Cognitieve gegevensverwerking uitgelegd in 5 minuten of minder

In dit digitale tijdperk duiken bijna dagelijks nieuwe modewoorden en termen op. Eén zo’n term is Cognitive Computing, dat enorm aan populariteit wint onder individuen en organisaties.

Een cognitief systeem leert menselijk gedrag en redeneren op schaal om op een natuurlijke manier met hen te communiceren. Eenvoudig gezegd is het een gebied van computerwetenschap dat zich richt op het creëren van intelligente machines die net als mensen kunnen leren, redeneren en begrijpen.

Statistieken suggereren dat de markt voor cognitieve gegevensverwerking, die in 2021 een waarde had van $25,6 miljard, tegen 2030 naar verwachting $269,4 miljard zal bedragen met een CAGR van 29,7.

Cognitieve computerplatforms combineren Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), redeneren, mens-computerinteractie, spraak- en gezichtsherkenning en meer robuuste technologieën om menselijk denken en menselijke interactie te simuleren en de besluitvorming te verbeteren.

In deze blog duiken we dieper in het begrip van cognitive computing. We zullen zien hoe het werkt, wat de voordelen, risico’s en nog veel meer zijn.

Lees dus snel verder om meer te leren over deze snel groeiende technologie.

Wat is cognitieve gegevensverwerking?

Cognitive computing is een verzameling individuele technologieën die bepaalde taken uitvoeren om de menselijke intelligentie te vergemakkelijken.

Eenvoudig gezegd is cognitieve gegevensverwerking een systeem dat grote hoeveelheden gegevens begrijpt en interpreteert en gebruikt om beslissingen te nemen, problemen op te lossen en bedrijfsresultaten te verbeteren.

Het verwerkt een enorme hoeveelheid ongestructureerde gegevens, zoals afbeeldingen, tekst en video’s, om er waardevolle en kritieke inzichten uit te halen en deze informatie beter te analyseren. Het beste aan cognitive computing is dat het leert en zich aanpast op basis van ervaring – waardoor de mogelijkheden en prestaties met de tijd verbeteren.

Zo helpt cognitieve gegevensverwerking bij het nemen van betere menselijke beslissingen. Enkele essentiële toepassingen van cognitieve gegevensverwerking zijn:

• Fraudedetectiesystemen
• Spraakherkenning
• Gezichtsherkenning
• Virtuele assistenten
• Sentimentanalyse
• Risicobeoordeling
• Motoren voor aanbevelingen

Organisaties kunnen dus beter geïnformeerde zakelijke beslissingen nemen door gebruik te maken van intelligente inzichten en aanbevelingen die door cognitive computing worden gegenereerd.

Hoe werkt cognitieve gegevensverwerking?

Cognitive computing combineert cognitieve en computerwetenschappen en creëert computersystemen die natuurlijke taal en redeneringen begrijpen, ervan leren en op mensen gelijkende beslissingen nemen.

En voor dit proces gebruikt cognitive computing verschillende geavanceerde technologieën, zoals NLP, ML, datamining, patroonherkenning en computervisie, om mensachtige cognitieve processen na te bootsen.

Het langetermijndoel van cognitive computing is om de creatie van geautomatiseerde IT-modellen te vergemakkelijken die problemen kunnen oplossen zonder menselijke tussenkomst.

Hier volgt een gedetailleerde uitleg van hoe cognitieve gegevensverwerking werkt:

• Gegevensinvoer: De stap van het cognitieve computing systeemproces is het verzamelen en opnemen van een enorme hoeveelheid ongestructureerde en gestructureerde gegevens uit verschillende bronnen, zoals sensoren, databases, sociale media en het web.
• Natuurlijke taalverwerking (NLP): Zodra de gegevens zijn opgenomen, gebruiken de cognitieve computersystemen NLP-algoritmen om de context en betekenis van de gegevens te extraheren en menselijke taal te begrijpen, inclusief syntaxis, pragmatiek en semantiek.
• Machine-leren (ML): Cognitieve computersystemen gebruiken ML-algoritmen om te leren van de geëxtraheerde gegevens en modellen te ontwerpen voor het probleemdomein. Hierbij wordt het systeem getraind op enorme hoeveelheden gegevens, worden de prestaties geanalyseerd en wordt het model voortdurend verbeterd op basis van feedback.
• Redeneringsalgoritmen: Zodra cognitive computing het model gebouwd heeft, gebruikt het redeneringsalgoritmen voor gegevensanalyse en het nemen van beslissingen op basis van de kennis van het model. Dit proces omvat het gebruik van het gebouwde model om nieuwe gegevens en informatie af te leiden, patronen te identificeren en beslissingen te nemen.
• Voorspellingsanalyse: Cognitieve computersystemen evalueren de nauwkeurigheid van hun voorspellingen en passen hun algoritmen en modellen aan om voortdurend te leren en hun prestaties te verbeteren op basis van feedback van nieuwe gegevens en gebruikers.
• Interactie met de gebruiker: Cognitieve computersystemen bieden een gebruikersinterface die het voor gebruikers gemakkelijker maakt om met behulp van NLP met de systemen te interageren en aanbevelingen en inzichten te ontvangen op basis van de analyse en redenering van het systeem.

Cognitive computing combineert dus alle geavanceerde technologieën om systemen te creëren die intuïtief en natuurlijker met mensen interageren om complexe besluitvorming te vergemakkelijken op basis van het diepe begrip van de gegevens.

Belangrijkste kenmerken van cognitieve gegevensverwerking

Cognitive computing biedt de volgende belangrijke kenmerken en eigenschappen om ongestructureerde informatie te begrijpen en complexe besluitvorming voor mensen te vergemakkelijken.

• Adaptief leren: Cognitieve computersystemen moeten adaptief zijn en snel kunnen leren van veranderende informatie met veranderende eisen en doelen. Het verwerkt ambigue en dynamische gegevens in realtime om aan de behoeften van de omringende gegevens te voldoen.
• Interactief: HCI of mens-computer interactie is een essentieel onderdeel van cognitieve machines. Gebruikers moeten interactie hebben met cognitieve computers en hun veranderende behoeften definiëren. Bovendien moet cognitieve informatica ook interageren met andere apparaten, processen en cloudplatforms.
• Stateful en Iteratief: Cognitieve computersystemen moeten problemen identificeren door extra gegevens op te halen en vragen te stellen als de vraag onvolledig of vaag is. De CC-systemen bereiken dit door gegevens en informatie te bewaren over vergelijkbare situaties die zich eerder hebben voorgedaan.
• Contextueel: Cognitieve computersystemen moeten gemakkelijk contextuele informatie identificeren, begrijpen en extraheren, zoals tijd, domein, locatie, vereisten of het profiel, de doelen of taken van een gebruiker. Ze putten informatie uit verschillende bronnen van gestructureerde en ongestructureerde informatie en zintuiglijke, visuele en auditieve gegevens.

Voordelen van cognitieve gegevensverwerking

Hier zijn de essentiële voordelen van cognitieve gegevensverwerking voor bedrijven.

#1. Verbeterde gegevensverzameling en -interpretatie

Een van de grootste voordelen van cognitieve computing is dat het enorme gegevenspatronen analyseert en menselijk gedrag nabootst, zoals leren en deductie en het interpreteren van gestructureerde en ongestructureerde gegevens.

Deze analyse wordt vervolgens gebruikt om de zichtbaarheid van het interne proces te verbeteren, waardoor de voorkeuren en loyaliteit van klanten en de manier waarop de producten en diensten worden ontvangen, toenemen.

#2. Foutdetectie en probleemoplossing

Bij toepassing op de technologische omgeving maken cognitieve computingconcepten het gemakkelijker om nauwkeurig en snel problemen en frauduleuze activiteiten in bedrijfsprocessen op te sporen en bedrijfsoplossingen en -kansen te ontdekken.

#3. Geïnformeerde besluitvorming

De gegevensverzamelings- en analysemogelijkheden van cognitive computing maken het mogelijk om meer strategische en geïnformeerde beslissingen te nemen, wat resulteert in slimmere financiële beslissingen, veel efficiëntere bedrijfsprocessen, verbeterde efficiëntie en kostenbesparing.

#4. Behoud van klanten

Cognitive computing zorgt voor een veel beter geïnformeerde en behulpzamere klant-technologie-ervaring, waardoor de interactie met en tevredenheid van de klant toeneemt en de klantretentie verbetert.

#5. Verbeterde cyberbeveiliging

Cognitive computing kan bedrijven en ondernemingen helpen om cybercriminele activiteiten en online bedreigingen in realtime te identificeren en erop te reageren met behulp van geavanceerde analysetools en -technologieën.

Cognitive computing verbetert de cyberbeveiliging van bedrijven op de volgende manieren:

• Geavanceerde informatie over bedreigingen
• Opsporing van bedreigingen in realtime
• Voorspellende analyses
• Analyse van gedrag
• Geautomatiseerde reactie op incidenten

De cognitieve computermogelijkheden helpen bedrijven dus om proactief cybercriminele activiteiten te voorkomen en potentiële beveiligingsrisico’s en de schade daarvan voor bedrijven te beperken.

#6. Verbeterde samenwerking tussen werknemers

Cognitive computing helpt bedrijven om de samenwerking tussen werknemers te verbeteren door inzichten en informatie aan te bieden, waardoor teams veel efficiënter kunnen werken.

Hoe kan cognitieve gegevensverwerking de menselijke expertise verbeteren?

Op bepaalde gebieden kunnen mensen grote hoeveelheden gegevens of problemen die voor mensen niet zo duidelijk zijn, niet analyseren.

Dit is waar cognitieve computing een belangrijkere rol speelt bij het verbeteren van menselijke expertise door geavanceerde analysetechnologieën te bieden voor betere bedrijfsresultaten.

Dit is hoe cognitieve gegevensverwerking de menselijke intelligentie en expertise kan verbeteren, versnellen en opschalen:

• Het begrijpt natuurlijke menselijke taal door middel van zintuiglijke gegevens en heeft een natuurlijke interactie met mensen, waarbij accuraat en onbevooroordeeld advies wordt gegeven bij problemen.
• Het identificeert snel potentiële risico’s met behulp van gegevensgestuurde inzichten en analyses, waardoor mensen betere beslissingen kunnen nemen op basis van bewijs en feiten.
• Het helpt mensen om complexe problemen aan te pakken en de onderliggende oorzaken op te lossen, terwijl de juiste oplossingen worden ontwikkeld.
• Het helpt de operationele efficiëntie te verbeteren door vooruitstrevende ondersteuning te bieden aan mensen en bedrijven.
• Cognitive computing automatiseert alledaagse en repetitieve taken, waardoor menselijke middelen vrijkomen en zij zich kunnen richten op complexere taken die menselijke expertise en unieke vaardigheden vereisen.
• Het helpt de menselijke ervaring te personaliseren door menselijke gedragspatronen en voorkeuren te analyseren om hypergepersonaliseerde aanbevelingen en suggesties te doen.

Welnu, velen beweren dat zelfs Kunstmatige Intelligentie of AI-technologieën helpen om repetitieve processen te automatiseren, personalisatie te verbeteren en het leven van mensen veel gemakkelijker te maken – dus hoe verschilt cognitieve informatica precies van Kunstmatige Intelligentie? Laten we dat eens gaan uitzoeken.

Cognitieve gegevensverwerking vs. Kunstmatige Intelligentie

Hoewel de technologieën achter Kunstmatige Intelligentie en Cognitieve Informatica vergelijkbaar zijn, verschillen ze in hun concepten, focus en mogelijkheden.

Hier zijn de fundamentele verschillen tussen cognitieve computing en kunstmatige intelligentie.

Cognitive computing is dus een meer specifieke benadering van Kunstmatige Intelligentie die de nadruk legt op mensachtige redenering en interactie.

Aangezien cognitive computing meer contextueel gebruik maakt van op bewijs gebaseerde informatie, zal deze new-age technologie naar verwachting het volgende grote ding worden in de wereld van intelligent leven.

De afbeelding suggereert dat de wereldwijde markt voor cognitieve gegevensverwerking in 2025 49,36 miljard dollar zal bedragen.

Maar zoals elke munt twee kanten heeft, heeft cognitive computing ook zijn eigen risico’s en nadelen, zoals hieronder wordt besproken.

Risico’s en nadelen van cognitieve gegevensverwerking

Hier zijn enkele cognitieve computing-uitdagingen waarmee bedrijven te maken krijgen.

#1. Privacy en beveiliging van gegevens

Cognitieve computersystemen verwerken en vertrouwen op een grote hoeveelheid gegevens, waardoor het een uitdaging is om een hoge gegevensbeveiliging te handhaven en de risico’s op gegevensinbreuken en privacyschendingen toenemen.

Aangezien cognitieve computersystemen veel gevoelige gegevens moeten verwerken, moeten organisaties inbreuken op gegevens en beveiligingsproblemen overwegen en aanpakken en een volledig waterdicht gegevensbeveiligingsplan opstellen.

#2. Adoptie

Adoptie is een probleem bij elke nieuwe technologie.

Daarom moeten organisaties het adoptieproces stroomlijnen om ervoor te zorgen dat cognitieve gegevensverwerking een succes wordt door samen te werken met belanghebbenden zoals technologieontwikkelaars, organisaties, individuen en de overheid.

#3. Nauwgezet trainingsproces

Gebruikers moeten uitgebreide gegevenstraining volgen om het cognitieve computingproces en -systeem grondig te begrijpen. Een van de belangrijkste redenen voor de trage invoering is dan ook het trage trainingsproces.

Elke werknemer moet het cognitieve computersysteem doornemen, wat het proces zeer complex en duur maakt.

#4. Gebrek aan transparantie

De complexiteit en de moeilijkheid om de cognitieve computerprocessen te begrijpen creëren een gebrek aan transparantie, waardoor het moeilijk te begrijpen is hoe het systeem tot een bepaalde voorspelling of beslissing is gekomen.

#5. Vertekening

Cognitieve computersystemen leren van bevooroordeelde gegevens, wat leidt tot bevooroordeelde uitkomsten en resultaten. Dit resulteert in discriminerende en oneerlijke besluitvorming, wat gevolgen kan hebben in het echte leven.

Daarom is het trainen van deze systemen met onbevooroordeelde informatie en het evalueren van hun besluitvaardigheid essentieel.

#6. Menselijke interactie

Hoewel cognitieve computersystemen met mensen interageren om menselijk gedrag en redeneren te begrijpen, worden ze nog steeds met uitdagingen geconfronteerd.

Mensen hebben een breed scala aan communicatiestijlen, dialecten en talen, en met hen proberen te redeneren kan vaak resulteren in misverstanden, fouten en onvolledige informatie.

#7. Beheer van veranderingen

Het overwinnen van verandermanagement is een andere veelvoorkomende uitdaging op het gebied van cognitieve informatica.

Natuurlijk menselijk gedrag is dat mensen doorgaans resistent zijn tegen veranderingen en nieuwe omgevingen. Helaas leert cognitieve computing deze menselijke eigenschap af, waardoor het voor deze systemen moeilijk wordt om met verandering om te gaan en de angst toeneemt dat machines mensen snel zullen vervangen.

#8. Afhankelijkheid van gegevenskwaliteit

De kwaliteit van de gegevens die cognitieve computersystemen gebruiken is cruciaal voor hun efficiëntie en nauwkeurigheid.

Vertekende, onvolledige of onnauwkeurige gegevens beïnvloeden de prestaties en doeltreffendheid van deze systemen aanzienlijk.

#9. Langdurige ontwikkelingscyclus

Cognitieve computersystemen vergen veel tijd om scenariogebaseerde toepassingen te ontwikkelen. Het implementeren van cognitieve computeroplossingen in meerdere industriesegmenten is een uitdaging zonder veel tijd en de juiste ontwikkelingsteams.

Lange ontwikkelingscycli maken het moeilijk voor kleinere organisaties en bedrijven om hun eigen cognitieve systemen te ontwikkelen.

#10. Kosten

Cognitieve computersystemen vereisen veel kapitaalinvesteringen, expertise en infrastructuur.

Daarom moeten organisaties alle voordelen van cognitieve gegevensverwerking afwegen tegen de kosten voordat ze in geschikte systemen investeren.

Leermiddelen

#1. Cognitieve gegevensverwerking: Een beknopte gids voor gameveranderaars

Dit beknopte rapport en gids over cognitieve gegevensverwerking, gepubliceerd door Peter Fingar, omvat de opkomst van cognitieve computertechnologie en opkomende toepassingen en hun impact op industrieën en bedrijven wereldwijd.

Preview	Product	Rating	Price
	Cognitive Computing: A Brief Guide for Game Changers		$8.39	Buy on Amazon

De auteur deelt zijn snelle en boeiende reis met de belangrijkste gebeurtenissen, bronnen en spelers die betrokken zijn bij het tijdperk van cognitieve gegevensverwerking. Het is dus een must-read voor degenen die behoefte hebben aan diepgaand inzicht in cognitieve computerintelligentie en hoe het levens wereldwijd zal veranderen.

#2. Cognitieve gegevensverwerking: Theorie en Toepassingen (Deel 35)

Deze hoogwaardige en uitgebreide gids over cognitieve gegevensverwerking richt zich op de theorie en toepassingen ervan. Het is geschreven door internationaal bekende experts, waaronder Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada en C.R. Rao.

Preview	Product	Rating	Price
	Cognitive Computing: Theory and Applications (Volume 35) (Handbook of Statistics, Volume 35)		$255.70	Buy on Amazon

Het omvat het gebruik van cognitieve computersystemen om hernieuwbare energie te beheren, modellen en algoritmen voor machinaal leren, biometrie, datagestuurde spraakalgoritmen, grafiekanalyse en cyberbeveiliging.

#3. Cognitieve gegevensverwerking en Big Data Analytics

Dit boek helpt organisaties en technologen om de onderliggende cognitieve computing concepten en technologieën te begrijpen, van NLP algoritmen tot technieken voor kennisrepresentatie.

Preview	Product	Rating	Price
	Cognitive Computing and Big Data Analytics		$33.00	Buy on Amazon

Dit boek bevat ook real-life implementaties van opkomende projecten van Qualcomm, Google, Amazon en Hitachi.

#4. Recepten voor cognitieve gegevensverwerking

Dit is een van de ideale boeken voor enterprise architecten en software engineers die deep learning willen begrijpen en hun AI- en ML-problemen willen oplossen met behulp van echte codevoorbeelden.

Preview	Product	Rating	Price
	Cognitive Computing Recipes: Artificial Intelligence Solutions Using Microsoft Cognitive Services…		$39.99	Buy on Amazon

Met dit boek, uitgegeven door Adnan Massod en Adnan Hashmi, leert u productieklare oplossingen te bouwen met behulp van Microsoft Cognitive Services API’s, bedrijfsproblemen op het gebied van NLP en computervisie op te lossen en deep learning toe te passen met behulp van Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) en TensorFlow.

#5. IBM Watson voor kunstmatige intelligentie & cognitief computergebruik

Deze Udemy cursus is perfect als u slimme AI, ML en cognitive computing systemen en toepassingen wilt leren bouwen met IBM Watson.

Het verkent de mogelijkheden van IBM Watson API om de beste functies te kiezen, een chatbot voor klanten te bouwen, metadata uit tekst te halen en nog veel meer verbazingwekkende dingen.

Slotwoorden

Hoewel cognitive computing zijn volledige potentieel nog moet bereiken, heeft de toekomstige implementatie ervan veel mogelijkheden. Het helpt mensen bijvoorbeeld om betere beslissingen te nemen, overbodige taken te automatiseren en hun cognitieve belasting te verlichten.

Deze blog helpt u het concept cognitieve gegevensverwerking te begrijpen, hoe het werkt, de voordelen en zelfs de reikwijdte en toepassingen voor organisaties.

Bekijk vervolgens de interviewvragen en -antwoorden over cloud computing.