이 게스트 기능에서 Shaip의 CEO이자 공동 창립자인 Vatsal Ghiya는 조직의 데이터 처리를 가속화하는 데 기계 학습(ML)을 사용하는 방법에 대해 자세히 설명했습니다. 데이터 처리에 머신러닝(ML)을 사용하는 이유를 이해하고 쉽게 비즈니스 성과를 내는 블로그에 들어가 봅시다.
기사에서 핵심 테이크 아웃은
- 많은 양의 데이터가 제공되고 요구 사항에 따라 데이터를 분류하라는 지시를 받으면 기분이 어떻습니까? 시간이 많이 걸리는 것 같죠? 그러나 이제 기업은 기계 학습(ML)과 같은 기술을 사용하여 문서를 분류하고 데이터를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
- 평신도의 언어로 문서 분류는 관련 분류된 문서를 관련 클래스 및 범주로 쌓아야 하는 자동화 프로세스입니다. 또한 문서 분류는 지능형 문서 처리의 하위 영역으로 간주될 수 있습니다.
- 기업은 여러 기계 학습 기술을 사용하여 문서를 분류할 수 있습니다. 이러한 기술은 비지도 학습, 지도 학습 및 규칙 기반 기술을 통한 것입니다. 그리고 데이터를 분류하기 위해 먼저 조직은 감정 분석을 사용하여 데이터를 수집한 다음 이러한 매개변수에 대해 모델을 교육하고 마지막으로 데이터 세트를 확인하여 모델 품질을 확인해야 합니다.
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