Пять когнитивных технологий в формировании будущего

Cognitive Technology — это передовые системы помощи водителю на основе искусственного интеллекта. Исследование, проведенное Hackett Group, показало, что 85% руководителей отделов закупок занимаются изучением когнитивных технологий, которые будут развивать операционную программу в течение следующих трех-пяти лет. Только 32 процента всех имеют стратегию внедрения технологий, и среди них 25 процентов имеют достаточно капитала и ума для реализации технологий. Я предлагаю вам самые потенциальные когнитивные технологии, которые могут изменить ваше будущее.

Поскольку ИИ становится основой для улучшения нашей повседневной жизни. ИТ-организациям необходимо внедрить эту недавно появившуюся технологию, чтобы удержать свои позиции на рынке. В управлении услугами для эскалации целостной системы важно интегрировать когнитивные технологии. Этот подход предлагает огромные потенциальные преимущества в формировании будущего как пользователей, так и управления услугами. Интегрируя когнитивные технологии, вы можете предложить своим пользователям персонализированный, расширенный и диалоговый опыт, который приводит к лучшим и более быстрым результатам. Точно так же, как пользователи смартфонов командуют своим помощником, помогая выполнять различные повседневные задачи, вы получите точный опыт работы со службой поддержки, которая просит чат-ботов помочь с различными действиями без какого-либо вмешательства человека. Вот как вы можете добиться высокой удовлетворенности клиентов.

Аналитика больших данных

Аналитика больших данных — это процесс управления огромным объемом данных для выявления закономерностей, тенденций и практических идей с помощью передовых технологий и вычислительных функций. Это форма расширенной аналитики, включающая сложные приложения с моделями прогнозирования и статистическими алгоритмами, эти задачи выполняются высокопроизводительными аналитическими системами. Эти специализированные аналитические системы и программное обеспечение предлагают множество преимуществ, включая лучшие возможности для получения дохода, маркетинговую базу для переоценки, расширенное обслуживание клиентов, операционную эффективность и лучшее конкурентное преимущество. Приложения, основанные на приложениях для аналитики больших данных, дают возможность аналитикам данных, специалистам по прогнозному моделированию, статистикам и другим специалистам в этой области анализировать растущие объемы структурированных данных о транзакциях и других формах данных, которые не используются в традиционных программах бизнес-аналитики и аналитики. Он окружает объединение структурированных и неструктурированных данных. Через подключение датчика эти данные собираются и подключаются к IoT (Интернету вещей). Используется множество инструментов и технологий:

• Базы данных NoSQL
• Хадуп
• ПРЯЖА
• Уменьшение карты
• Искра
• Hbase
• Улей
• свинья

Приложения для анализа больших данных включают данные из внутренних систем и внешних источников, таких как данные о погоде для потребителей, собранные сторонними поставщиками информационных услуг. Приложение потоковой аналитики стало обычным явлением в средах больших данных для проведения анализа в реальном времени данных, поступающих в системы Hadoop через механизмы потоковой обработки, такие как Spark, Flink и Storm. Сложные аналитические системы интегрированы с этой технологией для управления и анализа больших объемов данных. Большие данные стали чрезвычайно полезными в аналитике цепочки поставок. К 2011 году аналитика больших данных начала занимать прочные позиции в организациях и в глазах общественности. Вместе с большими данными вокруг него начали появляться Hadoop и другие связанные с ним технологии больших данных. Прежде всего, экосистема Hadoop начала формироваться и со временем становиться более зрелой. Большие данные были прежде всего платформой крупных интернет-систем и компаний электронной коммерции. В настоящее время используется розничными торговцами, финансовыми фирмами, страховщиками, организациями здравоохранения, производством и другими потенциальными предприятиями. В некоторых случаях кластеры Hadoop и системы NoSQL используются на предварительном уровне в качестве посадочных площадок и промежуточных площадок для данных. Все действие выполняется до того, как оно будет загружено в аналитическую базу данных для анализа, как правило, в составленной форме. Когда данные готовы, их можно проанализировать с помощью программного обеспечения, используемого для расширенных аналитических процессов. Интеллектуальный анализ данных, прогнозная аналитика, машинное обучение, глубокое обучение — типичные инструменты для завершения всего действия. В этом спектре очень важно отметить, что программное обеспечение для интеллектуального анализа текста и статистического анализа играет ключевую роль в процессе анализа больших данных. Как для приложений ETL, так и для аналитических приложений запросы создаются в MapReduce с использованием различных языков программирования, таких как R, Python, Scala и SQL.

Машинное обучение:

Машинное обучение — это прогрессивный непрерывный процесс, при котором машины разрабатываются таким образом, чтобы они могли выполнять свою задачу как человек. Эти машины разработаны с использованием высокотехнологичных данных для выполнения своей задачи без какого-либо вмешательства человека. Машинное обучение — это приложение ИИ, которое дает машине возможность изучать и улучшать программу без каких-либо прямых и явных действий. В основном он сосредоточен на разработке компьютерной программы, которая может получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Его главная цель — позволить машинам учиться автоматически без какой-либо помощи человека. Машинное обучение тесно связано с вычислительной статистикой, при этом при изучении математической оптимизации решается задача машинного обучения. Задачи машинного обучения можно разделить на несколько широких категорий.

• Обучение под наблюдением.
• Полуконтролируемое обучение.
• Неконтролируемое машинное обучение.
• Машинное обучение с подкреплением.

Все эти классифицированные категории машинного обучения предлагают разные оттенки задач по анализу данных и информации и принятию важных решений:

• Алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходного значения. Алгоритмы обучения могут сравнивать свои выходные данные с расчетными выходными данными и находить ошибки для модификации модели в соответствии с требованиями.
• Неконтролируемые алгоритмы машинного обучения не могут исправить правильный вывод, а могут исследовать данные и делать выводы из набора данных для описания скрытой структуры из немаркированных данных.
• Алгоритм полууправляемого машинного обучения используется как для помеченных, так и для немаркированных данных.
• Алгоритмы машинного обучения с подкреплением взаимодействуют с окружающей средой, чтобы производить действия и обнаруживать награды и ошибки. Процесс проб и ошибок оказался наиболее важной чертой этого обучения. Для включения этого процесса необходима простая обратная связь с вознаграждением, чтобы узнать, какое действие лучше всего, что обычно называют сигналом подкрепления.

Подобно аналитике больших данных, машинное обучение также позволяет анализировать огромные объемы данных. Он имеет тенденцию давать быстрые и наиболее точные результаты для выявления выгодных возможностей или управления системой управления рисками. Однако для правильного выполнения всей программы также может потребоваться дополнительное время и ресурсы. Это очень эффективный процесс управления и мониторинга огромного количества данных и информации.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка предназначена для обучения машин с человеческим интеллектом вносить изменения в их язык и ответы, чтобы сделать их более похожими на человека. На самом деле это относится к тому, как мы общаемся друг с другом. НЛП определяется как автоматическое манипулирование естественным языком с помощью программного обеспечения. Изучение обработки естественного языка началось более 50 лет назад. Он отличается от других типов данных. Тем не менее, после стольких лет работы проблема естественного языка не решена в журнале Mathematical Linguistic, который был опубликован проницательным ученым: «Это трудно с точки зрения ребенка, который должен потратить много лет на изучение языка … это трудно для взрослого, изучающего язык, это сложно для ученого, который пытается смоделировать соответствующие явления, и это сложно для инженера, который пытается построить системы, которые имеют дело с вводом и выводом на естественном языке. Эти задачи сложны для того, чтобы Тьюринг мог по праву сделать свободное общение на естественном языке центральным элементом своего теста на интеллект».

Как машинное обучение ученых и исследователей интересует работа с данными, так и лингвистика может работать в процессе НЛП. Современные разработчики предположили, что: «Цель лингвистической науки состоит в том, чтобы иметь возможность охарактеризовать и объяснить множество лингвистических наблюдений, циркулирующих вокруг нас в разговорах, письмах и других средствах массовой информации. Часть этого связана с когнитивным масштабом того, как люди усваивают, производят и понимают язык, часть связана с пониманием отношений между языковым высказыванием и миром, а часть связана с пониманием языковых структур посредством на каком языке общается»

Искусственный интеллект

ИИ обеспечивает автоматизацию основных задач с помощью компьютеров, которые служат передовыми цифровыми помощниками. Человеческий интеллект основан на том, чтобы ощущать окружающую среду, учиться у нее и обрабатывать информацию из окружающей среды. Это означает, что ИИ включает в себя:

• Обман человеческих чувств, таких как осязание, вкус, зрение, обоняние и слух.
• Обман человеческих реакций: Робототехника.
• Обман обучения и обработки: Машинное обучение и глубокое обучение.

Когнитивные вычисления обычно сосредоточены на имитации человеческого поведения и разработке решений проблем, которые потенциально могут быть решены даже лучше, чем человеческий интеллект. Когнитивные вычисления просто дополняют информацию, чтобы принимать решения проще, чем когда-либо. В то время как искусственный интеллект отвечает за то, чтобы принимать решения самостоятельно и минимизировать роль человека. Технологии, лежащие в основе когнитивных вычислений, аналогичны технологиям, лежащим в основе ИИ, которые включают в себя глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, НЛП и т. д. Хотя когнитивные вычисления тесно связаны с искусственным интеллектом, когда стало известно их практическое использование, они совершенно разные. ИИ определяется как «моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Эти процессы включают обучение (получение информации и правил использования информации), рассуждение (использование правил для достижения приблизительного или определенного вывода) и самокоррекцию». ИИ — это общий термин, под которым множество технологий, алгоритмов, теорий и методов позволяет компьютеру или любому интеллектуальному устройству работать с высокотехнологичными технологиями с человеческим интеллектом. Машинное обучение и робототехника относятся к области искусственного интеллекта, который позволяет машинам предлагать расширенный интеллект и может превосходить человеческую проницательность и точность. Инструмент AI предлагает ряд новых функций в вашем бизнесе. Алгоритмы глубокого обучения, интегрированные с самыми передовыми инструментами искусственного интеллекта. Исследователи и маркетологи считают, что внедрение дополненного интеллекта имеет более нейтральный оттенок, который позволит нам понять, что ИИ используется для улучшения продуктов и услуг. ИИ можно разделить на четыре категории:

Реактивные машины: шахматный компьютер Deep Blue от IBM способен идентифицировать фигуры на шахматной доске и делать соответствующие прогнозы, хотя он не может получить доступ к прошлому опыту, чтобы информировать о будущем. Он может управлять и анализировать возможные ходы. AlphaGO от Google — еще один пример, хотя он предназначен для узких целей и не может быть применен к другой ситуации.

Теория разума: Тем не менее, эти типы ИИ разработаны таким образом, чтобы машины могли принимать индивидуальные решения. Хотя эта технология искусственного интеллекта была разработана довольно давно. В настоящее время он не имеет практического применения.

Ограниченная память: эта технология искусственного интеллекта была разработана для выполнения задачи в будущем с учетом прошлого опыта. Он имеет возможность принимать и давать вам расширенные подсказки о любом важном решении, касающемся ваших задач. Например: если вы за рулем, навигационная система с искусственным интеллектом может предоставить вам возможность напрямую изменить полосу движения, чтобы добраться до пункта назначения.

Самосознание: Разработан ИИ, который действительно может иметь чувства и сознание, как у человеческого тела. Машины, интегрированные с самосознанием, могут понимать текущее состояние, используя информацию для понимания того, что чувствует третий человек.

Автоматизация процессов

Автоматизация процессов позволяет связать различные функции, автоматизировать рабочий процесс и свести к минимуму ошибки. Автоматизация процессов — это использование технологий для автоматизации бизнеса. Первый шаг — начать с определения процессов, которые нуждаются в автоматизации. Когда у вас есть полное понимание процесса автоматизации, вы должны спланировать цели автоматизации. Прежде чем накатывать автоматизацию, нужно проверить лазейки и ошибки в процессе. Вот список, из которого вы можете расшифровать, зачем вам нужен процесс автоматизации в вашем бизнесе:

• Стандартизировать и оптимизировать процессы.
• Чтобы решить процесс с гибкостью за счет снижения стоимости.
• Для разработки лучшего распределения ресурсов.
• Для улучшения клиентского опыта.
• Чтобы улучшить соответствие, чтобы регулировать и стандартизировать ваши бизнес-процессы.
• Обеспечить высокую удовлетворенность сотрудников.
• Чтобы улучшить видимость производительности обработки.

Набор отделов может принять бизнес-процесс, чтобы автоматизировать свой процесс и упростить цикл сложного характера.

Источник изображения заголовка: https://bit.ly/2PfdWWm