Pengelasan dan pengelasan data berbantukan AI

Pengenalan

Dalam era ledakan maklumat, data telah menjadi salah satu aset yang paling berharga bagi sesebuah perusahaan. Walau bagaimanapun, jika sejumlah besar data tidak dapat diklasifikasikan dan diklasifikasikan dengan berkesan, ia akan menjadi tidak teratur dan huru-hara, keselamatan data tidak dapat dijamin dengan berkesan, dan nilai data sebenarnya tidak dapat digunakan. Oleh itu, klasifikasi dan penggredan data telah menjadi penting untuk keselamatan data dan nilai data. Artikel ini akan membincangkan kepentingan pengelasan dan pengelasan data, serta memperkenalkan cara menggunakan pembelajaran mesin untuk mencapai pengelasan pintar dan pengelasan data.

1. Kepentingan pengkelasan dan penggredan data

Pengkelasan dan penggredan data ialah proses mengklasifikasi dan menyusun data mengikut peraturan dan piawaian tertentu. Ia boleh membantu perusahaan mengurus data dengan lebih baik dan meningkatkan kerahsiaan data, ketersediaan, integriti dan kebolehcapaian, dengan itu menyokong pembuatan keputusan dan pembangunan perniagaan dengan lebih baik. Berikut ialah kepentingan klasifikasi dan penggredan data: 1. Kerahsiaan: Dengan mengelaskan dan menggred data, data boleh disulitkan dan kebenaran dikawal mengikut tahap sensitiviti yang berbeza untuk memastikan keselamatan data. 2. Ketersediaan: Melalui pengelasan dan penggredan data, kami lebih memahami kepentingan dan kesegeraan data, dengan itu memperuntukkan sumber secara rasional dan merangka strategi sandaran untuk memastikan ketersediaan data tepat pada masanya. 3. Integriti: Melalui pengelasan dan penggredan data, data boleh disahkan dan disahkan dengan berkesan untuk memastikan integriti data

Meningkatkan penggunaan data : Dengan mengelas dan menggred data, data dapat difahami dengan lebih lanjut sifat dan ciri dengan tepat, supaya dapat menggunakan data dengan lebih baik untuk analisis dan perlombongan, dan meningkatkan nilai dan penggunaan data.

Kurangkan kos pengurusan data: Apabila jumlah data besar dan tidak teratur, kos pengurusan dan penyelenggaraan data selalunya tinggi. Dengan mengelaskan dan menggred data, data boleh diurus dengan teratur, mengurangkan pertindihan kerja yang tidak perlu dan mengurangkan kos pengurusan data.

Tingkatkan perlindungan keselamatan data: Klasifikasi dan klasifikasi data boleh memberikan tahap perlindungan sasaran yang berbeza berdasarkan sensitiviti data untuk mengelak daripada diakses atau dibocorkan oleh kakitangan yang tidak dibenarkan. .

Sokongan keputusan perniagaan: Data ialah asas penting untuk menyokong keputusan perniagaan. Dengan mengelaskan dan menggred data, makna dan kaitan data dapat difahami dengan lebih baik, memberikan sokongan dan rujukan yang lebih dipercayai untuk keputusan perniagaan.

2. Pembelajaran mesin dan klasifikasi dan penggredan data 1. Pembelajaran diselia

Pembelajaran diselia ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan input dan output yang diketahui untuk melatih model. Dalam pengelasan dan penggredan data, pembelajaran diselia boleh melatih model melalui sampel data berlabel dan mencapai pengelasan dan penggredan pintar. Pembelajaran diselia menggunakan sampel data berlabel untuk melatih model dan mencapai pengelasan dan pengelasan pintar, yang boleh digunakan dalam pengelasan dan pengelasan data.

Klasifikasi teks:

Dalam pemprosesan data teks, pembelajaran diselia boleh melatih model melalui sampel data teks berlabel untuk mencapai pengelasan automatik teks, seperti analisis sentimen, pengecaman topik, dsb.

Pengecaman imej: Dalam pemprosesan data imej, pembelajaran diselia boleh melatih model melalui sampel data imej berlabel untuk mencapai pengelasan automatik imej, seperti pengecaman objek, pengecaman muka, dsb.

Pengecaman audio: Dalam pemprosesan data audio, pembelajaran diselia boleh melatih model melalui sampel data audio berlabel untuk mencapai pengelasan automatik audio, seperti pengecaman pertuturan, klasifikasi muzik, dsb.

2. Pembelajaran tanpa pengawasan Pembelajaran tanpa pengawasan ialah kaedah pembelajaran mesin yang tidak bergantung pada data berlabel untuk latihan. Dalam pengelasan dan penggredan data, pembelajaran tanpa pengawasan boleh mengelas dan mengklasifikasikan berdasarkan ciri dan struktur data itu sendiri, dengan itu mencapai pengelasan dan penggredan pintar. Berikut adalah aplikasi pembelajaran tanpa pengawasan dalam klasifikasi dan klasifikasi data:

Analisis kelompok:

Dalam analisis kelompok, pembelajaran tanpa pengawasan boleh membahagikan sampel data ke dalam kategori yang berbeza merealisasikan pengelasan automatik data, seperti kumpulan pengguna, produk klasifikasi, dsb.

Perlombongan peraturan persatuan: Dalam perlombongan peraturan persatuan, pembelajaran tanpa pengawasan boleh mengklasifikasikan dan mengelaskan data dengan menemui perkaitan antara sampel data, dan mencapai pengelasan automatik data, seperti analisis bakul beli-belah, sistem pengesyoran, dsb.

Pengesanan anomali: Dalam pengesanan anomali, pembelajaran tanpa seliaan boleh mengklasifikasikan dan mengelaskan data dengan menemui gelagat tidak normal antara sampel data untuk mencapai pengelasan automatik data, seperti pemantauan keselamatan rangkaian, pengesanan penipuan, dsb.

3. Pembelajaran separuh penyeliaan

Pembelajaran separuh penyeliaan ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggabungkan pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa penyeliaan. Dalam pengelasan dan penggredan data, pembelajaran separa penyeliaan boleh melatih model dengan sejumlah kecil sampel data berlabel dan sejumlah besar sampel data tidak berlabel, dengan itu mencapai pengelasan dan penggredan pintar. Berikut adalah aplikasi pembelajaran separa penyeliaan dalam pengelasan dan pengelasan data:

Pengkelasan teks separa penyeliaan: Dalam pemprosesan data teks, pembelajaran separa penyeliaan boleh menggunakan sebilangan kecil sampel data teks berlabel dan sejumlah besar data teks tidak berlabel Labelkan sampel data teks untuk melatih model dan mencapai pengelasan teks secara automatik.

Klasifikasi imej separuh seliaan: Dalam pemprosesan data imej, pembelajaran separa penyeliaan boleh melatih model melalui sebilangan kecil sampel data imej berlabel dan sejumlah besar sampel data imej tidak berlabel untuk mencapai pengelasan automatik bagi imej.

Pengesanan anomali separuh seliaan: Dalam pengesanan anomali, pembelajaran separa penyeliaan boleh melatih model melalui sebilangan kecil sampel data normal berlabel dan sejumlah besar sampel data tidak berlabel untuk mencapai pengelasan automatik data tidak normal .

4. Pemadanan senario perniagaan dan kaedah latihan AI

Dalam aplikasi praktikal, adalah penting untuk memilih kaedah latihan AI yang sesuai untuk dipadankan dengan senario perniagaan. Berikut ialah beberapa cadangan untuk memadankan senario perniagaan dengan kaedah latihan AI:

Untuk senario perniagaan yang sudah mempunyai sejumlah besar data berlabel, anda boleh memilih kaedah pembelajaran diselia untuk latihan bagi mencapai pengelasan dan pengelasan data yang cekap.

Untuk senario perniagaan yang kekurangan data berlabel tetapi mempunyai sejumlah besar data tidak berlabel, anda boleh memilih kaedah pembelajaran tanpa pengawasan untuk latihan dan mengelas serta mengelas berdasarkan ciri dan struktur data itu sendiri.

Untuk senario perniagaan dengan kedua-dua jumlah kecil data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel, anda boleh memilih kaedah pembelajaran separa penyeliaan untuk latihan, menggunakan sepenuhnya data berlabel dan data tidak berlabel untuk mencapai pengelasan dan pengelasan pintar .

Untuk keperluan klasifikasi dan klasifikasi data dalam bidang perniagaan tertentu, anda boleh memilih kaedah latihan AI yang disasarkan untuk latihan, seperti model klasifikasi teks dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, model klasifikasi imej dalam bidang penglihatan komputer, dsb.

5 Kerjasama antara AI dan manusia

Walaupun AI memainkan peranan penting dalam pengelasan dan penggredan data, AI tidak boleh menggantikan manusia sepenuhnya untuk pengelasan dan penggredan. Kepakaran dan pengalaman manusia kekal tidak boleh diganti dalam beberapa situasi. Oleh itu, kerjasama antara AI dan manusia adalah penting untuk mencapai pengelasan dan pengelasan data yang cekap. Berikut ialah beberapa cara AI dan manusia bekerjasama dalam klasifikasi dan penggredan data:

Pakar manusia mengambil bahagian dalam pelabelan data: Dalam pembelajaran diselia, pakar manusia boleh mengambil bahagian dalam pelabelan data untuk menyediakan sampel berlabel berkualiti tinggi , Dengan itu meningkatkan kesan latihan model.

Hasil semakan dan pelarasan manual: Selepas model AI dikelaskan dan digredkan, manusia boleh menyemak dan melaraskan keputusan, membetulkan kemungkinan ralat dalam model, dan meningkatkan ketepatan pengelasan dan penggredan.

Pengoptimuman berterusan model: Apabila keperluan perniagaan dan ciri data berubah, model AI perlu dioptimumkan dan dikemas kini secara berterusan. Manusia boleh menyesuaikan dan mengoptimumkan model berdasarkan keadaan sebenar untuk menyesuaikan diri dengan lebih baik kepada senario perniagaan.

3. Kesimpulan

Klasifikasi dan penggredan data adalah bahagian penting dalam pengurusan dan analisis data, dan sangat penting untuk pembangunan perusahaan. Dengan memilih kaedah latihan AI yang sesuai untuk memadankan senario perniagaan dan menggabungkannya dengan pengetahuan dan pengalaman profesional manusia, klasifikasi pintar dan klasifikasi data boleh dicapai, dan keselamatan data, penggunaan dan kecekapan pengurusan boleh dipertingkatkan, sekali gus memberikan sokongan padu untuk pembangunan perusahaan.

Atas ialah kandungan terperinci Pengelasan dan pengelasan data berbantukan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!