Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya は、このゲスト機能で、組織のデータ処理を加速するための機械学習 (ML) の使用について詳細を説明しています。 このブログにアクセスして、データ処理で機械学習 (ML) を使用する理由を理解し、安心してビジネス パフォーマンスを実現しましょう。
記事からの重要なポイントは次のとおりです。
- 大量のデータが与えられ、要件に従ってデータを分類するように言われたらどう思いますか? 手間がかかりそうですよね？ しかし、現在、企業は機械学習 (ML) などのテクノロジーを使用して、ドキュメントを分類し、データをより簡単に処理できるようになっています。
- 簡単に言えば、ドキュメントの分類とは、関連する分類されたドキュメントを関連するクラスとカテゴリに積み重ねる必要がある自動化プロセスです。 また、ドキュメントの分類は、インテリジェントなドキュメント処理のサブドメインと見なすことができます。
- 企業は、複数の機械学習手法を使用してドキュメントを分類できます。 これらの手法は、教師なし学習、教師あり学習、およびルールベースの手法によるものです。 データを分類するには、まず組織が感情分析を使用してデータを収集し、次にこれらのパラメーターでモデルをトレーニングし、最後にデータセットをチェックしてモデルの品質を確認する必要があります。
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