Geleceği Şekillendirmede Beş Bilişsel Teknoloji

Bilişsel Teknoloji, yapay zeka tabanlı, gelişmiş bir sürücü yardım sistemidir. Hackett Group tarafından önerilen bir araştırma, satın alma liderlerinin yüzde 85'inin operasyonel programı önümüzdeki üç-beş yıl içinde geliştirecek bilişsel teknolojiler üzerinde çalışmakla meşgul olduğunu ileri sürdü. Sadece yüzde 32'si teknolojileri uygulama stratejisine sahip ve bunların arasında yüzde 25'i teknolojileri uygulamak için yeterli sermaye ve zekaya sahip. Size geleceğinizi şekillendirebilecek en potansiyel bilişsel teknolojileri öneriyorum.

AI, günlük hayatımızın ilerlemesinde temel haline geldikçe. BT kuruluşlarının pazardaki konumlarını korumak için yeni ortaya çıkan bu teknolojiyi benimsemeleri gerekiyor. Hizmet yönetiminde, bütünsel sistemi yükseltmek için bilişsel teknolojileri entegre etmek önemlidir. Bu yaklaşım, hem kullanıcıların hem de hizmet yönetiminin geleceğini şekillendirmede büyük potansiyel faydalar sunar. Bilişsel teknolojileri entegre ederek, kullanıcılarınıza daha iyi ve daha hızlı sonuçlarla sonuçlanan kişiselleştirilmiş, gelişmiş ve sohbete dayalı deneyimler sunabilirsiniz. Akıllı telefon kullanıcılarının çeşitli günlük görevlere yardımcı olmaları için asistanlarına komut vermesi gibi, siz de hizmet masasının, herhangi bir insan müdahalesi olmadan farklı etkinliklerde sohbet robotlarından yardım istemesiyle tam bir deneyim yaşayacaksınız. Bu sayede yüksek müşteri memnuniyeti elde edebilirsiniz.

Büyük Veri Analitiği

Büyük Veri Analitiği, gelişmiş teknolojilerin ve hesaplama işlevlerinin yardımıyla kalıplar, eğilimler ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler çizmek için büyük miktarda veriyi yönetme sürecidir. Tahmine dayalı modeller ve istatistiksel algoritmalar içeren karmaşık uygulamaları içeren bir gelişmiş analitik biçimidir, bu görevler yüksek performanslı analitik sistemleri tarafından yapılır. Bu özel analitik sistemler ve yazılımlar, daha iyi gelir fırsatları, pazarlama tabanı, gelişmiş müşteri hizmetleri, operasyonel verimlilik ve daha iyi rekabet avantajı gibi pek çok avantaj sunar. Büyük Veri analitiği uygulamalarına dayalı uygulamalar, geleneksel BI ve analitik programları tarafından uygulanmayan artan hacimli yapılandırılmış işlem verilerini ve diğer veri biçimlerini analiz etmek için veri analistlerine, tahmine dayalı modelleyicilere, istatistikçilere ve bu alanlardaki diğer profesyonellere yer verir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir birleşimini çevreler. Sensör bağlantısı sayesinde bu veriler toplanır ve IoT'ye (Nesnelerin İnterneti) bağlanır. Bir dizi araç ve teknoloji kullanılır:

• NoSQL veritabanları
• Hadoop
• İPLİK
• Harita indirgeme
• Kıvılcım
• Hbase
• kovan
• Domuz

Büyük veri analizi uygulamaları, üçüncü taraf bilgi hizmetleri sağlayıcıları tarafından derlenen tüketicilere ilişkin hava durumu verileri gibi dahili sistemlerden ve harici kaynaklardan gelen verileri içerir. Spark, Flink ve Storm gibi akış işleme motorları aracılığıyla Hadoop sistemlerine beslenen veriler üzerinde gerçek zamanlı analiz yapmak için büyük veri ortamlarında akış analizi uygulaması yaygınlaştı. Karmaşık analitik sistemler, büyük miktarda veriyi yönetmek ve analiz etmek için bu teknoloji ile entegre edilmiştir. Büyük Veri, tedarik zinciri analitiğinde son derece faydalı hale geldi. 2011 yılına gelindiğinde, büyük veri analitiği, kuruluşlarda ve kamuoyunda sağlam bir konum almaya başladı. Büyük Veri ile Hadoop ve diğer ilgili büyük veri teknolojileri onun etrafında ortaya çıkmaya başlamıştı. Öncelikle Hadoop ekosistemi zamanla şekillenmeye ve olgunlaşmaya başladı. Büyük Veri, öncelikle büyük internet sistemlerinin ve elektronik ticaret şirketlerinin platformuydu. Halen perakendeciler, finansal hizmet firmaları, sigortacılar, sağlık kuruluşları, imalat ve diğer potansiyel işletmeler tarafından benimsenmiştir. Bazı durumlarda, Hadoop kümeleri ve NoSQL sistemleri, veri için iniş pedleri ve hazırlama alanları olarak ön düzeyde kullanılır. Tüm eylem, genel olarak oluşturulmuş bir biçimde analiz etmek için analitik bir veritabanına yüklenmeden önce yapılır. Veriler hazır olduğunda gelişmiş analitik süreçleri için kullanılan yazılımlar ile analiz edilebilir. Veri madenciliği, tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi, derin öğrenme, tüm eylemi sonuçlandırmak için kullanılan tipik araçlardır. Bu yelpazede, Metin Madenciliği ve İstatistiksel Analiz Yazılımlarının büyük veri analitiği sürecinde çok önemli bir rol oynadığını belirtmek çok önemlidir. Hem ETL hem de analitik uygulamaları için, sorgular MapReduce'da R, Python, Scala ve SQL gibi çeşitli programlama dilleriyle kodlanır.

Makine öğrenme:

Makine Öğrenimi, makinelerin insan olarak görevlerini yerine getirebilecek şekilde geliştirildiği ileri düzeyde sürekli bir süreçtir. Bu makineler, görevlerini herhangi bir insan müdahalesi olmadan gerçekleştirmek için yüksek teknoloji verileri kullanılarak geliştirilmiştir. Makine Öğrenimi, bir makineye herhangi bir doğrudan ve açık eylem olmadan programı öğrenme ve geliştirme yeteneği veren bir AI uygulamasıdır. Temel olarak, verilere erişebilen ve bunları kendileri için öğrenmek için kullanabilen bir bilgisayar programının geliştirilmesine odaklanmıştır. Ana hedefi, makinelerin herhangi bir insan yardımı olmadan otomatik olarak öğrenmesini sağlamaktır. Makine Öğrenimi, hesaplamalı istatistiklerle yakından ilişkilidir, bununla birlikte, makine öğreniminin görevi olan matematiksel optimizasyon çalışması yapılır. Makine öğreniminin görevi birkaç geniş kategoride sınıflandırılabilir.

• Denetimli Öğrenme.
• Yarı denetimli öğrenme.
• Denetimsiz Makine Öğrenimi.
• Güçlendirme Makine Öğrenimi.

Tüm bu sınıflandırılmış makine öğrenimi kategorileri, veri ve bilgileri analiz etme ve önemli kararları alma konusunda farklı görev tonları sunar:

• Öğrenme algoritması, çıktı değeri hakkında tahminler yapmak için tahmin edilen bir işlev oluşturur. Öğrenme algoritmaları, çıktısını hesaplanan çıktı ile karşılaştırabilir ve gereksinime göre modelin modifikasyonu için hataları bulabilir.
• Denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları doğru çıktıyı düzeltemez, bunun yerine verileri keşfedebilir ve etiketlenmemiş verilerden gizli yapıyı tanımlamak için veri kümesinden çıkarımlar yapabilir.
• Yarı denetimli makine öğrenme algoritması hem etiketli hem de etiketsiz veriler için kullanılır.
• Güçlendirme makine öğrenimi algoritmaları, eylem üretmek ve ödülleri ve hataları keşfetmek için çevreyle etkileşime girer. Deneme yanılma süreci bu öğrenmenin en önemli özelliği olmuştur. Bu süreci etkinleştirmek için basit ödül geribildirimi, genellikle takviye sinyali olarak adlandırılan hangi eylemin en iyi olduğunu öğrenmek için gereklidir.

Büyük Veri analitiği gibi Makine öğrenimi de büyük miktarda veriyi analiz etmeyi sağlar. Yararlı fırsatları belirlemek veya risk yönetim sistemini yönetmek için hızlı ve en doğru sonucu sağlama eğilimindedir. Ancak, tüm programı düzgün bir şekilde yürütmek için ekstra zaman ve kaynak da gerektirebilir. Büyük miktarda veri ve bilgiyi yönetmek ve izlemek çok etkili bir süreçtir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşleme, makineleri insan zekasına sahip, dillerinde değişiklikler yaratacak ve onları daha insan gibi yapacak tepkiler verecek şekilde eğitmektir. Aslında birbirimizle nasıl iletişim kurduğumuzu ifade eder. NLP, yazılımın kullanılmasıyla doğal dilin otomatik olarak işlenmesi olarak tanımlanır. Doğa Dil İşleme çalışması 50 yıldan daha uzun bir süre önce başlamıştır. Diğer veri türlerinden farklıdır. Yine de, bunca yıl çalıştıktan sonra, Doğal Dil sürecinin zorluğu, hevesli bir bilim adamı tarafından yayınlanan bir Matematiksel Dilbilim dergisinde çözülmedi: “Bir dili öğrenmek için uzun yıllar harcaması gereken bir çocuğun bakış açısından bu zor. … dil öğrenen yetişkin için zordur, ilgili fenomeni modellemeye çalışan bilim insanı için zordur ve doğal dil girdisi ve çıktısı ile ilgilenen sistemler kurmaya çalışan mühendis için zordur. Bu görevler, Turing'in doğal dilde akıcı konuşmayı haklı olarak zeka testinin merkezi haline getirebilmesi için zordur”.

Makine öğrenimi bilim adamları ve araştırmacılar verilerle çalışmakla ilgilendikleri için dilbilim NLP sürecinde çalışabilir. Modern geliştiriciler şunları önerdi: “Dilbilim biliminin amacı, konuşmalarda, yazılarda ve diğer ortamlarda çevremizde dönen çok sayıda dilbilimsel gözlemi karakterize edebilmek ve açıklayabilmektir. Bunun bir kısmı insanların dili nasıl edindiğini, ürettiğini ve anladığının bilişsel boyutuyla, bir kısmı dilsel ifade ile dünya arasındaki ilişkiyi anlamakla ve bir kısmı da dil yapılarını şu şekilde anlamakla ilgilidir. hangi dil iletişim kurar”

Yapay zeka

AI, gelişmiş dijital asistanlar olarak hizmet etmek için bilgisayarlarla birincil görevlerin otomasyonunu sağlar. İnsan zekası, çevreyi algılamak, çevreden öğrenmek ve çevreden gelen bilgiyi işlemek için temellenmiştir. Bu, AI'nın şunları içerdiği anlamına gelir:

• Dokunma, tatma, görme, koklama ve duyma gibi insan duyularının aldatması.
• İnsan tepkilerinin aldatılması: Robotik.
• Öğrenme ve işleme aldatmacası: Makine öğrenimi ve derin öğrenme.

Bilişsel Hesaplama genellikle insan davranışını taklit etmeye ve potansiyel olarak insan zekasından bile daha iyi yapılabilecek sorunları çözmeye odaklanır. Bilişsel Hesaplama, kararları her zamankinden daha kolay hale getirmek için bilgileri tamamlar. Yapay Zeka kendi kararlarını vermekten ve insanların rolünü en aza indirmekten sorumludur. Bilişsel Hesaplamanın arkasında çalışan teknolojiler, Derin öğrenme, makine öğrenimi, sinir ağları, NLP vb. içeren AI'nın arkasındaki teknolojilere benzer. Bilişsel bilgi işlem, Yapay Zeka ile yakından ilişkili olsa da, pratik kullanımları ortaya çıktığında, bunlar Yapay Zeka ile yakından ilişkilidir. tamamen farklılar. AI, “insan zekası süreçlerinin makineler, özellikle bilgisayar sistemleri tarafından simülasyonu” olarak tanımlanır. Bu süreçler, öğrenme (bilginin elde edilmesi ve bilgiyi kullanma kuralları), muhakeme (yaklaşık veya kesin bir sonuca ulaşmak için kuralların kullanılması) ve kendi kendini düzeltmeyi içerir”. AI, bir dizi teknolojinin, algoritmanın, teorinin ve yöntemin, bilgisayarın veya herhangi bir akıllı cihazın insan zekası ile yüksek teknoloji teknolojileriyle çalışmasını sağlayan bir şemsiye terimdir. Makine Öğrenimi, Robotik, makinelerin artırılmış zeka sunmasına olanak tanıyan ve insan içgörü ve doğruluğunu aşabilen Yapay Zeka kapsamındadır. AI aracı, işinizde bir dizi yeni işlevsellik sunar. En gelişmiş AI araçlarıyla entegre derin öğrenme algoritmaları. Araştırmacılar ve pazarlamacılar, artırılmış zekanın tanıtılmasının, yapay zekanın ürün ve hizmeti iyileştirecek şekilde kullanıldığını anlamamızı sağlayacak daha tarafsız bir çağrışıma sahip olduğuna inanıyor. AI dört kategoride sınıflandırılabilir:

Reaktif Makineler: IBM'in Deep Blue satranç oynayan bilgisayarı, satranç tahtasındaki taşları belirleme ve buna göre tahminler yapma kapasitesine sahiptir, ancak gelecekteki deneyimlere bilgi vermek için geçmiş deneyimlere erişememektedir. Olası hamleleri yönetebilir ve analiz edebilir. Google'ın AlphaGO'su, dar amaçlar için çalışmak üzere tasarlanmış olsa da başka bir örnektir ve başka bir duruma uygulanamaz.

Zihin Teorisi: Yine de, bu tür AI'lar, makinelerin bireysel kararlar alabilmesi için geliştirilmiştir. Bu AI teknolojisi oldukça uzun bir süre önce geliştirilmiş olmasına rağmen. Şu anda pratik bir kullanımı yoktur.

Sınırlı Bellek: Bu Yapay Zeka Teknolojisi, geçmiş deneyimlere göre gelecekte bir görevi yerine getirmek için geliştirilmiştir. Görevlerinizle ilgili herhangi bir önemli karar hakkında size gelişmiş ipuçları alma ve verme yeteneğine sahiptir. Örneğin: Araba kullanıyorsanız, AI tasarımlı navigasyon sistemi, hedefinize ulaşmak için doğrudan şerit değiştirmenizi sağlayabilir.

Kişisel Farkındalık: Yapay zeka, bir insan vücudunun sahip olduğu gibi gerçekten duyu ve bilince sahip olabilecek şekilde geliştirilmiştir. Öz-farkındalıkla entegre edilmiş makineler, üçüncü bir kişinin ne hissettiğini anlamak için bilgiyi kullanarak mevcut durumu anlayabilir.

Proses Otomasyonu

Süreç Otomasyonu, çeşitli işlevleri birbirine bağlamayı, iş akışının otomasyonunu işlemeyi ve minimum hataya sahip olmayı sağlar. Süreç otomasyonu, iş otomasyonu için teknolojinin kullanılmasıdır. İlk adım, otomasyona ihtiyaç duyan süreçleri tanıyarak başlamaktır. Otomasyon sürecini mükemmel bir şekilde anladığınızda, otomasyon hedeflerini planlamalısınız. Otomasyonu başlatmadan önce, süreçteki boşlukları ve hataları kontrol etmeniz gerekir. İşletmenizde neden bir otomasyon sürecine ihtiyacınız olduğunu çözebileceğiniz bir liste:

• Süreçleri standartlaştırmak ve kolaylaştırmak.
• Maliyeti düşürerek süreci çeviklikle çözmek.
• Kaynakların daha iyi tahsis edilmesini geliştirmek.
• Müşteri deneyimini geliştirmek için.
• İş süreçlerinizi düzenlemek ve standart hale getirmek için uyumluluğu geliştirmek.
• Yüksek çalışan memnuniyeti sağlamak.
• İşleme performansı için görünürlüğü geliştirmek.

Bir dizi departman, süreçlerini otomatikleştirmek ve karmaşık yapıdaki döngüyü kolaylaştırmak için iş sürecini benimseyebilir.

Başlık Resmi Kaynağı: https://bit.ly/2PfdWWm