Tout ce que vous devez savoir sur l'analyse cognitive

Pour proposer des scénarios et découvrir des réponses cachées dans de grandes quantités d'informations, l'informatique cognitive combine diverses applications. L'utilisation des technologies d'analyse cognitive et d'intelligence rend la plupart des sources de données disponibles pour les programmes de prise de décision et d'analyse de business intelligence.

Qu'est-ce que l'analyse cognitive ?

Tout le monde essaie de trouver la réponse à la question de savoir ce qu'est l'analyse cognitive et ce qu'est la technologie intelligente. Tous ceux qui travaillent dans le secteur informatique se rendent compte que l’intelligence artificielle n’en est qu’à ses débuts et qu’il y a encore beaucoup à faire. C’est exactement ce qui se produit lorsque l’analyse cognitive est introduite. Il s'agit d'une technologie principalement utilisée pour connecter toutes les sources de données à une plate-forme de processeur analytique. L’analyse cognitive veut savoir qu’elle considère tous les types de données dans leur contexte global. En commençant par les bases, apprenons-en davantage sur les différents composants de l’analyse cognitive.

L'analyse avec une intelligence semblable à celle d'un humain est une analyse cognitive. Cela peut impliquer de comprendre la scène et le sens d'une phrase, ou d'identifier certains éléments d'une image à partir d'une grande quantité d'informations. Les applications cognitives peuvent s'améliorer avec le temps, car l'analyse cognitive combine souvent des techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Une analyse simple ne peut pas révéler certains des liens et des modèles que l’analyse cognitive peut mettre en évidence. Les entreprises peuvent utiliser l’analyse cognitive pour suivre les tendances comportementales des clients et les nouveaux développements. Grâce à cette approche, les entreprises peuvent prédire les résultats futurs et ajuster leurs objectifs pour obtenir de meilleurs résultats.

L'analyse prédictive utilise les données de la business intelligence pour créer des prédictions, y compris certains aspects de l'analyse cognitive.

Bases de l'analyse cognitive

L'analyse n'est rien d'autre que l'examen informatisé de données, tandis que la cognition fait référence à la série d'opérations mentales effectuées par le cerveau. Puisque la cognition est liée à l’esprit humain, elle n’est rien d’autre que l’application de l’intelligence, semblable à l’intelligence humaine. Pour calculer diverses formes de données, cela est combiné avec l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, la sémantique et l’apprentissage profond.

Comprendre les données, qui sont souvent non structurées et dispersées à travers le monde, est l'un des défis les plus importants auxquels les entreprises sont confrontées à l'échelle mondiale. Nous disposons de l’informatique cognitive car il est presque impossible pour le cerveau humain de traiter d’aussi grandes quantités de données. Les entreprises peuvent utiliser une variété d'outils et d'applications pour faire des déductions contextuelles sur leurs données et fournir des informations basées sur l'analyse en tirant parti de l'informatique cognitive.

Ces conclusions nous amènent à l’analyse des données, qui comprend une analyse descriptive. Comme nous le savons, les analyses prescriptives et prédictives existent depuis dix ans. Ces technologies ont permis à certaines technologies intelligentes de gagner du terrain aujourd’hui. La conférence sur l'intelligence artificielle, tenue au Dartmouth College en 1956, a apporté une contribution significative à la compréhension de l'importance des technologies contemporaines actuelles telles que l'analyse cognitive.

Des recherches ont révélé que les organisations utilisant des données pour soutenir des projets s'appuient fortement sur des sources de données non structurées telles que les e-mails, les données de transaction, les bases de données clients, les documents préparés dans MSWord et autres feuilles de travail similaires, comme le rapporte IDG intitulé « Big Data and Analytics, " a déclaré dans l'article : Insights Driving Initiatives and Strategies for Data Investments, 2015. Les sources de données non structurées incluent également des données open source telles que les publications sur les réseaux sociaux, les données de recensement et les informations exclusives comme l'analyse cognitive sont inévitables. Le risque de ne pas gérer ces données non structurées est très élevé, de nombreuses entreprises peuvent se permettre les outils et applications rentables d'aujourd'hui utilisant l'analyse cognitive

Avantages

Fondamentalement, elle pilote une technologie qui permet et améliore l'interaction avec les consommateurs, accélérant ainsi la croissance de l'entreprise. Engagement client

L'informatique cognitive comporte trois domaines d'interaction avec les consommateurs. Utile

Service client amélioré

• Fournit des services sur mesure
• Réponse plus rapide garantie aux besoins des consommateurs
• Les quatre domaines énumérés ci-dessous sont ses atouts en termes de productivité. perspective

Un jugement amélioré et une meilleure planification

• Réduction significative des coûts
• Expérience d'apprentissage améliorée
• Meilleures gouvernance et sécurité
• Expansion de l'entreprise
• De plus, l'analyse cognitive stimule le succès de l'entreprise en :

Augmentation des ventes sur de nouveaux marchés

• Lancez de nouveaux biens et services
• Comment ça marche ?

Nous avons couvert de quoi il s'agit, un aperçu de son évolution et de certains de ses avantages les plus notables, examinons l'analyse cognitive en action et son application. suit une certaine approche incrémentielle, comme décrit dans le Guide rapide des outils et architectures d'analyse cognitive de Xenonstack Insights

• Il effectue une recherche approfondie dans l'ensemble du paysage des données ou ce que nous appelons la « base de connaissances » pour finalement localiser les données en temps réel.
• Une fois les données en temps réel acquises, elles sont disponibles sous forme d'images, de sons, de textes et de vidéos compatibles avec des outils d'analyse avancés pour une prise de décision et une veille économique ultérieures.
• Il fonctionne de manière similaire au cerveau humain en extrayant des modèles et des informations à partir d'un lot de données et en les rendant disponibles pour une utilisation ultérieure.
• Ces programmes comprennent plusieurs composants différents, notamment les réseaux de neurones, l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique, la sémantique et l'intelligence artificielle.

Selon Rita Sallam, vice-présidente de la recherche chez Gartner, les entreprises devraient tirer parti de l'analyse cognitive à leur avantage si elles souhaitent avoir un impact significatif sur leur croissance et prendre des décisions éclairées. Selon Sallam, les premiers à adopter cette technologie pourraient avoir un avantage sur les autres entreprises. Les entreprises doivent bien comprendre les différents modèles afin de se concentrer sur la valeur de l’ensemble de l’entreprise.

Pourquoi a-t-il été adopté ?

La difficulté rencontrée par les grandes entreprises dans le développement d’algorithmes est un facteur majeur dans l’adoption de l’analyse cognitive. Pour ce faire, il faut créer une technologie sur mesure, car cela implique de rechercher de grandes quantités de données. Par conséquent, l’apprentissage automatique et l’analyse cognitive fonctionnent ensemble pour le rendre très utile et efficace pour les entreprises. L’application de l’analyse cognitive entraîne deux impacts principaux. Grâce à des performances de recherche considérablement améliorées, les utilisateurs peuvent désormais visualiser facilement les fichiers et les informations. Les performances sur l’ensemble du réseau et celles des autres applications sont considérablement améliorées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!