Saturs
- Definīcija - ko nozīmē kognitīvā skaitļošana?
- Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
- Techopedia skaidro kognitīvo skaitļošanu
Definīcija - ko nozīmē kognitīvā skaitļošana?
Kognitīvā skaitļošana apraksta tehnoloģijas, kuru pamatā ir mākslīgā intelekta un signālu apstrādes zinātniskie principi, kas ietver mašīnu pašmācību, cilvēka un datora mijiedarbību, dabiskās valodas apstrādi, datu ieguvi un daudz ko citu. Tās mērķis ir atrisināt sarežģītas problēmas, kurām raksturīga nenoteiktība un divdomība, kas citiem vārdiem sakot nozīmē problēmas, kuras atrisina tikai ar cilvēka kognitīvo domu.
Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
Techopedia skaidro kognitīvo skaitļošanu
Kognitīvā skaitļošana ir datorzinātņu nozare, kas nodarbojas ar sarežģītu problēmu risināšanu, kurām var būt dinamiski mainīgas situācijas un ar informāciju bagāti dati, kas bieži mainās un dažreiz pat ir pretrunā viens ar otru. Cilvēks var risināt šādas problēmas, mainoties mērķiem un mainot mērķus, bet tradicionālie skaitļošanas algoritmi nav spējīgi pielāgoties šādām izmaiņām. Lai risinātu šāda veida problēmas, kognitīvajām skaitļošanas sistēmām jāsver konfliktējošie dati un jāpiedāvā atbilde, kas vislabāk piemērota situācijai, nevis tā, kas ir “pareiza”.
Lai gan patlaban nozarē vai akadēmijā nav saskaņotas kognitīvās skaitļošanas definīcijas, terminu bieži lieto, lai aprakstītu jauno tehnoloģiju, kas atdarina veidu, kā cilvēka smadzenes funkcionē un kā tā tuvojas problēmu risināšanai. To var uzskatīt par lauku, kura mērķis ir precīzi modelēt to, kā cilvēka prāts izjūt, izraisa un reaģē uz stimuliem ap to. Tās lielākie pielietojumi būtu datu analīzē un adaptīvajā izvadē, pielāgojot izvadi, lai tā būtu piemērota konkrētai auditorijai.
Kognitīvās skaitļošanas sistēmas īpašībās ietilpst:
- Conual - izprot un izgūst tādus konusus elementus kā jēgu, laiku, vietu, procesu un citus, pamatojoties uz vairākiem informācijas avotiem. Piemēram, to var barot ar tādiem datiem kā ceļš, ātrās palīdzības mašīna, ievainojumi un vraki, un tas var izraisīt transporta negadījuma sekas.
- Adaptīvs - šī ir mācību daļa. Tas pielāgojas jaunai informācijai un stimuliem, lai atrisinātu neskaidrības un pieļautu neparedzamību. Šis raksturlielums rūpējas par barošanos ar dinamiskiem datiem un pēc tam to apstrādi, lai izveidotu iespējamo secinājumu un nākt klajā ar risinājumiem vai secinājumiem.
- Interaktīva - sistēma spēj mijiedarboties ar lietotājiem, lai lietotāji varētu noteikt savas vajadzības, kā arī izveidot savienojumu ar citām ierīcēm un sistēmām.
- Iteratīvs un pateicīgs - sistēmām jāpalīdz definēt problēmu, uzdodot pareizos jautājumus un atrodot papildu informācijas avotus, ja problēma ir nepilnīga vai neskaidra. Viņiem jāspēj arī atcerēties iepriekšējo mijiedarbību un procesus un atgriezties stāvoklī iepriekšējā laika posmā.