從大資料到認知計算，未來需要更強的計算能力
認知計算是ibm提出的概念，認為「認知計算」是通過與人的自然語言交流及不斷地學習，從而幫助人們做到更多的系統，是從硬體架構到演算法策略、從程式設計到行業專長等多個學術領域的結合，能夠使人們更好地從海量複雜的資料中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。ibm清晰地把認知計算定義為——具備規模化學習、根據目標推理以及與人類自然互動能力的系統。
認知計算和大資料分析有何區別?
大資料分析
屬於認知計算的乙個維度。與大資料相比，認知計算的範圍更廣、技術也更為先進。
認知計算和大資料分析有類似的技術，比如大量的資料、機器學習(machinelearning)、行業模型等，大資料分析更多強調的是獲得洞察，通過這些洞察進行**。此外，傳統的大資料分析會使用模型或者機器學習的方法，但更多的是靠專家提供。
對於認知計算而言，洞察和**只是其中的一種。但是，認知計算更為強調人和機器之間自然的互動，這些維度都不是傳統的大資料分析所強調。
此外，認知計算目前成長很快的乙個領域為深度學習(deeplearning)，它的學習方法與傳統方法不同，更多的是基於大量的資料通過自學的方式得到這樣的模型，而不需要很多的人為干預，這個從學習方法來講和大資料分析有很多不同的地方。
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