Cinco tecnologias cognitivas para moldar o futuro

A Tecnologia Cognitiva é um sistema avançado de assistência ao motorista baseado em IA. Um estudo sugerido pelo Hackett Group sugeriu que 85% dos líderes de compras estão engajados no estudo de tecnologias cognitivas que evoluirão o programa operacional nos próximos três a cinco anos. Apenas 32 por cento de todos têm a estratégia para implementar as tecnologias e, entre eles, 25 por cento têm capital e inteligência suficientes para executar as tecnologias. Estou sugerindo a você as tecnologias cognitivas mais potenciais que podem moldar seu futuro.

À medida que a IA se torna a base no avanço de nossas vidas diárias. As organizações de TI precisam adotar essa tecnologia recém-emergida para manter sua posição no mercado. No gerenciamento de serviços, para escalar o sistema holístico, é importante integrar tecnologias cognitivas. Essa abordagem oferece enormes benefícios potenciais para moldar o futuro dos usuários e do gerenciamento de serviços. Ao integrar tecnologias cognitivas, você pode oferecer aos seus usuários experiências personalizadas, avançadas e de conversação que resultaram em resultados melhores e mais rápidos. Assim como os usuários de smartphones comandam seu assistente para ajudar em várias tarefas do dia-a-dia, você terá a experiência exata com a central de atendimento solicitando chatbots para ajudar em diferentes atividades sem qualquer intervenção humana. É assim que você pode obter alta satisfação do cliente.

Análise de Big Data

Big Data Analytics é o processo de gerenciamento de uma enorme quantidade de dados para desenhar padrões, tendências e insights acionáveis ​​com a ajuda de tecnologias avançadas e funcionalidades computacionais. É uma forma de análise avançada envolvendo aplicações complexas com modelos preditivos e algoritmos estatísticos, essas tarefas são realizadas por sistemas analíticos de alto desempenho. Esses sistemas e softwares de análise especializados oferecem muitos benefícios que incluem melhores oportunidades de receita, base de marketing de destaque, atendimento ao cliente avançado, eficiência operacional, melhor vantagem competitiva. Aplicativos baseados em aplicativos de análise de Big Data dão espaço para analistas de dados, modeladores preditivos, estatísticos e outros profissionais nessas áreas para analisar os volumes crescentes de dados de transações estruturadas e outras formas de dados que não são praticadas pelos programas tradicionais de BI e analytics. Ele envolve uma amálgama de dados estruturados e não estruturados. Por meio da conexão de sensores, esses dados são coletados e conectados à IoT (Internet das Coisas). Uma série de ferramentas e tecnologias são usadas:

• Bancos de dados NoSQL
• Hadoop
• FIO
• MapReduce
• Fagulha
• Hbase
• Colmeia
• Porco

Os aplicativos de análise de big data incluem dados de sistemas internos e fontes externas, como dados climáticos de consumidores compilados por provedores de serviços de informações terceirizados. O aplicativo de análise de streaming tornou-se comum em ambientes de big data para fazer análises em tempo real dos dados que alimentaram os sistemas Hadoop por meio de mecanismos de processamento de fluxo, como Spark, Flink e Storm. Sistemas analíticos complexos são integrados a essa tecnologia para gerenciar e analisar uma grande quantidade de dados. Big Data tornou-se extremamente benéfico na análise da cadeia de suprimentos. Em 2011, a análise de big data começou a assumir uma posição firme nas organizações e nos olhos do público. Com o Big Data, o Hadoop e outras tecnologias de big data relacionadas começaram a surgir em torno dele. Principalmente, o ecossistema Hadoop começou a tomar forma e amadurecer com o tempo. Big Data foi principalmente a plataforma de grandes empresas de sistemas de internet e comércio eletrônico. Atualmente, foi adotado por varejistas, empresas de serviços financeiros, seguradoras, organizações de saúde, manufatura e outras empresas em potencial. Em alguns casos, clusters Hadoop e sistemas NoSQL são usados ​​no nível preliminar como plataformas de destino e áreas de preparação para dados. Toda a ação é feita antes de ser carregada em um banco de dados analítico para analisar geralmente de forma composta. Quando os dados estiverem prontos, eles poderão ser analisados ​​com software usado para processos de análise avançada. Mineração de dados, análise preditiva, aprendizado de máquina, aprendizado profundo são as ferramentas típicas para concluir toda a ação. Nesse espectro, é muito importante mencionar que o Software de Mineração de Texto e Análise Estatística desempenha um papel fundamental no processo de análise de big data. Para aplicativos ETL e de análise, as consultas são roteirizadas no MapReduce com várias linguagens de programação, como R, Python, Scala e SQL.

Aprendizado de máquina:

Machine Learning é um processo contínuo avançado onde as máquinas são desenvolvidas de forma que possam realizar sua tarefa como humanos. Essas máquinas são desenvolvidas usando dados de alta tecnologia para realizar sua tarefa sem qualquer intervenção humana. Machine Learning é uma aplicação de IA que dá a uma máquina a capacidade de aprender e melhorar o programa sem qualquer ação direta e explícita. É basicamente focado no desenvolvimento de um programa de computador que pode acessar dados e utilizá-los para aprender por si mesmos. Seu principal objetivo é permitir que as máquinas aprendam automaticamente sem qualquer assistência humana. O aprendizado de máquina está intimamente relacionado à estatística computacional, com isso o estudo da otimização matemática da tarefa de aprendizado de máquina está sendo feito. A tarefa de aprendizado de máquina pode ser classificada em várias categorias amplas.

• Aprendizagem Supervisionada.
• Aprendizagem semi-supervisionada.
• Aprendizado de máquina não supervisionado.
• Aprendizado de Máquina de Reforço.

Todas essas categorias classificadas de aprendizado de máquina oferecem diferentes tonalidades de tarefa na análise de dados e informações e na tomada de decisões essenciais:

• O algoritmo de aprendizado cria uma função presumida para fazer previsões sobre o valor de saída. Os algoritmos de aprendizado podem comparar sua saída com a saída calculada e encontrar erros para modificação do modelo conforme o requisito.
• Os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados não podem corrigir a saída correta, mas podem explorar dados e extrair inferências do conjunto de dados para descrever a estrutura oculta de dados não rotulados.
• O algoritmo de aprendizado de máquina semissupervisionado é usado para dados rotulados e não rotulados.
• Os algoritmos de aprendizado de máquina de reforço interagem com o ambiente para produzir ações e descobrir recompensas e erros. O processo de tentativa e erro é a característica mais significativa desse aprendizado. Para habilitar esse processo, o feedback simples de recompensa é essencial para aprender qual ação é melhor, o que geralmente é denominado como sinal de reforço.

Assim como a análise de Big Data, o aprendizado de máquina também permite analisar o enorme volume de dados. Ele tende a fornecer resultados rápidos e precisos para identificar oportunidades benéficas ou gerenciar o sistema de gerenciamento de riscos. No entanto, também pode exigir tempo e recursos extras para executar todo o programa corretamente. É um processo muito eficaz para gerenciar e monitorar uma enorme quantidade de dados e informações.

Processamento de linguagem natural (PLN)

Processamento de linguagem natural é treinar máquinas com inteligência humana para gerar mudanças em sua linguagem e respostas para torná-las mais humanas. Na verdade, refere-se a como nos comunicamos uns com os outros. A PNL é definida como a manipulação automática da linguagem natural pelo uso do software. O estudo do Processamento de Linguagem da Natureza começou há mais de 50 anos. É diferente de outros tipos de dados. No entanto, mesmo depois de tantos anos de trabalho o desafio do processo de Linguagem Natural não é resolvido em uma revista de Linguística Matemática foi publicado por um cientista afiado: “é difícil do ponto de vista da criança, que deve passar muitos anos adquirindo uma linguagem … é difícil para o aprendiz de línguas adulto, é difícil para o cientista que tenta modelar os fenômenos relevantes, e é difícil para o engenheiro que tenta construir sistemas que lidam com entrada e saída de linguagem natural. Essas tarefas são tão difíceis que Turing poderia, com razão, fazer da conversação fluente em linguagem natural a peça central de seu teste de inteligência”.

Como os cientistas e pesquisadores de aprendizado de máquina estão interessados ​​em trabalhar com dados, a linguística pode trabalhar no processo de PNL. Desenvolvedores modernos sugeriram que: “o objetivo da ciência linguística é ser capaz de caracterizar e explicar a multiplicidade de observações linguísticas que circulam ao nosso redor, em conversas, escrita e outras mídias. Parte disso tem a ver com o tamanho cognitivo de como os humanos adquirem, produzem e entendem a linguagem, parte tem a ver com a compreensão da relação entre o enunciado linguístico e o mundo, e parte tem a ver com a compreensão das estruturas linguísticas por qual linguagem comunica”

Inteligência artificial

A IA impulsiona a automação de tarefas primárias com computadores para servir como assistentes digitais avançados. A inteligência humana é fundamentada para sentir o ambiente, aprender com o ambiente e processar informações do ambiente. Isso significa que a IA incorpora:

• Decepção do sentido humano, como tato, paladar, visão, olfato e audição.
• Decepção das respostas humanas: Robótica.
• Decepção de aprendizado e processamento: aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

A Computação Cognitiva geralmente se concentra em imitar o comportamento humano e trabalhar para resolver problemas que podem ser feitos potencialmente ainda melhor do que a inteligência humana. A Computação Cognitiva simplesmente complementa as informações para tornar as decisões mais fáceis do que nunca. Enquanto a Inteligência Artificial é responsável por tomar a decisão por conta própria e minimizar o papel dos humanos. As tecnologias que trabalham por trás da Computação Cognitiva são semelhantes às tecnologias por trás da IA, que incluem aprendizado profundo, aprendizado de máquina, redes neurais, PNL, etc. Embora a computação cognitiva esteja intimamente associada à Inteligência Artificial, quando seu uso prático vem à tona, eles são completamente diferentes. A IA é definida como “a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computador. Esses processos incluem aprendizado (a aquisição de informações e regras para usar a informação), raciocínio (usando as regras para chegar a uma conclusão aproximada ou definitiva) e autocorreção”. AI é um termo abrangente sob o qual uma série de tecnologias, algoritmos, teorias e métodos permitem que o computador ou qualquer dispositivo inteligente funcione com tecnologias de alta tecnologia com inteligência humana. Aprendizado de máquina, robótica estão todos sob Inteligência Artificial, que permite que as máquinas ofereçam inteligência aumentada e possam superar a percepção e a precisão humanas. A ferramenta de IA oferece uma gama de novas funcionalidades em seu negócio. Os algoritmos de aprendizado profundo integrados às ferramentas de IA mais avançadas. Pesquisadores e profissionais de marketing acreditam que a introdução da inteligência aumentada tem uma conotação mais neutra que nos permitirá entender que a IA é usada de forma a melhorar o produto e o serviço. A IA pode ser categorizada em quatro categorias:

Máquinas reativas: O computador de jogo de xadrez Deep Blue da IBM tem a capacidade de identificar peças no tabuleiro e previsões de acordo, embora não possa acessar as experiências passadas para informar as futuras. Ele pode gerenciar e analisar os movimentos possíveis. O AlphaGO do Google é outro exemplo, embora tenha sido projetado para funcionar para fins restritos e não pode ser aplicado a outra situação.

Teoria da Mente: No entanto, esses tipos de IA são desenvolvidos de forma que as máquinas possam tomar decisões individuais. Embora essa tecnologia de IA tenha sido desenvolvida há muito tempo. Atualmente não tem nenhum uso prático.

Memória Limitada: Esta Tecnologia de Inteligência Artificial foi desenvolvida para realizar uma tarefa no futuro em relação a experiências passadas. Ele tem a capacidade de receber e fornecer dicas avançadas sobre qualquer decisão importante em relação às suas tarefas. Por exemplo: se você estiver dirigindo, o sistema de navegação projetado por IA pode fornecer diretamente para você mudar a pista para chegar ao seu destino.

Autoconsciência: A IA é desenvolvida que pode realmente ter sentido e consciência como a de um corpo humano. Máquinas integradas com autoconsciência podem entender o estado atual usando as informações para interpretar o que uma terceira pessoa está sentindo.

Automação do processo

A Automação de Processos permite interligar as várias funções, processar a automação do fluxo de trabalho e ter erros mínimos. Automação de processos é o uso de tecnologia para automação de negócios. O primeiro passo é começar reconhecendo os processos que precisam de automação. Quando você tem uma compreensão perfeita do processo de automação, deve planejar as metas de automação. Antes de rolar a automação, você precisa verificar as brechas e erros no processo. Aqui está uma lista onde você pode decifrar por que você precisa de um processo de automação em seu negócio:

• Padronizar e agilizar os processos.
• Resolver o processo com agilidade reduzindo o custo.
• Desenvolver uma melhor alocação de recursos.
• Para melhorar a experiência do cliente.
• Para melhorar a conformidade para regular e padronizar seus processos de negócios.
• Para proporcionar alta satisfação dos funcionários.
• Para melhorar a visibilidade do desempenho de processamento.

Um conjunto de departamentos pode adotar o processo de negócio para automatizar seu processo e facilitar o ciclo de natureza complicada.

Fonte da imagem de cabeçalho: https://bit.ly/2PfdWWm