Ang isang Cognitive computer o system ay natututo sa sukat, mga dahilan na may layunin at nakikipag-ugnay sa mga tao nang natural. Sa halip na malinaw na nai-program, ang mga sistemang ito ay natututo at nangangatwiran mula sa kanilang pakikipag-ugnayan sa mga tao at kanilang mga karanasan sa kanilang kapaligiran. Nag-o-overlap ang Cognitive computing sa at nagsasangkot ng mga katulad na teknolohiya sa kapangyarihan ng mga aplikasyon ng nagbibigay-malay. Sa artikulong ito, malalaman natin ang higit pa tungkol sa Cognitive AI sa sumusunod na pagkakasunud-sunod:
halimbawa ng namespace c ++
- Ano ang Cognitive Computing?
- Paano gumagana ang Cognitive Computing?
- Cognitive Computing kumpara sa AI
- Cognitive AI: Gumamit ng Kaso
- Mga aplikasyon ng Cognitive AI
Ano ang Cognitive Computing?
Cognitive Computing ay tumutukoy sa mga indibidwal na teknolohiya na nagsasagawa ng mga tiyak na gawain upang mapadali katalinuhan ng tao . Talaga, ito ang mga matalinong sistema ng suporta sa desisyon na nakikipagtulungan kami mula pa noong simula ng boom ng internet. Sa mga kamakailang tagumpay sa teknolohiya, ang mga system ng suporta na ito ay gumagamit lamang ng mas mahusay na data, mas mahusay upang makakuha ng isang mas mahusay na pagtatasa ng isang malaking halaga ng impormasyon.
Gayundin, maaari kang mag-refer sa Cognitive Computing bilang:
Pag-unawa at pagtulad sa pangangatuwiran
Pag-unawa at pagtulad sa pag-uugali ng tao
Ang paggamit ng mga nagbibigay-malay na mga computing system ay makakatulong sa paggawa ng mas mahusay na mga pagpapasyang pantao sa trabaho. Ang ilan sa mga application ng nagbibigay-malay computing kasama pagkilala sa pagsasalita , pagsusuri ng damdamin , , pagtatasa ng panganib, at pagtuklas ng pandaraya.
Ngayong alam mo na kung ano ang nagbibigay-malay na computing, magpatuloy tayo at tingnan kung paano gumagana ang nagbibigay-malay na AI.
Paano gumagana ang Cognitive Computing?
Ang synthesive computing system ay nag-synthesize ng data mula sa iba't ibang mga mapagkukunan ng impormasyon habang tumitimbang ng konteksto at magkasalungat na katibayan upang magmungkahi ng mga angkop na sagot. Upang makamit ito, ang mga sistemang nagbibigay-malay ay nagsasama ng mga teknolohiya sa pag-aaral ng sarili gamit ang pagmimina ng data, pagkilala sa pattern , at natural na pagproseso ng wika (NLP) upang maunawaan ang paraan ng paggana ng utak ng tao.
Ang paggamit ng mga computer system upang malutas ang mga problema na dapat gawin ng mga tao ay nangangailangan ng malaking nakabalangkas at hindi istrakturang data. Sa oras, natututo ang mga sistemang nagbibigay-malay na pinuhin ang paraan ng pagkilala nila ng mga pattern at ang paraan ng pagproseso ng data upang maging may kakayahang asahan ang mga bagong problema at modelo ng mga posibleng solusyon.
Upang makamit ang mga kakayahang ito, ang mga system ng nagbibigay-malay na computing dapat magkaroon ng ilang mga pangunahing katangian.
Pangunahing Mga Katangian
Adaptive: Ang mga kognitive system ay dapat na sapat na may kakayahang umangkop upang maunawaan ang mga pagbabago sa impormasyon. Gayundin, ang mga system ay dapat na makatunaw ng mga aktibong data sa real-time at gumawa ng mga pagsasaayos habang nagbabago ang data at kapaligiran.
Interactive: Ang pakikipag-ugnayan ng tao-computer (HCI) ay isang kritikal na sangkap sa mga sistemang nagbibigay-malay. Ang mga gumagamit ay dapat na makipag-ugnay sa mga nagbibigay-malay na makina at tukuyin ang kanilang mga pangangailangan habang nagbabago ang mga pangangailangan. Ang mga teknolohiya ay dapat ding makipag-ugnay sa iba pang mga processor, aparato at cloud platform.
Muli at makabuluhan: Gayundin, ang mga system na ito ay dapat na makilala ang mga problema sa pamamagitan ng pagtatanong o paghugot ng karagdagang data kung ang problema ay hindi kumpleto. Ginagawa ito ng mga system sa pamamagitan ng pagpapanatili ng impormasyon tungkol sa mga katulad na sitwasyon na dating naganap.
ipatupad ang min heap sa java
Contextual: Kailangang maunawaan, kilalanin at minain ng mga sistemang nagbibigay-malay ang data ng konteksto, tulad ng syntax, oras, lokasyon, domain, mga kinakailangan, profile ng isang tukoy na gumagamit, mga gawain o layunin. Maaari silang gumuhit sa maraming mapagkukunan ng impormasyon, kabilang ang nakabalangkas at hindi istrakturang data at data ng visual, pandinig o sensor.
Ang Cognitive computing ay isang subset ng Artipisyal na Katalinuhan. Mayroong iba't ibang mga pagkakatulad at pagkakaiba sa pagitan ng dalawa. Kaya't magpatuloy tayo sa aming artikulo ng Cognitive AI at maunawaan ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawa.
Cognitive Computing kumpara sa AI
Ang mga teknolohiya sa likod ng Cognitive Computing ay katulad ng mga teknolohiya sa likod ng AI. Kasama rito ang pag-aaral ng makina, malalim na pag-aaral, NLP, mga neural network, atbp. Ngunit mayroon din silang iba't ibang mga pagkakaiba.
| Cognitive Computing | Artipisyal na Katalinuhan |
| Nakatuon ang Cognitive Computing panggagaya sa pag-uugali ng tao at pangangatuwiran upang malutas ang mga kumplikadong problema. | AI nagdaragdag ng pag-iisip ng tao upang malutas ang mga kumplikadong problema. Nakatuon ito sa pagbibigay ng tumpak na mga resulta. |
| Ito simulate proseso ng pag-iisip ng tao upang makahanap ng mga solusyon sa mga kumplikadong problema. | AI nakakahanap ng mga pattern upang malaman o magbunyag ng nakatagong impormasyon at makahanap ng mga solusyon. |
| Simple lang sila impormasyon sa pagdaragdag para sa mga tao na magdesisyon. | Si AI ang may pananagutan para sa paggawa ng mga desisyon sa kanilang sariling pag-minimize ng papel ng tao. |
| Karamihan ito ay ginagamit sa mga sektor tulad serbisyo sa customer, pangangalaga sa kalusugan, industriya , atbp. | Karamihan ito ay ginagamit sa pananalapi, seguridad, pangangalaga ng kalusugan, tingi, pagmamanupaktura , atbp. |
Kaya ito ang ilan sa mga pagkakaiba sa pagitan ng dalawa. Ngayon ay magpatuloy tayo at unawain ang konsepto ng Cognitive AI na may halimbawa.
Cognitive AI: Gumamit ng Kaso
Ang Cognitive computing at AI ay mga teknolohiya na umaasa sa data upang makapagpasya. Ngunit may mga nuances sa pagitan ng dalawang termino, na maaaring matagpuan sa loob ng kanilang mga layunin at aplikasyon.
Isipin natin ang isang senaryo kung saan nagpapasya ang isang tao a pagbabago ng career . Isang Katulong ng AI awtomatikong susuriin ang mga naghahanap ng trabaho kasanayan , Humanap ng may kinalaman sa trabaho kung saan ang kanyang mga kasanayan ay tumutugma sa posisyon, makipag-ayos ng bayad at mga benepisyo. At sa yugto ng pagsasara, ipapaalam nito sa tao na ang isang desisyon ay ginawa sa kanyang ngalan.
Sapagkat, nagmumungkahi ang isang nagbibigay-malay na katulong mga potensyal na landas ng karera sa naghahanap ng trabaho, bukod sa pagbibigay sa taong may mahahalagang detalye tulad ng karagdagang mga kinakailangan sa edukasyon, data ng paghahambing ng suweldo , at buksan ang mga posisyon sa trabaho. Gayunpaman, sa kasong ito, ang pangwakas na desisyon ay dapat pa ring gawin ng naghahanap ng trabaho.
Kaya, maaari nating sabihin, ang nagbibigay-malay na computing ay tumutulong sa amin na gumawa ng mas matalinong mga desisyon sa aming sariling mga leveraging machine. Samakatuwid, ang AI ay nakaugat sa ideya na ang mga machine ay maaaring makagawa ng mas mahusay na mga desisyon para sa amin.
Mga aplikasyon ng Cognitive AI
Smart IoT: Kasama rito ang pagkonekta at pag-optimize ng mga aparato, data at IoT. Ngunit sa pag-aakalang nakakakuha kami ng mas maraming mga sensor at aparato, ang totoong susi ay kung ano ang makokonekta sa kanila.
Cybersecurity na Pinagana ng AI: Maaari nating labanan ang mga pag-atake sa cyber sa paggamit ng pag-encrypt ng seguridad ng data at pinahusay na kamalayan sa sitwasyon na pinalakas ng AI. Magbibigay ito ng isang dokumento, data, at pag-lock ng network gamit ang matalinong data na naipamahagi na nasiguro ng isang key ng AI.
kung paano itakda ang java classpath
Nilalaman ng AI: Ang isang solusyon na pinalakas ng nagbibigay-malay na katalinuhan ay patuloy na natututo at mga kadahilanan at maaaring sabay na isama ang lokasyon, oras ng araw, gawi ng gumagamit, semantiko na intensidad, hangarin, damdamin, social media, kamalayan sa konteksto, at iba pang mga personal na katangian
Cognitive Analytics sa Pangangalaga sa Kalusugan: Ipinatutupad ng teknolohiya ang mga pag-andar na software ng pangangatuwiran na tulad ng tao na nagsasagawa ng mapag-isip, inductive at mapanirang pagtatasa para sa mga application ng agham sa buhay.
Batay sa Layunin na NLP: Ang nagbibigay-malay na katalinuhan ay maaaring makatulong sa isang negosyo na maging mas analitikal sa kanilang diskarte sa pamamahala at paggawa ng desisyon. Gagana ito bilang susunod na hakbang mula sa pag-aaral ng makina at mga hinaharap na aplikasyon ng AI ay makiling patungo sa paggamit nito para sa pagsasagawa ng lohikal na pangangatuwiran at pagsusuri.
Ito ang ilan sa mga aplikasyon ng Cognitive AI at kung paano nito babaguhin ang mundo ng Teknolohiya. Sa pamamagitan nito, nakarating kami sa katapusan ng artikulong Cognitive AI na ito. Inaasahan kong naiintindihan mo kung paano ang system ng nagbibigay-malay na computing ay isang subset ng Artipisyal na Katalinuhan.
Upang makakuha ng malalim na kaalaman, suriin ang aming interactive, live-online Edureka dito, kasama yan ng 24 * 7 na suporta upang gabayan ka sa buong panahon ng iyong pag-aaral.
May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento ng artikulong 'Cognitive AI' at babalikan ka namin sa lalong madaling panahon.