Ватсал Гия, генеральный директор и соучредитель Shaip, в этой гостевой статье подробно рассказал об использовании машинного обучения (ML) для ускорения обработки данных в организациях. Давайте перейдем к этому блогу, чтобы понять, зачем использовать машинное обучение (ML) в обработке данных и сделать бизнес более эффективным.
Ключевой вывод из статьи
- Как бы вы себя чувствовали, если бы вам дали большой объем данных и попросили классифицировать данные в соответствии с требованиями? Выглядит отнимающим много времени, верно? Но теперь предприятия могут использовать такие технологии, как машинное обучение (ML), для упрощения классификации документов и обработки данных.
- На языке непрофессионала классификация документов — это процесс автоматизации, в котором релевантные и классифицированные документы должны быть объединены в соответствующие классы и категории. Кроме того, классификацию документов можно рассматривать как подобласть интеллектуальной обработки документов.
- Предприятия могут использовать несколько методов машинного обучения для классификации документов. Эти методы представляют собой обучение без учителя, обучение с учителем, а также методы, основанные на правилах. И чтобы классифицировать данные, организации сначала должны собрать данные, используя анализ настроений, затем обучить модель этим параметрам и, наконец, проверить набор данных, чтобы проверить качество модели.
Читайте полный текст статьи здесь:
