबकि वर्गीकरण लेबल किए गए डेटा को वर्गीकृत करता है।
अनपर्यवेक्षित शिक्षण में, हम किसी मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करते हैं। इसके बजाय, एल्गोरिथ्म स्वयं ही जानकारी की खोज करता है। इसलिए, अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम निष्कर्ष पर आने के लिए बिना लेबल वाले डेटा का उपयोग करते हैं। यह बिना लेबल वाले डेटा से समूहों या समूहों को खोजने में मदद करता है। आमतौर पर, पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम की तुलना में अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम कठिन होते हैं। कुल मिलाकर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सेल्फ-लर्निंग सिस्टम विकसित करने में मदद करते हैं।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के बीच क्या संबंध है?
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग सिस्टम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।
कॉग्निटिव कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग वह तकनीक है जो नए हार्डवेयर और/या सॉफ़्टवेयर को संदर्भित करती है जो निर्णय लेने में सुधार के लिए मानव मस्तिष्क के कामकाज की नकल करती है।मशीनिंग लर्निंग एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने और किसी विशिष्ट कार्य पर उत्तरोत्तर सुधार करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करता है। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग एक तकनीक है लेकिन, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को संदर्भित करता है। यह संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के बीच मुख्य अंतर है।
इसके अलावा, कॉग्निटिव कंप्यूटिंग कंप्यूटर को निर्णय लेने के लिए मानव की संज्ञानात्मक क्षमताओं का अनुकरण और पूरक करने की क्षमता देता है, जबकि मशीन लर्निंग डेटा का विश्लेषण करने, उनसे सीखने, पैटर्न को पहचानने और तदनुसार निर्णय लेने के लिए सेल्फ-लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने की अनुमति देता है।
सारांश - संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग बनाम मशीन लर्निंग
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के बीच का अंतर यह है कि संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग एक तकनीक है जबकि मशीन लर्निंग समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम को संदर्भित करता है।उनका उपयोग रोबोटिक्स, कंप्यूटर विज़न, व्यावसायिक भविष्यवाणियों और कई अन्य जैसे विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है।
