Alles, was Sie über kognitive Analysen wissen müssen

Um Szenarien bereitzustellen und Antworten zu entdecken, die in riesigen Informationsmengen verborgen sind, kombiniert Cognitive Computing verschiedene Anwendungen. Durch den Einsatz kognitiver Analyse- und Intelligenztechnologien werden die meisten Datenquellen für Entscheidungsfindungs- und Business-Intelligence-Analyseprogramme verfügbar.

Was ist kognitive Analyse?

Jeder versucht, die Antwort auf die Frage zu finden, was kognitive Analyse und was intelligente Technologie ist. Jeder, der in der IT-Branche arbeitet, ist sich darüber im Klaren, dass künstliche Intelligenz gerade erst am Anfang steht und noch viel mehr zu erwarten ist. Genau das passiert, wenn kognitive Analysen eingeführt werden. Dabei handelt es sich um eine Technologie, die hauptsächlich dazu dient, alle Datenquellen mit einer Analyseprozessorplattform zu verbinden. Cognitive Analytics möchte wissen, dass es alle Arten von Daten in ihrem gesamten Kontext berücksichtigt. Beginnen wir mit den Grundlagen und erfahren Sie mehr über die verschiedenen Komponenten der kognitiven Analyse.

Analyse mit menschenähnlicher Intelligenz ist kognitive Analyse. Dazu kann es gehören, die Szene und die Bedeutung eines Satzes zu verstehen oder anhand einer großen Menge an Informationen bestimmte Elemente in einem Bild zu identifizieren. Kognitive Anwendungen können mit der Zeit besser werden, da kognitive Analysen häufig maschinelles Lernen und Techniken der künstlichen Intelligenz kombinieren. Eine einfache Analyse kann einige der Zusammenhänge und Muster nicht aufdecken, die eine kognitive Analyse kann. Mithilfe kognitiver Analysen können Unternehmen Trends im Kundenverhalten und neue Entwicklungen verfolgen. Mit diesem Ansatz können Unternehmen zukünftige Ergebnisse vorhersagen und ihre Ziele anpassen, um eine bessere Leistung zu erzielen.

Predictive Analytics nutzt Daten aus Business Intelligence, um Vorhersagen zu erstellen, einschließlich einiger Aspekte der kognitiven Analyse.

Grundlagen der kognitiven Analyse

Analyse ist nichts anderes als die computergestützte Untersuchung von Daten, während sich Kognition auf die Reihe mentaler Operationen bezieht, die vom Gehirn ausgeführt werden. Da Erkenntnis mit dem menschlichen Geist zusammenhängt, ist sie nichts anderes als die Anwendung von Intelligenz, ähnlich der menschlichen Intelligenz. Um verschiedene Formen von Daten zu berechnen, wird dies mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Semantik und Deep Learning kombiniert.

Daten zu verstehen, die oft unstrukturiert und über die ganze Welt verstreut sind, ist eine der wichtigsten Herausforderungen, denen sich Unternehmen weltweit gegenübersehen. Wir haben Cognitive Computing, weil es für das menschliche Gehirn nahezu unmöglich ist, so große Datenmengen zu verarbeiten. Unternehmen können eine Vielzahl von Tools und Anwendungen nutzen, um kontextbezogene Rückschlüsse auf ihre Daten zu ziehen und durch den Einsatz von Cognitive Computing analysegestützte Informationen bereitzustellen.

Diese Schlussfolgerungen führen uns zur Datenanalyse, zu der auch die deskriptive Analyse gehört. Wie wir wissen, sind sowohl präskriptive als auch prädiktive Analysen ein Jahrzehnt alt. Diese Technologien haben dazu beigetragen, dass einige intelligente Technologien heute an Bedeutung gewinnen. Die Artificial Intelligence Conference, die 1956 am Dartmouth College stattfand, leistete einen wesentlichen Beitrag zum Verständnis der Bedeutung aktueller zeitgenössischer Technologien wie der kognitiven Analyse.

Untersuchungen haben ergeben, dass Organisationen, die Daten zur Unterstützung von Projekten verwenden, stark auf Quellen unstrukturierter Daten wie E-Mails, Transaktionsdaten, Kundendatenbanken, in MSWord erstellte Dokumente und andere Arbeitsblätter dieser Art angewiesen sind, wie von IDG mit dem Titel „Big Data and Analytics, “ heißt es in dem Artikel: Insights Driving Initiatives and Strategies for Data Investments, 2015. Quellen für unstrukturierte Daten sind auch Open-Source-Daten wie Social-Media-Beiträge, Volkszählungsdaten und proprietäre Informationen. Da die Kosten unvermeidlich sind Da der Aufwand, diese unstrukturierten Daten nicht zu verwalten, sehr groß ist, können sich viele Unternehmen die heutigen kostengünstigen Tools und Anwendungen leisten, die kognitive Analysen nutzen Kundenbindung

Cognitive Computing hat drei Bereiche der Verbraucherinteraktion. Nützlich: Verbesserter Kundenservice. Bietet maßgeschneiderte Dienstleistungen. Garantierte schnellere Reaktion auf Verbraucherbedürfnisse. Die vier unten aufgeführten Bereiche sind seine Stärken in Bezug auf Produktivität Perspektive

verstärktes Urteilsvermögen und bessere Planung

signifikante Kostenreduzierung

verbesserte Lernerfahrung

better Governance und Sicherheit
• Business -Expansion
• Zusätzlich treibt kognitive Analytik den Geschäftserfolg von:

-Increase in neuen Märkten
• -Increase in neuen Märkten
Förderung
• .
Neue Waren und Dienstleistungen auf den Markt bringen

Wie funktioniert es?

• Wir haben einen Einblick in seine Entwicklung und einige seiner bemerkenswertesten Vorteile gegeben. Schauen wir uns die kognitive Analyse in Aktion und Anwendung an folgt einem bestimmten inkrementellen Ansatz, wie im Quick Guide to Cognitive Analytics Tools and Architectures
von Xenonstack Insights beschrieben
• Es führt eine gründliche Suche im gesamten Datenbereich oder in dem, was wir die „Wissensdatenbank“ nennen, durch, um letztendlich Echtzeitdaten zu finden.
• Sobald Echtzeitdaten erfasst wurden, stehen sie in Form von Bildern, Tönen, Texten und Videos zur Verfügung, die mit fortschrittlichen Analysetools für spätere Entscheidungen und Business Intelligence kompatibel sind.
• Es funktioniert ähnlich wie das menschliche Gehirn, indem es Muster und Erkenntnisse aus einem Datenstapel extrahiert und sie für die spätere Verwendung verfügbar macht.
• Diese Programme umfassen mehrere verschiedene Komponenten, darunter neuronale Netze, Deep Learning, maschinelles Lernen, Semantik und künstliche Intelligenz.

Laut Rita Sallam, Research Vice President bei Gartner, sollten Unternehmen kognitive Analysen zu ihrem Vorteil nutzen, wenn sie ihr Wachstum erheblich beeinflussen und fundierte Entscheidungen treffen wollen. Laut Sallam könnten Frühanwender der Technologie einen Vorteil gegenüber anderen Unternehmen haben. Unternehmen müssen die verschiedenen Modelle gründlich verstehen, um sich auf den Wert des gesamten Unternehmens konzentrieren zu können.

Warum wurde es übernommen?

Die Schwierigkeiten, mit denen große Unternehmen bei der Entwicklung von Algorithmen konfrontiert sind, sind ein wesentlicher Faktor bei der Einführung kognitiver Analysen. Hierfür muss eine maßgeschneiderte Technologie geschaffen werden, da dabei große Datenmengen durchsucht werden müssen. Daher arbeiten maschinelles Lernen und kognitive Analysen zusammen, um es für Unternehmen sehr nützlich und erfolgreich zu machen. Als Ergebnis der Anwendung kognitiver Analysen sehen wir zwei Hauptauswirkungen. Dank der deutlich verbesserten Suchleistung ist es für Benutzer nun einfacher, Dateien und Informationen anzuzeigen. Die Leistung im gesamten Netzwerk und die anderer Anwendungen wird deutlich verbessert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAlles, was Sie über kognitive Analysen wissen müssen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!