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Análisis

Cognitive Analytics: 5 aportaciones del análisis cognitivo que están cambiando la computación

11 Mayo 2017por Redacción

Tinámica, como compañía especializada en soluciones tecnológicas en el entorno de Big Data, nos sintetiza cinco grandes aportaciones de la computación cognitiva y el Cognitive Analytics a la computación tradicional .

Enrique Serrano

Enrique Serrano

La computación tradicional ha permitido hasta ahora procesar la información estructurada, sin embargo, existe un universo de información no estructurada y dinámica que supone más del 80% y que los actuales algoritmos no son capaces de prever.

“La computación cognitiva y el Cognitive Analytics extienden la capacidad de los sistemas de computación a una nueva dimensión en la que el razonamiento y las emociones humanos son entendidas y aprendidas por las máquinas para hacer visible lo relevante dentro de la inmensidad que proporciona el actual universo de datos”, señala Enrique Serrano, director general de Tinámica.

“Las empresas de todos los sectores tienen una gran oportunidad para adaptar estos sistemas cognitivos a las necesidades de sus negocios, ofreciendo una experiencia de usuario superior y sumando información relevante para la toma de decisiones”, ha concluido.

Como solución a este problema, surge la computación cognitiva, que supone un nivel de análisis superior al existente y proporciona una nueva experiencia de usuario que aprovecha las posibilidades de la comunicación del lenguaje natural, extiende a la persona en su razonamiento y, en síntesis, aporta:

  1. Modelos basados en cloud más accesibles: La Inteligencia Artificial no es una novedad, pero la potencia de esta tecnología solo se ha conseguido extraer a partir de los actuales modelos de tecnología en cloud, que están permitiendo acercar la tecnología a todos.
  2. Machine learning y Deep Learning, la clave para superar el algoritmo: Los tradicionales algoritmos de información necesitan tener programadas todas las posibles situaciones que se puedan dar; esto es imposible con el actual universo de información, que es infinito, dinámico y en su mayoría desestructurado. Las técnicas de Machine Learning y Deep Learning aportan el concepto de probabilidad de que algo ocurra y resuelven a través de métodos probabilísticos que mejoran en cada iteración.
  3. Un sistema que razona y se entrena: Los sistemas cognitivos extienden el razonamiento de los humanos a las máquinas poniendo en práctica el ciclo de cognición que consiste en la observación la interpretación, la evaluación y la decisión. Estos sistemas comprenden todo tipo de datos y razonan para generar una hipótesis, aprendiendo continuamente. Son sistemas que no se programan sino que se entrenan.
  4. Entendimiento desde las emociones: Se produce una simbiosis entre el sistema y las personas, de modo que la máquina es capaz de reconocer lo mismo que las personas analizando las emociones de los humanos e iterando con las personas mediante el lenguaje natural.
  5. Aceleran el aprendizaje y escalan el conocimiento: La capacidad de computación y las posibilidades de hacer visible lo invisible dentro del universo de datos permite a estos sistemas acelerar el aprendizaje y escalar el conocimiento. Con ellos, es posible entrenar a la maquina con el conocimiento necesario y llevarlo a otros profesionales que no pueden tener acceso al mismo.

Más información en www.tinamica.com

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