認知計算(cognitive computing)和機器學習(machine learning)的區別

認知計算和機器學習的關鍵區別在於，認知計算是一種技術，而機器學習是指解決問題的算法。認知計算使用機器學習算法。

認知計算使計算機能夠模擬和補充人類的認知能力來做出決策。機器學習允許開發自學習算法來分析數據、從中學習、識別模式並據此做出決策。然而，基於認知計算和基於機器學習的應用很難劃清界限和劃分。

什麼是認知計算(cognitive computing)？

認知計算技術可以精確地模擬人腦對任務的感覺、原因和反應。它使用自學習系統，使用機器學習、數據挖掘、自然語言處理和模式識別等，它有助於開發無需人工參與就能解決問題的自動化系統。

在現代社會，每天都會產生大量的數據。它們包含要解釋的複雜模式。要做出明智的決定，關鍵是要認清其中的模式。認知計算允許使用正確的數據做出商業決策。因此，有信心地得出結論是有幫助的。認知計算系統可以利用反饋、過去的經驗和新的數據做出更好的決策。虛擬現實和機器人技術是使用認知計算的少數例子。

什麼是機器學習(machine learning)？

機器學習是指可以從數據中學習而不依賴於標準編程實踐（如面向對象編程）的算法。機器學習算法分析數據，從中學習並做出決策。它使用輸入數據並使用統計分析來預測輸出。開發機器學習應用程序的最常用語言是R和Python。除此之外，C++、java和MATLAB也有助於開發機器學習應用。

認知計算(cognitive computing)和機器學習(machine learning)的區別

機器學習分為兩種類型。它們被稱為監督學習和無監督學習。在監督學習中，我們訓練一個模型，這樣它就可以相應地預測未來的實例。標記的數據集有助於訓練此模型。帶標籤的數據集由輸入和相應的輸出組成。在此基礎上，系統可以預測新輸入的輸出。此外，有監督學習的兩種類型是迴歸和分類。迴歸分析基於先前標記的數據預測未來的結果，而分類則對標記數據進行分類。

在無監督學習中，我們不訓練一個模型。相反，算法本身會自己發現信息。因此，無監督學習算法利用未標記的數據來得出結論。它有助於從未標記的數據中查找組或簇。通常，無監督學習算法比有監督學習算法困難。總體而言，機器學習算法有助於開發自學習系統。