Semua yang anda perlu tahu tentang analisis kognitif

Untuk menyediakan senario dan menemui jawapan yang tersembunyi dalam sejumlah besar maklumat, pengkomputeran kognitif menggabungkan pelbagai aplikasi. Penggunaan analisis kognitif dan teknologi kecerdasan menjadikan kebanyakan sumber data tersedia untuk program analisis risikan perniagaan dan membuat keputusan.

Apakah itu analisis kognitif?

Semua orang cuba mencari jawapan kepada persoalan apakah itu analisis kognitif dan apakah itu teknologi pintar. Semua orang yang bekerja dalam industri IT menyedari bahawa kecerdasan buatan baru sahaja bermula dan masih banyak lagi yang akan datang. Inilah yang berlaku apabila analisis kognitif diperkenalkan. Ia adalah teknologi yang digunakan terutamanya untuk menyambungkan semua sumber data ke platform pemproses analitik. Analitis kognitif ingin mengetahui bahawa ia mempertimbangkan semua jenis data dalam keseluruhan konteksnya. Bermula dengan asas, mari kita ketahui lebih lanjut tentang pelbagai komponen analisis kognitif.

Analisis dengan kecerdasan seperti manusia ialah analisis kognitif. Ini mungkin melibatkan pemahaman adegan dan makna ayat, atau mengenal pasti item tertentu dalam gambar yang diberi sejumlah besar maklumat. Aplikasi kognitif boleh menjadi lebih baik dari semasa ke semasa kerana analitik kognitif sering menggabungkan pembelajaran mesin dan teknik kecerdasan buatan. Analisis mudah tidak dapat mendedahkan beberapa hubungan dan corak yang boleh dilakukan oleh analisis kognitif. Syarikat boleh menggunakan analisis kognitif untuk menjejaki arah aliran tingkah laku pelanggan dan perkembangan baharu. Dengan pendekatan ini, syarikat boleh meramalkan keputusan masa depan dan menyesuaikan matlamat mereka untuk menunjukkan prestasi yang lebih baik.

Analitis ramalan menggunakan data daripada risikan perniagaan untuk membuat ramalan, termasuk beberapa aspek analisis kognitif.

Asas Analisis Kognitif

Analisis hanyalah pemeriksaan data berkomputer, manakala kognisi merujuk kepada siri operasi mental yang dilakukan oleh otak. Oleh kerana kognisi berkaitan dengan minda manusia, ia tidak lebih daripada aplikasi kecerdasan, sama dengan kecerdasan manusia. Untuk mengira pelbagai bentuk data, ini digabungkan dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, semantik dan pembelajaran mendalam.

Memahami data, yang selalunya tidak berstruktur dan tersebar di seluruh dunia, merupakan salah satu cabaran paling penting yang dihadapi syarikat di peringkat global. Kami mempunyai pengkomputeran kognitif kerana hampir mustahil untuk otak manusia memproses jumlah data yang begitu besar. Perusahaan boleh menggunakan pelbagai alatan dan aplikasi untuk membuat inferens kontekstual tentang data mereka dan menyediakan maklumat dipacu analitik dengan memanfaatkan pengkomputeran kognitif.

Kesimpulan ini membawa kita kepada analisis data, yang merangkumi analisis deskriptif. Seperti yang kita ketahui, kedua-dua analitik preskriptif dan ramalan telah berusia sedekad. Teknologi ini telah membantu beberapa teknologi pintar mendapat daya tarikan hari ini. Persidangan Kecerdasan Buatan, yang diadakan di Kolej Dartmouth pada tahun 1956, memberikan sumbangan besar untuk memahami kepentingan teknologi kontemporari semasa seperti analisis kognitif.

Penyelidikan mendapati bahawa organisasi yang menggunakan data untuk menyokong projek sangat bergantung pada sumber data tidak berstruktur seperti e-mel, data transaksi, pangkalan data pelanggan, dokumen yang disediakan dalam MSWord dan lain-lain lembaran kerja seperti soalan IDG Seperti yang diterangkan dalam artikel "Data dan Analitis Besar: Wawasan ke Inisiatif dan Strategi Memacu Pelaburan Data, 2015". Sumber data tidak berstruktur juga termasuk data sumber terbuka seperti siaran media sosial, data banci dan maklumat paten tidak dapat dielakkan. Memandangkan kos untuk tidak mengurus data tidak berstruktur ini adalah sangat tinggi, banyak syarikat mampu membeli alat dan aplikasi kos efektif hari ini menggunakan teknologi analisis kognitif

Faedah

Secara asasnya, ia mendorong. teknologi yang membolehkan dan meningkatkan interaksi pengguna, dengan itu mempercepatkan pertumbuhan perniagaan

Interaksi pelanggan

Pengkomputeran kognitif berguna untuk interaksi pengguna dalam tiga bidang

• Perkhidmatan pelanggan yang dipertingkatkan<.>
Menyediakan perkhidmatan yang disesuaikan
Dijamin bertindak balas dengan lebih pantas kepada keperluan pengguna

Dari perspektif produktiviti, empat bidang yang disenaraikan di bawah adalah kekuatannya

Kekuatan pertimbangan yang dipertingkatkan dan perancangan yang lebih baik
• Pengurangan kos yang ketara
• Pengalaman pembelajaran yang lebih baik
• Tadbir urus dan keselamatan yang lebih baik
• Peluasan perniagaan

Selain itu, analitik kognitif menggalakkan kejayaan perniagaan dengan:

Meningkatkan jualan di pasaran baharu
• Memperkenalkan barangan dan perkhidmatan baharu

Bagaimanakah ia bekerja?

Kami telah membincangkan tentang evolusinya, dan beberapa faedah yang paling ketara Sekarang, mari kita lihat analisis kognitif dalam tindakan dan aplikasinya. seperti yang diterangkan dalam Panduan Pantas Xenonstack Insights untuk Alat dan Seni Bina Analitis Kognitif

.

• Ia menjalankan carian menyeluruh terhadap keseluruhan landskap data atau apa yang kami panggil "pangkalan pengetahuan" untuk mencari data masa nyata.
• Setelah data masa nyata diperoleh, ia dihantar dalam bentuk imej, bunyi, teks dan video yang serasi dengan alat analisis lanjutan untuk membuat keputusan dan risikan perniagaan seterusnya.
• Ia berfungsi sama seperti otak manusia dengan mengekstrak corak dan cerapan daripada sekumpulan data dan menggunakannya kemudian.
• Program ini termasuk beberapa komponen berbeza, termasuk rangkaian saraf, pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, semantik dan kecerdasan buatan.

Menurut Rita Sallam, naib presiden penyelidikan di Gartner, perniagaan harus menggunakan analisis kognitif untuk kelebihan mereka jika mereka ingin memberi kesan ketara kepada pertumbuhan mereka dan membuat keputusan termaklum. Menurut Sallam, pengguna awal teknologi itu mungkin mempunyai kelebihan berbanding perniagaan lain. Perniagaan mesti memahami sepenuhnya model yang berbeza untuk menumpukan pada nilai keseluruhan syarikat.

Mengapa ia diterima pakai?

Kesukaran perusahaan besar dalam membangunkan algoritma adalah faktor utama dalam menggunakan analisis kognitif. Teknologi yang dibuat khusus mesti dicipta untuk melakukan ini, kerana ia melibatkan pencarian sejumlah besar data. Oleh itu, pembelajaran mesin dan analisis kognitif bekerjasama untuk menjadikannya sangat berguna dan berjaya untuk perniagaan. Hasil daripada aplikasi analisis kognitif, kita melihat dua kesan utama. Terima kasih kepada prestasi carian yang lebih baik, pengguna kini mendapati mudah untuk melihat fail dan maklumat. Prestasi keseluruhan rangkaian dan aplikasi lain bertambah baik dengan ketara.

Atas ialah kandungan terperinci Semua yang anda perlu tahu tentang analisis kognitif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!