미래를 만드는 5가지 인지 기술

게시 됨: 2019-12-04

Cognitive Technology는 AI 기반의 고급 운전자 지원 시스템입니다. Hackett Group이 제안한 연구에 따르면 조달 리더의 85%가 향후 3-5년 동안 운영 프로그램을 발전시킬 인지 기술 연구에 참여하고 있다고 합니다. 전체의 32%만이 기술을 구현하기 위한 전략을 가지고 있으며, 그 중 25%는 기술을 실행할 수 있는 충분한 자본과 재치를 가지고 있습니다. 나는 당신의 미래를 형성할 수 있는 가장 잠재적인 인지 기술을 제안합니다.

AI가 일상 생활의 발전에 기반이 되면서. IT 조직은 시장에서 자신의 위치를 유지하기 위해 새로 등장한 이 기술을 채택해야 합니다. 서비스 관리에서 전체 시스템을 확대하려면 인지 기술을 통합하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 사용자와 서비스 관리 모두의 미래를 형성하는 데 엄청난 잠재적 이점을 제공합니다. 코그너티브 기술을 통합하여 사용자에게 개인화되고 고급화된 대화형 경험을 제공하여 더 좋고 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. 스마트폰 사용자가 비서에게 다양한 일상 업무를 돕도록 명령하는 것처럼, 서비스 데스크에서 챗봇에게 사람의 개입 없이 다양한 활동을 도와달라고 요청하는 정확한 경험을 얻을 수 있습니다. 그래야 높은 고객 만족도를 얻을 수 있습니다.

빅데이터 분석

빅 데이터 분석은 고급 기술 및 계산 기능을 사용하여 패턴, 추세 및 실행 가능한 통찰력을 도출하기 위해 방대한 양의 데이터를 관리하는 프로세스입니다. 예측 모델 및 통계 알고리즘이 포함된 복잡한 응용 프로그램과 관련된 고급 분석의 한 형태이며 이러한 작업은 고성능 분석 시스템에 의해 수행됩니다. 이 전문 분석 시스템 및 소프트웨어는 더 나은 수익 기회, 마케팅 기반 표시, 고급 고객 서비스, 운영 효율성, 더 나은 경쟁 우위를 포함하는 많은 이점을 제공합니다. 빅 데이터 분석 응용 프로그램을 기반으로 하는 응용 프로그램은 데이터 분석가, 예측 모델러, 통계학자, 이 분야의 기타 전문가에게 기존 BI 및 분석 프로그램에서 실행되지 않는 구조화된 트랜잭션 데이터 및 기타 형태의 데이터의 증가하는 양을 분석할 수 있는 여지를 제공합니다. 그것은 정형 데이터와 비정형 데이터의 융합을 둘러싸고 있습니다. 이러한 데이터는 센서 연결을 통해 수집되어 IoT(사물인터넷)에 연결됩니다. 다음과 같은 다양한 도구와 기술이 사용됩니다.

NoSQL 데이터베이스
하둡
실
맵리듀스
불꽃
Hbase
하이브
돼지

빅 데이터 분석 앱에는 제3자 정보 서비스 제공자가 수집한 소비자의 날씨 데이터와 같은 내부 시스템 및 외부 소스의 데이터가 포함됩니다. 스트리밍 분석 애플리케이션은 Spark, Flink 및 Storm과 같은 스트림 처리 엔진을 통해 Hadoop 시스템에 공급되는 데이터에 대한 실시간 분석을 수행하기 위해 빅 데이터 환경에서 보편화되었습니다. 복잡한 분석 시스템이 이 기술과 통합되어 대량의 데이터를 관리하고 분석합니다. 빅 데이터는 공급망 분석에 매우 유용합니다. 2011년까지 빅 데이터 분석은 조직과 대중의 시선에서 확고한 위치를 차지하기 시작했습니다. 빅 데이터와 함께 Hadoop 및 기타 관련 빅 데이터 기술이 주변에 등장하기 시작했습니다. 주로 Hadoop 생태계가 형성되기 시작했고 시간이 지남에 따라 성숙해졌습니다. 빅 데이터는 주로 대형 인터넷 시스템과 전자 상거래 회사의 플랫폼이었습니다. 현재 소매업체, 금융 서비스 회사, 보험사, 의료 기관, 제조 및 기타 잠재적 기업에서 채택하고 있습니다. 경우에 따라 Hadoop 클러스터 및 NoSQL 시스템은 데이터의 랜딩 패드 및 스테이징 영역으로 예비 수준에서 사용됩니다. 전체 작업은 일반적으로 구성된 형식으로 분석하기 위해 분석 데이터베이스에 로드되기 전에 수행됩니다. 데이터가 준비되면 고급 분석 프로세스에 사용되는 소프트웨어로 분석할 수 있습니다. 데이터 마이닝, 예측 분석, 머신 러닝, 딥 러닝은 전체 작업을 마무리하는 일반적인 도구입니다. 이 스펙트럼에서 텍스트 마이닝 및 통계 분석 소프트웨어가 빅 데이터 분석 프로세스에서 중추적인 역할을 한다는 점을 언급하는 것이 매우 중요합니다. ETL 및 분석 애플리케이션 모두에서 쿼리는 R, Python, Scala 및 SQL과 같은 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 MapReduce에서 스크립팅됩니다.

기계 학습:

기계 학습은 기계가 인간처럼 자신의 작업을 수행할 수 있는 방식으로 개발되는 고급 연속 프로세스입니다. 이 기계는 사람의 개입 없이 작업을 수행하기 위해 첨단 데이터를 사용하여 개발되었습니다. 기계 학습은 직접적이고 명시적인 조치 없이 기계가 학습하고 프로그램을 개선할 수 있는 능력을 제공하는 AI의 응용 프로그램입니다. 기본적으로 데이터에 액세스하고 이를 활용하여 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 둡니다. 주요 목표는 사람의 도움 없이 기계가 자동으로 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 기계 학습은 기계 학습 작업의 수학적 최적화에 대한 연구가 수행되고 있다는 점에서 계산 통계와 밀접한 관련이 있습니다. 기계 학습의 작업은 몇 가지 광범위한 범주로 분류할 수 있습니다.

지도 학습.
반 지도 학습.
비지도 머신 러닝.
강화 기계 학습.

이러한 분류된 모든 기계 학습 범주는 데이터 및 정보를 분석하고 필수 결정을 내리는 데 있어 다양한 작업을 제공합니다.

학습 알고리즘은 출력 값에 대한 예측을 위한 추정 함수를 생성합니다. 학습 알고리즘은 출력을 계산된 출력과 비교하고 요구 사항에 따라 모델 수정에 대한 오류를 찾을 수 있습니다.
비지도 머신 러닝 알고리즘은 올바른 출력을 수정할 수 없지만 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조를 설명하기 위해 데이터를 탐색하고 데이터 세트에서 추론을 끌어낼 수 있습니다.
반 지도 머신 러닝 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터 모두에 사용됩니다.
강화 기계 학습 알고리즘은 환경과 상호 작용하여 작업을 생성하고 보상과 오류를 발견합니다. 시행착오 과정이 이 학습의 가장 중요한 특징이 되었습니다. 이 프로세스를 활성화하려면 일반적으로 강화 신호라고 하는 가장 좋은 행동을 학습하기 위해 간단한 보상 피드백이 필수적입니다.

빅 데이터 분석과 마찬가지로 머신 러닝은 방대한 양의 데이터를 분석할 수도 있습니다. 유익한 기회를 식별하거나 위험 관리 시스템을 관리하기 위해 가장 빠르고 정확한 결과를 제공하는 경향이 있습니다. 그러나 전체 프로그램을 제대로 실행하려면 추가 시간과 리소스가 필요할 수도 있습니다. 방대한 양의 데이터와 정보를 관리하고 모니터링하는 매우 효과적인 프로세스입니다.

자연어 처리(NLP)

자연어 처리(Natural Language Processing)는 인간 지능을 가진 기계를 훈련시켜 언어와 반응을 보다 인간처럼 만들도록 훈련시키는 것입니다. 그것은 실제로 우리가 서로 의사 소통하는 방법을 나타냅니다. NLP는 소프트웨어를 사용하여 자연어를 자동으로 조작하는 것으로 정의됩니다. 자연 언어 처리에 대한 연구는 50년 이상 전에 시작되었습니다. 다른 유형의 데이터와 다릅니다. 그럼에도 불구하고 수년간의 노력에도 불구하고 자연어 과정의 도전은 수학 언어학 저널에서 해결되지 않고 예리한 과학자에 의해 출판되었습니다. … 성인 언어 학습자에게도 어렵고, 관련 현상을 모델링하려는 과학자에게도 어렵고, 자연어 입력 및 출력을 처리하는 시스템을 구축하려는 엔지니어에게도 어렵습니다. 이러한 작업은 Turing이 자연어로 유창한 대화를 지능 테스트의 핵심으로 만들 수 있는 어려운 작업입니다."

머신 러닝 과학자와 연구원이 데이터 작업에 관심이 있기 때문에 언어학은 NLP 과정에서 작업할 수 있습니다. 현대 개발자들은 다음과 같이 제안했습니다. “언어 과학의 목표는 대화, 글쓰기 및 기타 매체에서 우리 주변을 돌고 있는 수많은 언어적 관찰을 특성화하고 설명할 수 있는 것입니다. 그 중 일부는 인간이 언어를 획득, 생산 및 이해하는 방법의 인지적 크기와 관련이 있고, 일부는 언어 발화와 세계 간의 관계를 이해하는 것과 관련이 있으며, 일부는 언어 구조를 이해하는 것과 관련이 있습니다. 어떤 언어가 소통하는지"

인공 지능

AI는 고급 디지털 비서 역할을 하는 컴퓨터로 기본 작업의 자동화를 주도합니다. 인간 지능은 환경을 감지하고, 환경에서 배우고, 환경에서 정보를 처리하는 데 기반을 두고 있습니다. 이는 AI가 다음을 통합한다는 것을 의미합니다.

촉각, 미각, 시각, 후각, 청각과 같은 인간의 감각을 속이는 것.
인간 반응의 속임수: 로봇 공학.
학습 및 처리의 속임수: 머신 러닝 및 딥 러닝.

인지 컴퓨팅은 일반적으로 인간 행동을 모방하고 잠재적으로 인간 지능보다 훨씬 더 잘 수행할 수 있는 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. Cognitive Computing은 단순히 정보를 보완하여 그 어느 때보다 쉽게 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 인공 지능은 스스로 결정을 내리고 인간의 역할을 최소화하는 책임이 있습니다. 인지 컴퓨팅 뒤에 작동하는 기술은 딥 러닝, 기계 학습, 신경망, NLP 등을 포함하는 AI 뒤에 있는 기술과 유사합니다. 인지 컴퓨팅은 인공 지능과 밀접하게 연관되어 있지만 실제 사용이 밝혀지면 완전히 다릅니다. AI는 "기계, 특히 컴퓨터 시스템에 의한 인간 지능 프로세스의 시뮬레이션"으로 정의됩니다. 이러한 과정에는 학습(정보 획득 및 정보 사용 규칙), 추론(대략적이거나 명확한 결론에 도달하기 위한 규칙 사용) 및 자기 수정이 포함됩니다. AI는 다양한 기술, 알고리즘, 이론 및 방법을 통해 컴퓨터 또는 모든 스마트 장치가 인간 지능을 갖춘 첨단 기술로 수행할 수 있도록 하는 포괄적인 용어입니다. 기계 학습, 로봇 공학은 모두 기계가 증강 지능을 제공할 수 있게 하고 인간의 통찰력과 정확성을 능가할 수 있는 인공 지능에 속합니다. AI 도구는 비즈니스에 다양한 새로운 기능을 제공합니다. 가장 진보된 AI 도구와 통합된 딥 러닝 알고리즘. 연구원과 마케팅 담당자는 증강 지능의 도입이 제품과 서비스를 개선하는 방식으로 AI가 사용된다는 것을 이해하는 데 도움이 되는 보다 중립적인 의미를 갖고 있다고 믿습니다. AI는 네 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

반응형 기계: IBM의 Deep Blue 체스 게임 컴퓨터는 체스판의 조각을 식별하고 그에 따라 예측하는 기능이 있지만 미래의 경험을 알려주기 위해 과거 경험에 액세스할 수는 없습니다. 가능한 움직임을 관리하고 분석할 수 있습니다. Google의 AlphaGO는 또 다른 예이지만 좁은 목적으로 작동하도록 설계되었으며 다른 상황에는 적용할 수 없습니다.

마음 이론: 하지만 이러한 유형의 AI는 기계가 개별적인 결정을 내릴 수 있도록 개발되었습니다. 이 AI 기술은 꽤 오래전에 개발되었지만. 현재는 실용적인 용도가 없습니다.

제한된 메모리: 이 인공 지능 기술은 과거 경험과 관련하여 미래의 작업을 수행하기 위해 개발되었습니다. 작업과 관련된 중요한 결정에 대한 고급 힌트를 가져오고 제공할 수 있는 기능이 있습니다. 예를 들어, 운전 중이라면 AI가 설계한 내비게이션 시스템이 목적지에 도달할 수 있도록 차선을 직접 변경할 수 있습니다.

자의식: 인간의 몸과 같은 감각과 의식 을 진정으로 가질 수 있는 AI가 개발되었습니다. 자의식과 통합된 기계는 제3자의 감정을 인터랙션하기 위해 정보를 사용하여 현재 상태를 이해할 수 있습니다.

프로세스 자동화

Process Automation은 다양한 기능을 연동하여 워크플로우의 자동화를 처리하고 오류를 최소화할 수 있습니다. 프로세스 자동화는 비즈니스 자동화에 기술을 사용하는 것입니다. 첫 번째 단계는 자동화가 필요한 프로세스를 인식하는 것부터 시작하는 것입니다. 자동화 프로세스를 완벽하게 이해했다면 자동화 목표를 계획해야 합니다. 자동화를 실행하기 전에 프로세스의 허점과 오류를 확인해야 합니다. 다음은 비즈니스에서 자동화 프로세스가 필요한 이유를 해독할 수 있는 목록입니다.

프로세스를 표준화하고 간소화합니다.
비용을 줄여 민첩하게 프로세스를 해결합니다.
자원의 더 나은 할당을 개발하기 위해.
고객 경험 향상을 위해.
규정 준수를 개선하여 비즈니스 프로세스를 규제하고 표준화합니다.
높은 직원 만족도를 제공합니다.
처리 성능에 대한 가시성을 향상시킵니다.

일련의 부서는 비즈니스 프로세스를 채택하여 프로세스를 자동화하고 복잡한 성격의 주기를 완화할 수 있습니다.

헤더 이미지 출처: https://bit.ly/2PfdWWm