Главная Интересности Использование когнитивных вычислений для получения прибыли

Использование когнитивных вычислений для получения прибыли

Когнитивные вычислительные системы были одним из самых модных аспектов современных технологий. Развертывание компьютеризированных моделей для моделирования процесса познания человека для поиска решений – вот что делают когнитивные вычислительные системы. Эти системы используются в сложных ситуациях для неоднозначных и неопределенных результатов.

Использование когнитивных вычислений для получения прибыли

Они также могут синтезировать данные из нескольких источников информации, анализировать контекст и противоречивые данные, предлагая наиболее подходящие решения. Для лучших решений системы когнитивных вычислений применяют технологии самообучения, которые используют интеллектуальный анализ данных, обработку естественного языка и распознавание образов для имитации работы человеческого мозга.

Когнитивные системы объединяют огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые вводятся в алгоритмы машинного обучения для дальнейшего анализа. Благодаря технологическим усовершенствованиям такие системы готовы улучшать способы идентификации моделей и обработки данных, чтобы предвидеть новые проблемы и предлагать наилучшие решения в каждом конкретном случае.

Для достижения наилучших решений системы когнитивных вычислений должны использовать следующие ключевые атрибуты:
1. Адаптивность. Когнитивные системы должны быть гибкими, чтобы учиться и переучиваться при изменении приоритетов. Эти системы должны адаптироваться к динамическим корректировкам данных в реальном времени при изменении бизнес-среды.
2. Интерактивность. Взаимодействие человека с компьютером является критически важным компонентом, необходимым для когнитивных систем. Взаимодействие пользователя с когнитивными машинами, процессорами, устройствами и облачными платформами для сбора требований должно быть на высшем уровне.
3. Итеративность. Технологии когнитивных вычислений должны быть в состоянии выполнить итерацию до максимальных уровней. Они должны выявлять проблемы, задавая вопросы или извлекая дополнительные данные, если проблема является неопределенной или неполной из-за исторического анализа подобных ситуаций, которые ранее имели место.
4. Контекстуальность. Понимание контекста имеет решающее значение для бизнес-задачи, поэтому когнитивные системы должны понимать, анализировать и идентифицировать контекстные данные, такие как синтаксис, область, местоположение, требования времени, профиль пользователя, задачи или конечные цели. Эти контекстные данные могут быть получены из нескольких источников информации, таких как визуальные, слуховые структурированные и неструктурированные данные или данные датчиков.

Использование возможностей когнитивных вычислений

По мере того, как многие руководители компаний анализируют и обсуждают, как они могут использовать когнитивные вычисления для работы, когнитивные операции все чаще адаптируются в компаниях, где существует постоянный набор неизвестных. Старшие должностные лица, доверенные консультанты устанавливают лучшие практики, как для внутренних пользователей, так и для клиентов. Регуляторные органы работают над созданием законов, требующих когнитивного соответствия со стороны руководителей компаний.

Следующая эволюция когнитивных вычислений отвечает выполнению организационных целей, в том числе помогает руководителям и консультантам по управлению работать через матрицу компромиссов между риском и выгодой, также называемую когнитивной эффективностью.

До сих пор первоначальные результаты использования преимуществ таких вычислений были неоднозначными. Даже IBM Watson иногда сталкивается с проблемами фильтрации решений из часто конфликтующих наборов данных. Но данная система имеет высокие оценки, поскольку она способна учиться, переучиваться и адаптироваться к меняющимся условиям, используя искусственный интеллект и машинное обучение. Это приводит к улучшению результатов без ручного кодирования. Путь к автономии приводит к очень реальной вероятности того, что очень скоро бизнес-системы будут в основном управляться автономными, самообучающимися платформами.

Но путь к этому развитию – улица с двусторонним движением. По мере развития познавательной способности и перехода к экспоненциальному обучению и непрерывной самостоятельной оптимизации предприятия должны научиться приспосабливаться к радикальным изменениям в работе, чтобы получить преимущество в блокчейне, IoT и передовых технологиях 3D-печати.
Чтобы успешно ориентироваться в этом переходе, предприятия и компании должны принимать изменения с ясным разумом. По мере того, как отрасли переходят на цифровое вещание, появляется возможность создавать сервисные линии или совершенно новые линии для все более связанного мира.

Цифровой след в когнитивной деятельности

Многие компании имеют сложную структуру с участием нескольких групп, которые отвечают за рабочие процессы и цифровое преобразование. Эти команды – это компании и коммерческие предприятия, которые тратят время, чтобы охватить познавательные способности команд и обгоняют конкурентов, усиливая конкуренцию. Впереди еще долгий, яркий путь для получения максимальной выгоды от когнитивных способностей.

  поделитесь с друзьями:
Подписаться на почтовую рассылку

Оставить комментарий

Авторизоваться через: 

Ваш адрес email не будет опубликован.

Нажимая кнопку "Отправить", я принимаю пользовательское соглашение и подтверждаю, что ознакомлен и согласен с политикой конфиденциальности

Сообщите об ошибке, мы исправим:

Отправить