Ο Vatsal Ghiya, Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της Shaip σε αυτό το χαρακτηριστικό επισκέπτη έχει δώσει ορισμένες λεπτομέρειες σχετικά με τη χρήση της Μηχανικής Μάθησης (ML) στην επιτάχυνση της επεξεργασίας δεδομένων για οργανισμούς. Ας μπούμε σε αυτό το ιστολόγιο για να καταλάβουμε γιατί να χρησιμοποιήσουμε τη Μηχανική Μάθηση (ML) στη διαδικασία δεδομένων και να κάνουμε μια επιχειρηματική απόδοση άνετα.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι
- Πώς θα σας φαινόταν αν σας δινόταν μεγάλος όγκος δεδομένων και σας έλεγαν να ταξινομήσετε τα δεδομένα σύμφωνα με την απαίτηση; Φαίνεται χρονοβόρο σωστά; Όμως, τώρα οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιούν τεχνολογίες όπως η Μηχανική Μάθηση (ML) για να ταξινομούν έγγραφα και να επεξεργάζονται δεδομένα ευκολότερα.
- Στη γλώσσα των απλών, η ταξινόμηση εγγράφων είναι η διαδικασία αυτοματοποίησης όπου τα σχετικά και διαβαθμισμένα έγγραφα πρέπει να στοιβάζονται σε σχετικές κλάσεις και κατηγορίες. Επίσης, η ταξινόμηση εγγράφων μπορεί να θεωρηθεί ως υποτομέας της έξυπνης επεξεργασίας εγγράφων.
- Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν πολλαπλές τεχνικές μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση εγγράφων. Αυτές οι τεχνικές είναι η μάθηση χωρίς επίβλεψη, η εποπτευόμενη μάθηση και επίσης μέσω τεχνικών που βασίζονται σε κανόνες. Και για να ταξινομήσουν τα δεδομένα, πρώτα οι οργανισμοί πρέπει να συλλέξουν δεδομένα, χρησιμοποιώντας ανάλυση συναισθήματος, μετά να εκπαιδεύσουν το μοντέλο σε αυτές τις παραμέτρους και, τέλος, να ελέγξουν το σύνολο δεδομένων για να ελέγξουν την ποιότητα του μοντέλου.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
