コグニティブコンピューティング
情報が変化し、目標と要件が進化するにつれて学習する場合がある。それらはあいまいさを解決し、予測不可能性を許容する。リアルタイムまたはほぼリアルタイムで動的データをフィードするように設計されている場合がある。
コグニティブコンピューティングブランドのテクノロジープラットフォームは通常、大規模な非構造化データセットの処理と分析に特化している。
ワープロ文書、電子メール、ビデオ、画像、音声ファイル、プレゼンテーション、ウェブページ、ソーシャルメディア、その他の多くのデータ形式は、分析と洞察の生成のためにコンピューターにフィードする前に、多くの場合、メタデータで手動でタグ付けする必要がある。従来のビッグデータ分析よりも認知分析を利用する主な利点は、そのようなデータセットに事前にタグを付ける必要がないことである。
認知分析システムの他の特性には、次のものがある。
適応性:認知分析システムは、機械学習を使用して、最小限の人間の監督でさまざまなコンテキストに適応できる
自然言語の対話:認知分析システムには、クエリを理解し、データの洞察を説明し、自然言語で人間と対話するチャットボットまたは検索アシスタントを装備できる