Bu konuk özelliğinde Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, kuruluşlar için veri işlemeyi hızlandırmada Makine Öğreniminin (ML) kullanımına ilişkin bazı ayrıntılar verdi. Veri sürecinde Makine Öğrenimini (ML) neden kullanmamız gerektiğini anlamak ve kolay bir iş performansı elde etmek için bu bloga girelim.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım
- Yüksek hacimli bir veri verilse ve verileri gereksinime göre sınıflandırmanız istense nasıl hissedersiniz? Zaman alıcı görünüyor değil mi? Ancak artık kuruluşlar, belgeleri sınıflandırmak ve verileri daha kolay işlemek için Makine Öğrenimi (ML) gibi teknolojileri kullanabilir.
- Layman'ın dilinde, belge sınıflandırması, ilgili ve sınıflandırılmış belgelerin ilgili sınıflara ve kategorilere istiflenmesi gereken otomasyon sürecidir. Ayrıca belge sınıflandırması, akıllı belge işlemenin bir alt alanı olarak düşünülebilir.
- Kuruluşlar, belgeleri sınıflandırmak için birden fazla makine öğrenimi tekniği kullanabilir. Bu teknikler denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenme ve ayrıca kural tabanlı tekniklerdir. Ve verileri sınıflandırmak için, kuruluşların önce duyarlılık analizini kullanarak veri toplaması, ardından modeli bu parametreler üzerinde eğitmesi ve son olarak model kalitesini kontrol etmek için veri kümesini kontrol etmesi gerekir.
Burada tam makaleyi okuyun:
