事实上，今天已经应用的研究结果 国家 B2B 和 B2C 电子邮件列表 只是认知学习的冰山一角。 认知计算系统的特征 人工智能和认知计算不是同一枚硬币的两个侧面。并且，尽管可能会发现某些相似之处、共同属性或相似目标；差异是由不同组件的复杂相互作用造成的，每个组件都包含自己的单独学科。因为你必须知道如何辨别有用的信息和无用的信息、核部件的附属元件以及系统可以利用什么和不能利用什么。 避免认知过载归根结底是做出正确的选择，例如，关于此功能级别的系统所需的功能。通过这种方式，通过优化可用资源的使用效率来促进认知学习，如果重点关注某些属性，则这是可以实现的目标。 认知计算系统必须具备的这些品质可以概括为： 交互性：机器与用户之间，系统、应用程序、设备和服务之间；并将所有组件之间联系在一起，以免中断信息流动和知识传递。 适应： 模拟人脑，认知学习必须以改进版本的形式呈现，但同样可塑，随时可以适应每种环境的需求。为了实现这一目标，您必须能够保证在理解需求和对象方面的敏捷性，以及在数据收集方面的活力。 情境化： 理解、识别和提取情境元素是认知机器学习过程中的关键点。
地点、时间、含义、适用的立法、语法、任务、用户配置文件或目标是同一过程的不同方面，该过程利用多种信息源（结构化和非结构化）为数据提供上下文。 迭代：就数据质量问题而言，它是最值得推荐的方法，因此，如果我们想确保它能够在更新条件下提供足够的信息、准确性和可靠性，那么在任何认知计算系统中都不能缺少它。必要的。 机器、人才和认知学习 认知计算所取得的进步体现在日常生活的各个方面。面部识别、语音识别或用户交互技术是认知学习真正可能性的例子 。 机器可以像人类一样学习，但速度更快，效率无与伦比。用于开发新产品和服务的人工智能和机器学习投资只是该技术潜力的一小部分证明。 基于证据的推理、深度学习和概率处理技术相结合，可以为复杂问题提供准确的答案。它是降低成本、优化结果和转变决策的解决方案。认知学习是我们所知道的现实发生重大变化的开始，并且由于以下方面的发展，这种变化继续呈现出新的细微差别： 更智能的应用：基于情感和感觉检测、视觉和语音识别、知识、搜索和语言理解，达到新的效率高度。