시나리오를 제공하고 방대한 정보 속에 숨겨진 답을 찾기 위해 코그너티브 컴퓨팅은 다양한 애플리케이션을 결합합니다. 인지 분석 및 인텔리전스 기술을 사용하면 대부분의 데이터 소스를 의사 결정 및 비즈니스 인텔리전스 분석 프로그램에 사용할 수 있습니다.
인지 분석이란 무엇이고, 스마트 기술은 무엇인가라는 질문에 대한 답을 찾기 위해 모두가 노력하고 있습니다. IT 산업에 종사하는 모든 사람들은 인공지능이 이제 막 시작되었으며 앞으로 더 많은 일이 일어날 것이라는 사실을 알고 있습니다. 이것이 바로 인지 분석이 도입되면 일어나는 일입니다. 모든 데이터 소스를 분석 프로세서 플랫폼에 연결하는 데 주로 사용되는 기술입니다. 인지 분석은 전체 맥락에서 모든 유형의 데이터를 고려한다는 것을 알고 싶어합니다. 기본부터 시작하여 인지 분석의 다양한 구성 요소에 대해 자세히 알아보세요.
인간과 같은 지능으로 분석하는 것이 인지분석입니다. 여기에는 문장의 장면과 의미를 이해하거나 많은 양의 정보가 주어진 그림에서 특정 항목을 인식하는 것이 포함될 수 있습니다. 인지 분석은 기계 학습과 인공 지능 기술을 결합하는 경우가 많기 때문에 인지 애플리케이션은 시간이 지나면서 더 좋아질 수 있습니다. 단순 분석으로는 인지 분석이 할 수 있는 일부 연관성과 패턴을 밝혀낼 수 없습니다. 기업은 인지 분석을 사용하여 고객 행동 동향과 새로운 발전을 추적할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 향후 결과를 예측하고 목표를 조정하여 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.
예측 분석은 비즈니스 인텔리전스의 데이터를 사용하여 인지 분석의 일부 측면을 포함하여 예측을 생성합니다.
분석은 컴퓨터화된 데이터 조사일 뿐인 반면, 인지는 뇌에서 수행되는 일련의 정신적 작업을 의미합니다. 인지는 인간의 마음과 관련되어 있기 때문에 인간의 지능과 마찬가지로 지능의 적용에 지나지 않습니다. 다양한 형태의 데이터를 연산하기 위해 인공지능, 머신러닝, 시맨틱스, 딥러닝 등이 결합된다.
정형화되지 않고 전 세계에 분산되어 있는 경우가 많은 데이터를 이해하는 것은 전 세계적으로 기업이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 인간의 두뇌가 그렇게 많은 양의 데이터를 처리하는 것은 거의 불가능하기 때문에 우리는 인지 컴퓨팅을 사용합니다. 기업은 다양한 도구와 애플리케이션을 사용하여 데이터에 대한 상황에 맞는 추론을 수행하고 코그너티브 컴퓨팅을 활용하여 분석 기반 정보를 제공할 수 있습니다.
이러한 결론은 기술 분석을 포함한 데이터 분석으로 이어집니다. 우리가 알고 있듯이 규범적 분석과 예측적 분석은 모두 10년이 지났습니다. 이러한 기술은 오늘날 일부 스마트 기술이 주목을 받는 데 도움이 되었습니다. 1956년 다트머스 대학에서 열린 인공지능 컨퍼런스는 인지 분석 등 현대 현대 기술의 중요성을 이해하는 데 크게 기여했습니다.
연구에 따르면 프로젝트를 지원하기 위해 데이터를 사용하는 조직은 이메일, 거래 데이터, 고객 데이터베이스, MSWord로 준비된 문서 및 기타 워크시트와 같은 구조화되지 않은 데이터 소스에 크게 의존하고 있는 것으로 나타났습니다. IDG에서 보고한 '빅 데이터 및 분석, ” 기사에 명시되어 있습니다: 데이터 투자를 위한 이니셔티브 및 전략을 주도하는 통찰력. 구조화되지 않은 데이터의 소스에는 소셜 미디어 게시물, 인구 조사 데이터 및 인지 분석과 같은 독점 정보와 같은 오픈 소스 데이터도 포함됩니다. 이러한 비정형 데이터를 관리하지 않을 확률이 매우 높기 때문에 많은 기업에서는 인지 분석을 사용하는 오늘날의 비용 효율적인 도구와 애플리케이션을 구입할 수 있습니다.
이점
기본적으로 이는 소비자 상호 작용을 허용하고 개선하여 비즈니스 성장을 가속화하는 기술을 주도합니다. 고객 참여
새로운 시장에서 매출 증대
Gartner의 연구 부사장인 Rita Sallam에 따르면 기업이 성장에 큰 영향을 미치고 정보에 입각한 결정을 내리려면 인지 분석을 유리하게 활용해야 합니다. Sallam에 따르면, 기술을 얼리 어답터하는 기업은 다른 비즈니스에 비해 이점을 가질 수 있습니다. 기업은 회사 전체의 가치에 집중하기 위해 다양한 모델을 철저히 이해해야 합니다.
대기업이 알고리즘 개발에 직면하는 어려움은 인지 분석을 채택하는 주요 요인입니다. 이를 위해서는 많은 양의 데이터를 검색해야 하기 때문에 맞춤형 기술이 만들어져야 합니다. 따라서 기계 학습과 인지 분석이 함께 작동하여 비즈니스에 매우 유용하고 성공할 수 있습니다. 인지 분석을 적용한 결과 두 가지 주요 영향이 나타났습니다. 크게 향상된 검색 성능 덕분에 이제 사용자는 파일과 정보를 쉽게 볼 수 있습니다. 전체 네트워크와 기타 애플리케이션의 성능이 크게 향상되었습니다.
위 내용은 인지 분석에 대해 알아야 할 모든 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!