Chargement
Dans l'environnement économique actuel, prendre les bonnes décisions ou corriger le tir au bon moment peut faire toute la différence. Cela nécessite une analyse rapide et approfondie des situations extrêmement complexes, afin d'évaluer toutes les voies possibles vers chaque résultat et d'élaborer les stratégies idéales pour y parvenir. Avez-vous idée du nombre de spécialistes des données qu'il faudrait, et le temps que cela prendrait ?
Nos engagements commencent par une compréhension claire des objectifs commerciaux requis. Qu'il s'agisse de réduire les coûts, d'augmenter les marges, de réduire les délais de commercialisation ou d'augmenter les parts de marché, Cognizant Evolutionary AI TM analyse et définit les meilleures actions pour atteindre un, plusieurs ou tous ces objectifs, en même-temps.
Tout comme une armée de spécialistes de données, le calcul évolutif génère des modèles complexes, résout les problèmes de manière créative et recommande les meilleures façons d'y parvenir. Voici comment cela fonctionne. Les algorithmes évolutifs traitent très rapidement des générations de combinaisons de variables. Les candidats les moins utiles sont écartés et de nouveaux sont générés à partir de variantes des candidats les plus utiles via recombinaison et mutation.
Ce processus se répète rapidement, en se concentrant sur les mesures prescriptives à prendre. De cette manière, Evolutionary AI permet d'identifier les meilleures approches en matière de conception, de produits et de processus.
LEAF
La puissante solution brevetée LEAF (Learning Evolutionary Algorithm Framework) utilise des algorithmes évolutifs avancés et le deep learning pour produire des résultats exploitables à partir de problèmes complexes et à plusieurs variables. En un laps de temps très court, il est possible d'évaluer des millions de variables par rapport aux objectifs métiers, de peser le pour et le contre de chaque option et d'identifier la meilleure voie à suivre pour prospérer.
Cette technologie révolutionnaire permet aux entreprises de déployer des techniques d'IA évolutives pouvant résoudre les problématiques métiers les plus complexes.
Améliorez vos prévisions : l'évolution d'architectures de réseaux profonds implique que notre système « LEAF » puisse concevoir automatiquement des solutions meilleures que les solutions imaginées au terme de nombreux jours de travail d'un doctorant.
Encouragez des résultats à fort impact : l'évolution et l'amélioration itérative d'un système de prescription des décisions en vue d'influer sur ce qu'il y a de plus important pour votre entreprise.
L'optimisation des modèles Cognizant Evolutionary AI , ou AutoML évolutif, permet de créer des modèles très performants et précis. Ces modèles permettent de ne pas avoir à faire systématiquement appel à des experts en interne et s'appliquent à un large éventail d'applications, y compris celles comportant peu de données et celles disposant de capacités de calcul et de mémoire limitées. Des dizaines de milliers, voire des millions de résultats potentiels peuvent être testés par le modèle afin d'identifier les meilleurs résultats à mettre en œuvre dans le monde réel. L'IA et la création de modèle consiste à trouver les bonnes architectures et les bons méta-paramètres, ce qui peut désormais se faire automatiquement.
L'optimisation des activités de Cognizant Evolutionary AI permet d'augmenter et d'améliorer le processus de prise de décision, afin que les décisions ne se basent que sur les données. Cela permet de créer un moteur prédictif qui aide les dirigeants d'entreprise à maximiser leurs résultats métiers en recommandant les meilleures décisions à prendre en fonction de leurs objectifs.
Ce moteur gère une boucle d'apprentissage continu et d'optimisation du cycle de vie sur un modèle de substitution du monde réel, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent. Chaque évolution, ou boucle, identifie et sélectionne les meilleurs résultats. Notre moteur d'optimisation est idéal dans les situations où le besoin d'évaluer plusieurs variables complexes dépasse la capacité des humains. Il ne remplace pas les humains, mais augmente leur capacité à identifier les relations entre leurs données (qui s'avèrent parfois très compliquées) et détermine les meilleures actions.