认知计算(cognitive computing)和机器学习(machine learning)的区别

认知计算和机器学习的关键区别在于，认知计算是一种技术，而机器学习是指解决问题的算法。认知计算使用机器学习算法。

认知计算使计算机能够模拟和补充人类的认知能力来做出决策。机器学习允许开发自学习算法来分析数据、从中学习、识别模式并据此做出决策。然而，基于认知计算和基于机器学习的应用很难划清界限和划分。

什么是认知计算(cognitive computing)？

认知计算技术可以精确地模拟人脑对任务的感觉、原因和反应。它使用自学习系统，使用机器学习、数据挖掘、自然语言处理和模式识别等，它有助于开发无需人工参与就能解决问题的自动化系统。

在现代社会，每天都会产生大量的数据。它们包含要解释的复杂模式。要做出明智的决定，关键是要认清其中的模式。认知计算允许使用正确的数据做出商业决策。因此，有信心地得出结论是有帮助的。认知计算系统可以利用反馈、过去的经验和新的数据做出更好的决策。虚拟现实和机器人技术是使用认知计算的少数例子。

什么是机器学习(machine learning)？

机器学习是指可以从数据中学习而不依赖于标准编程实践（如面向对象编程）的算法。机器学习算法分析数据，从中学习并做出决策。它使用输入数据并使用统计分析来预测输出。开发机器学习应用程序的最常用语言是R和Python。除此之外，C++、java和MATLAB也有助于开发机器学习应用。

认知计算(cognitive computing)和机器学习(machine learning)的区别

机器学习分为两种类型。它们被称为监督学习和无监督学习。在监督学习中，我们训练一个模型，这样它就可以相应地预测未来的实例。标记的数据集有助于训练此模型。带标签的数据集由输入和相应的输出组成。在此基础上，系统可以预测新输入的输出。此外，有监督学习的两种类型是回归和分类。回归分析基于先前标记的数据预测未来的结果，而分类则对标记数据进行分类。

在无监督学习中，我们不训练一个模型。相反，算法本身会自己发现信息。因此，无监督学习算法利用未标记的数据来得出结论。它有助于从未标记的数据中查找组或簇。通常，无监督学习算法比有监督学习算法困难。总体而言，机器学习算法有助于开发自学习系统。