ਸਾਰ
IBM Cognos Analytics ਨੂੰ ਵਰਜਨ 11.2.1 ਵਿੱਚ ਵਾਟਸਨ ਨਾਮ ਨਾਲ ਟੈਟੂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਸਦਾ ਪੂਰਾ ਨਾਮ ਹੁਣ ਹੈ ਵਾਟਸਨ 11.2.1 ਦੇ ਨਾਲ IBM Cognos Analytics, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ IBM Cognos Analytics ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਪਰ ਇਹ ਵਾਟਸਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਵਾਟਸਨ ਏਆਈ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਨਵਾਂ “ਕਲਿਪੀ”, ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਸਹਾਇਕ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਾਟਸਨ ਮੋਮੈਂਟਸ ਉਦੋਂ ਚੀਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੋਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਾਰੇ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਕੋਲ ਕੁਝ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਝਾਏ ਮਾਰਗ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨਵੇਂ ਵਾਟਸਨ ਨੂੰ ਮਿਲੋ
ਵਾਟਸਨ, ਡਾ. ਆਰਥਰ ਕੌਨਨ ਡੋਇਲ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੀ ਗਈ ਕਾਲਪਨਿਕ ਡਾਕਟਰ, ਨੇ ਜਾਸੂਸ ਸ਼ੇਰਲਾਕ ਹੋਮਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਫੋਇਲ ਖੇਡਿਆ। ਵਾਟਸਨ, ਜੋ ਪੜ੍ਹਿਆ-ਲਿਖਿਆ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੀ, ਨੇ ਅਕਸਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦੇਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ। ਉਸਦੀ ਕਟੌਤੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਮਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ ਸਨ।
ਇਹ ਉਹ ਵਾਟਸਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਵਾਟਸਨ ਇਹ IBM ਦਾ AI (ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ) ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਇਸਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਦੇ ਨਾਮ ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਾਟਸਨ ਨੂੰ 2011 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖ਼ਤਰੇ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਵਜੋਂ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸਦੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ 'ਤੇ, ਵਾਟਸਨ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਵਾਟਸਨ ਲੇਬਲ ਨੂੰ IBM ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ AI ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ।
IBM ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, “IBM ਵਾਟਸਨ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ AI ਹੈ। ਵਾਟਸਨ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਕਹੀਏ ਤਾਂ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸੋਚ ਜਾਂ ਬੋਧ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੱਜ AI ਲਈ ਜੋ ਵੀ ਲੰਘਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਹੈ।
IBM ਦੇ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹਨ ਕਾਰਜ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਵਾਟਸਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ। ਇਹ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਵਜੋਂ ਵਾਟਸਨ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਾਟਸਨ ਉੱਤਮ ਹੈ। 
ਜੋ ਕਦੇ ਕੋਗਨੋਸ ਬੀਆਈ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਉਹ ਹੈ ਹੁਣ ਬ੍ਰਾਂਡਡ ਵਾਟਸਨ 11.2.1 ਦੇ ਨਾਲ IBM Cognos Analytics, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ IBM Cognos Analytics ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ।
ICAW11.2.1FKAICA ਨਾਮ ਦੇ ਬੇਲੋੜੇ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਜੋਂ,
ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਿਛਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ IT ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਜਾਂ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨ, ਵਧੇਰੇ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੂਝ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਝਾਏ ਮਾਰਗ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ, ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਾਟਸਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?
ਇਹ "AI-ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ" ਕੀ ਹਨ? ਵਾਟਸਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਕੀ ਹੈ? ਵਾਟਸਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ "ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਅਨੁਭਵ", "ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ" ਅਤੇ "ਸੁਝਾਏ ਮਾਰਗ" ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ — ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕਰਨਾ।
ਵਾਟਸਨ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ? ਵਾਟਸਨ ਕਿੱਥੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ IBM ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਔਖਾ ਹੈ. ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਾਟਸਨ ਨਾਲ "ਪ੍ਰੇਰਿਤ" ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬੋਲਟ-ਆਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਮੀਨੂ ਆਈਟਮ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੋਈ ਵਾਟਸਨ ਬਟਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। IBM ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਵਾਟਸਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੈ ਕਿ IBM ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋਰ ਵਪਾਰਕ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਵਾਟਸਨ ਸਟੂਡੀਓ - ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਉਤਪਾਦ - ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਵਾਟਸਨ ਸਟੂਡੀਓ ਤੋਂ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ML, SPSS ਮਾਡਲਰ, ਅਤੇ AutoAI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਵਾਟਸਨ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਓਗੇ ਏਆਈ ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੂਝ ਖੋਜਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। AI ਸਹਾਇਕ ਵਿਆਕਰਣ, ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਅਤੇ ਸਪੈਲਿੰਗ ਸਮੇਤ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਲਈ NLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। 
ਮੈਂ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਅਲੈਕਸਾ ਅਤੇ ਐਪਲ ਦੇ ਸਿਰੀ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਢੁਕਵੇਂ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਜਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਮੁੜ-ਸੰਭਾਲਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਹਾਇਕ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕੁਝ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸਵਾਲ ਸੁਝਾਓ - ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਿਊਰੀ ਦੁਆਰਾ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ
- ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਵੇਖੋ - ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ
- ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ (ਕਾਲਮ) ਵੇਰਵੇ ਦਿਖਾਓ
- ਕਾਲਮ ਪ੍ਰਭਾਵਕ ਦਿਖਾਓ - ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਇੱਕ ਚਾਰਟ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਓ - ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਚਾਰਟ ਜਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਦੋ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ
- ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ - ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਹਾਂ, ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਸੀ 11.1.0, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਹੈ 11.2.0.
ਵਾਟਸਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੋਗਨੋਸ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ 11.2.1 ਹੋਮ ਪੇਜ 'ਤੇ "ਲਰਨਿੰਗ ਰਿਸੋਰਸਜ਼" ਵਿੱਚ ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ IBM ਅਤੇ b ਵਿੱਚ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।roader ਭਾਈਚਾਰੇ.
11.2.0 ਰੀਲੀਜ਼ ਵਿੱਚ, "ਵਾਟਸਨ ਮੋਮੈਂਟਸ" ਨੇ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ। ਵਾਟਸਨ ਮੋਮੈਂਟਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਾਟਸਨ "ਸੋਚਦਾ ਹੈ" ਤੁਹਾਡੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਦੋ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਛੇਤੀ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਹੋਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਵਾਟਸਨ ਨੂੰ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਵਾਟਸਨ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੇਬਲ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
IBM ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਟਸਨ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ "IBM ਵਾਟਸਨ ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ ਗੂੰਜਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਦੁਆਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।"
ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਗਨੋਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਖੋਜ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ IBM ਵਾਟਸਨ ਸੇਵਾਵਾਂ - ਸੰਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਉਧਾਰ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਕੋਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। IBM ਨੇ IBM ਵਾਟਸਨ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਰੈੱਡਬੁੱਕ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਲਡਿੰਗ ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 7 ਖੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਟਸਨ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਭਾਗ 1: ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਵਾਟਸਨ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਖੰਡ ਇਤਿਹਾਸ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਟਸਨ ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਵਾਟਸਨ ਕੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੋ IBM AI ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। 
- ਮਨੁੱਖੀ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ. ਇਨਸਾਨ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿਚ ਚੰਗੇ ਹਨ; ਕੰਪਿਊਟਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਕੁਦਰਤੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ,
- ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ. ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਫੈਸਲਿਆਂ ਜਾਂ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣੋ. ਉਪਰੋਕਤ ML ਦੇ ਸਮਾਨ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਮਾਨਵੀਕਰਨ ਨਾ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮਝਣ, ਤਰਕ ਕਰਨ, ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ IBM ਦੀ ਦੱਸੀ ਦਿਸ਼ਾ ਹੈ। ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਕਿ IBM ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹੋਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ Cognos Analytics ਵਿੱਚ ਲਿਆਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਾਟਸਨ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੂੰ ਪਹਿਨਦਾ ਹੈ।
ਇੰਨਾ ਮੁਢਲਾ ਨਹੀਂ
ਅਸੀਂ ਇਹ ਲੇਖ ਕਟੌਤੀਵਾਦੀ ਤਰਕ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮੁਨਾਸਬ ਤਰਕ "ਜੇ-ਇਹ-ਤਾਂ-ਉਹ" ਤਰਕ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਕੋਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। "ਪ੍ਰੇਰਕ ਤਰਕ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸ਼ੈਰਲੌਕ [ਹੋਲਮਜ਼] ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਦੇਖੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਹੀਂ ਦੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ...ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਉਸ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸੂਚੀ ਉਸ ਨੂੰ ਉਸ ਦੇ ਪ੍ਰੇਰਕ ਤਰਕ ਨਾਲ ਛਾਲ ਮਾਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। ਗਰਭ ਧਾਰਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ।"
IBM ਵਾਟਸਨ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਦੌਲਤ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਸ਼ਰਲਾਕ" ਇੱਕ ਹੋਰ ਢੁਕਵਾਂ ਨਾਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
