コグニティブコンピューティングと機械学習の違い

コグニティブ・コンピューティングと機械学習の大きな違いは、コグニティブ・コンピューティングが技術であるのに対し、機械学習は問題を解決するためのアルゴリズムを指すという点です。コグニティブ・コンピューティングは、機械学習アルゴリズムを用いて...

コグニティブ・コンピューティングと機械学習の大きな違いは、コグニティブ・コンピューティングが技術であるのに対し、機械学習は問題解決のためのアルゴリズムを指すという点である。コグニティブ・コンピューティングは、機械学習アルゴリズムを使用します。

コグニティブ・コンピューティングは、人間の意思決定における認知能力をコンピューターがシミュレートし、補完することを可能にします。機械学習は、データを分析し、そこから学習し、パターンを認識し、それに基づいて意思決定を行う自己学習型アルゴリズムの開発を可能にします。しかし、コグニティブコンピューティングベースと機械学習ベースのアプリケーションの間に線を引き、区別することは困難である。

カタログ

1.概要と主な違い 2.コグニティブコンピューティングとは 3.機械学習とは 4.コグニティブコンピューティングと機械学習の関係 5.横並び比較～表形式でのコグニティブコンピューティングと機械学習～ 6.まとめ

コグニティブコンピューティングは何ですか？

コグニティブ・コンピューティング技術は、人間の脳がどのように感じ、なぜ、どのようにタスクに反応するのかを正確にモデル化します。機械学習、データマイニング、自然言語処理、パターン認識などを用いた自己学習システムを用い、人間が関与せずに問題を解決できる自動化システムの開発を支援するものである。

現代社会では、日々膨大な量のデータが生成されています。その中には、解釈すべき複雑なパターンが含まれています。情報に基づいた意思決定を行うためには、その中のパターンを認識することが重要です。コグニティブ・コンピューティングは、正しいデータを使ってビジネス上の意思決定を行うことを可能にします。そのため、自信を持って結論を出すことができるのは助かります。コグニティブ・コンピューティング・システムは、フィードバック、過去の経験、新しいデータを使って、より良い意思決定を行うことができます。バーチャルリアリティやロボティクスは、コグニティブ・コンピューティングの活用例として挙げられます。

機械学習は何ですか？

機械学習とは、標準的なプログラミング手法（オブジェクト指向プログラミングなど）に頼らずにデータから学習することができるアルゴリズムを指します。機械学習アルゴリズムは、データを分析し、そこから学習し、意思決定を行う。入力データを使い、統計的な分析で出力を予測するものです。機械学習アプリケーションの開発に最もよく使われる言語はRとPythonである。これに加えて、C++、java、MATLABも機械学習アプリケーションの開発に有用である。

機械学習には2つのタイプがある。これらは、教師あり学習と教師なし学習と呼ばれる。教師あり学習では、モデルを学習させ、それに応じて将来のインスタンスを予測できるようにする。ラベル付けされたデータセットは、このモデルの学習に役立ちます。ラベル付けされたデータセットは、入力とそれに対応する出力から構成される。これをもとに、新たな入力に対する出力を予測することができる。また、教師あり学習には、回帰と分類の2種類がある。回帰分析では、過去にラベル付けされたデータに基づいて将来の結果を予測し、分類ではラベル付けされたデータを分類する。

教師なし学習では、モデルを学習しない。その代わり、アルゴリズム自体が勝手に情報を発見してくれる。そのため、教師なし学習アルゴリズムでは、ラベルのないデータを用いて結論を導き出す。ラベル付けされていないデータからグループやクラスターを見つけるのに役立ちます。通常、教師なし学習アルゴリズムは、教師あり学習アルゴリズムよりも難易度が高い。全体として、機械学習アルゴリズムは、自己学習システムの開発に役立つ。

コグニティブ・コンピューティングと機械学習の関係は何ですか？

コグニティブ・コンピューティング・システムでは、機械学習アルゴリズムが使用されています。