機械学習分類
機械学習分類は、データセットをクラスに分類するプロセスです。これは、あらゆる種類のデータ キャプチャ ツールです。このプロセスは、データのクラスを予測することから始まります。クラスは、ターゲット、ラベル、またはカテゴリと呼ばれることがよくあります。
例を使って理解を深めましょう。大手の国営電力会社は、新規顧客を登録するために、年間 49 種類の 30 万件を超えるドキュメントを処理していました。これは、リクエストを承認または拒否するために情報を検証するチームによって手動でレビューされていました。Dolffia ソリューションにより、自動ドキュメント処理が 90% 増加し、オンライン顧客の待
ち時間が短縮され、精度が 95% に
向上したため、苦情も最小限に抑えられました。
自然言語処理 (NLP)
自然言語処理 (NLP) は、一見目新しいもののように見えますが、50 年以上の開発期間がある分野です。さまざまな言語の数学的モデリングを通じて、機械と人間の間のコミュニケーション パターンが作成されます。
このモデリング プロセスには、計算言語学者が言語モデルを「準備」し、コンピューター エンジニアがそれを効率的で機能的なコードに実装して、その後の研究のためのコンテキストと意図を生成することが含まれます。その結果、意見、関連トピック、エラーなど、あらゆるデータが分析され、検索パターンが作成され、自然言語理解 (NLC) とそれに続く自然 電子メールデータ 言語生成 (NGG) を通じて予測ソリューションが提供され、このデータが言語知識に変換されます。
自然言語理解 (NLU) は、コンピューターがテ
キストの意味、コンテキスト、意図を読み取り、解釈、理解できるようにする情報処理の一部です。意味が理解されると、NLU は分析されたデータに基 Вақти он расидааст, ки аз бартариҳои почтаи электронӣ истифода барем づいて機械に自律的なメッセージを作成する機能を提供します。自然言語生成 (NLG) は AI の大きな課題です。これ atb directory は、コンピューターが自然言語ではない情報 (Excel スプレッドシートなど) をキャプチャして理解し、複雑で人間のような自然言語で結果を作成するというアイデアです。
