コグニティブ分析について知っておくべきことすべて

シナリオを提供し、膨大な情報に隠された答えを発見するために、コグニティブ コンピューティングはさまざまなアプリケーションを組み合わせます。コグニティブ分析とインテリジェンス テクノロジーを使用すると、ほとんどのデータ ソースが意思決定およびビジネス インテリジェンス分析プログラムに利用できるようになります。

認知分析とは何ですか?

コグニティブ分析とは何か、スマート テクノロジーとは何かという疑問に対する答えを誰もが見つけようとしています。 IT 業界で働く人は皆、人工知能はまだ始まったばかりであり、これからさらに多くのことが起こることを認識しています。コグニティブ分析を導入すると、まさにこれが起こります。これは主に、すべてのデータ ソースを分析プロセッサ プラットフォームに接続するために使用されるテクノロジーです。コグニティブ分析は、コンテキスト全体であらゆる種類のデータを考慮していることを知りたいと考えています。基本から始めて、コグニティブ分析のさまざまなコンポーネントについて詳しく学びましょう。

人間のような知能による分析は認知分析です。これには、場面や文の意味を理解したり、大量の情報が与えられた画像内の特定の項目を認識したりすることが含まれる場合があります。コグニティブ分析では機械学習と人工知能の技術を組み合わせることが多いため、コグニティブ アプリケーションは時間の経過とともに改善される可能性があります。単純な分析では、認知分析では明らかにできないつながりやパターンの一部を明らかにすることはできません。企業はコグニティブ分析を使用して、顧客の行動傾向や新たな展開を追跡できます。このアプローチにより、企業は将来の結果を予測し、パフォーマンスを向上させるために目標を調整できます。

予測分析は、ビジネス インテリジェンスからのデータを使用して、コグニティブ分析の一部の側面を含む予測を作成します。

認知分析の基礎

分析はコンピューターによるデータの検査に他なりませんが、認知とは脳によって実行される一連の精神的な操作を指します。認知は人間の心に関係しているため、人間の知性と同様、知性の応用に他なりません。さまざまな形式のデータを計算するために、これに人工知能、機械学習、セマンティクス、深層学習が組み合わされます。

データは多くの場合構造化されておらず、世界中に分散しているため、データを理解することは、企業が世界中で直面する最も重要な課題の 1 つです。人間の脳がこのような大量のデータを処理することはほぼ不可能であるため、私たちはコグニティブ コンピューティングを利用しています。企業は、さまざまなツールやアプリケーションを使用して、データに関する状況に応じた推論を行い、コグニティブ コンピューティングを活用して分析主導の情報を提供できます。

これらの結論により、記述分析を含むデータ分析が行われます。ご存知のとおり、規範的分析と予測分析はどちらも 10 年前から存在しています。これらのテクノロジーは、今日の一部のスマート テクノロジーの普及に貢献しています。 1956 年にダートマス大学で開催された人工知能会議は、認知分析などの現在の現代テクノロジーの重要性を理解するのに大きく貢献しました。

調査によると、プロジェクトをサポートするためにデータを使用している組織は、電子メール、トランザクション データ、顧客データベース、MSWord で作成された文書、IDG の質問などのワークシートなどの非構造化データのソースに大きく依存していることがわかりました。 「ビッグ データと分析: データ投資を推進する取り組みと戦略への洞察、2015 年」非構造化データのソースには、ソーシャル メディアの投稿、国勢調査データ、特許情報などのオープン ソース データも含まれるため、コグニティブ アナリティクスなどのスマート テクノロジの導入は重要です。この非構造化データを管理しないことによるコストは非常に高いため、多くの企業はコグニティブ分析テクノロジを使用する今日のコスト効率の高いツールやアプリケーションを購入する余裕があります。消費者との対話を可能にし、改善し、それによってビジネスの成長を加速するテクノロジーです。最も注目すべき利点をいくつか紹介します。

customerinteraction

コグニティブ コンピューティングは、3 つの分野で消費者との対話に役立ちます。

顧客サービスの強化

カスタマイズされたサービスの提供

消費者のニーズに迅速に対応することを保証

• 生産性の観点から見ると、以下の 4 つの分野が挙げられます。その強み
• 強化された判断力とより優れた計画

大幅なコスト削減

改善された学習エクスペリエンス

• より優れたガバナンスとセキュリティ
• ビジネスの拡大
• さらに、コグニティブ分析は次のような方法でビジネスの成功を推進します。
• 新しい市場での売上の増加

新しい商品やサービスの発売

仕組みは?
• コグニティブ アナリティクスとは何か、その進化の概要、最も注目すべき利点のいくつかを紹介しました。次に、コグニティブ アナリティクスの実際の動作とアプリケーションを見てみましょう。 XenonstackInsights の認知分析ツールとアーキテクチャのクイック ガイドで説明されているように、特定の増分アプローチに従います。
• • データ環境全体、つまり「知識ベース」と呼ばれるものの徹底的な検索を実行し、最終的にリアルタイム データを見つけます。
  • リアルタイム データが取得されると、その後の意思決定やビジネス インテリジェンスのための高度な分析ツールと互換性のある画像、音声、テキスト、ビデオの形式で配信されます。
  • データのバッチからパターンと洞察を抽出し、後でそれらを使用することにより、人間の脳と同様に機能します。
  • これらのプログラムには、ニューラル ネットワーク、深層学習、機械学習、セマンティクス、人工知能など、いくつかの異なるコンポーネントが含まれています。

  Gartner のリサーチ バイス プレジデントである Rita Sallam 氏によると、企業は成長に大きな影響を与え、情報に基づいた意思決定を行いたい場合、コグニティブ アナリティクスを有効に活用する必要があります。サラム氏によると、テクノロジーを早期に導入した企業は他のビジネスよりも有利になる可能性があります。企業は、会社全体の価値に焦点を当てるために、さまざまなモデルを徹底的に理解する必要があります。

  なぜ採用されたのですか?

  大企業がアルゴリズム開発で遭遇する困難は、コグニティブ分析を導入する際の大きな要因です。大量のデータの検索が必要となるため、これを行うにはオーダーメイドのテクノロジーを作成する必要があります。したがって、機械学習とコグニティブ分析は連携して機能し、ビジネスにとって非常に有用で成功します。コグニティブ分析を適用した結果、2 つの主な影響が見られます。検索パフォーマンスが大幅に向上したため、ユーザーはファイルや情報を簡単に表示できるようになりました。ネットワーク全体および他のアプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上します。

以上がコグニティブ分析について知っておくべきことすべての詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。