KI-gestützte Datenklassifizierung und -klassifizierung

Einführung

Im Zeitalter der Informationsexplosion sind Daten zu einem der wertvollsten Vermögenswerte eines Unternehmens geworden. Wenn jedoch eine große Datenmenge nicht effektiv klassifiziert und klassifiziert werden kann, wird sie ungeordnet und chaotisch, die Datensicherheit kann nicht wirksam gewährleistet werden und ihr wahrer Datenwert kann nicht genutzt werden. Daher sind Datenklassifizierung und -bewertung sowohl für die Datensicherheit als auch für den Datenwert von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel wird die Bedeutung der Datenklassifizierung und -klassifizierung erläutert und erläutert, wie mithilfe maschinellen Lernens eine intelligente Klassifizierung und Klassifizierung von Daten erreicht werden kann.

1. Die Bedeutung der Datenklassifizierung und -bewertung

Datenklassifizierung und -bewertung ist der Prozess der Klassifizierung und Sortierung von Daten nach bestimmten Regeln und Standards. Es kann Unternehmen dabei helfen, Daten besser zu verwalten und die Vertraulichkeit, Verfügbarkeit, Integrität und Zugänglichkeit von Daten zu verbessern, wodurch die Geschäftsentscheidung und -entwicklung besser unterstützt wird. Im Folgenden ist die Bedeutung der Datenklassifizierung und -bewertung aufgeführt: 1. Vertraulichkeit: Durch die Klassifizierung und Einstufung von Daten können Daten verschlüsselt und Berechtigungen entsprechend unterschiedlicher Vertraulichkeitsstufen gesteuert werden, um die Datensicherheit zu gewährleisten. 2. Verfügbarkeit: Durch Datenklassifizierung und -bewertung können wir die Bedeutung und Dringlichkeit von Daten besser verstehen, wodurch Ressourcen rational zugewiesen und Sicherungsstrategien formuliert werden, um die zeitnahe Verfügbarkeit von Daten sicherzustellen. 3. Integrität: Durch Datenklassifizierung und -einstufung können die Daten effektiv überprüft und verifiziert werden, um sicherzustellen, dass die Daten besser genutzt werden können.

Datennutzung verbessern Eigenschaften, um Daten besser für Analyse und Mining zu nutzen und den Wert und die Nutzung von Daten zu verbessern.

Wenn die Datenmenge riesig und ungeordnet ist, sind die Kosten für die Datenverwaltung und -wartung oft hoch. Durch die Klassifizierung und Einstufung von Daten können Daten auf geordnete Weise verwaltet werden, wodurch unnötige Doppelarbeit reduziert und die Kosten für die Datenverwaltung gesenkt werden.

Datenklassifizierung und -klassifizierung können basierend auf der Sensibilität der Daten unterschiedliche Ebenen des gezielten Schutzes bieten, um den Zugriff oder die Offenlegung durch unbefugtes Personal zu verhindern.

Formulieren Sie auf der Grundlage von Klassifizierung und Einstufung entsprechende Autoritätsverwaltungsmechanismen, autorisieren Sie Daten nach verschiedenen Kategorien und Ebenen, erfüllen Sie den Austausch und die Zusammenarbeit und stärken Sie die Informationskommunikation.

Daten sind eine wichtige Grundlage zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Durch die Klassifizierung und Einstufung von Daten kann die Bedeutung und Relevanz der Daten besser verstanden werden, was eine zuverlässigere Unterstützung und Referenz für Geschäftsentscheidungen bietet. 2. Maschinelles Lernen und Datenklassifizierung und -bewertung

1. Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, die bekannte Eingaben und Ausgaben verwendet, um das Modell zu trainieren. Bei der Datenklassifizierung und -bewertung kann überwachtes Lernen Modelle anhand gekennzeichneter Datenproben trainieren und eine intelligente Klassifizierung und Bewertung erreichen. Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Datenproben, um Modelle zu trainieren und eine intelligente Klassifizierung und Klassifizierung zu erreichen, die bei der Datenklassifizierung und -klassifizierung angewendet werden kann.

Bei der Textdatenverarbeitung kann überwachtes Lernen Modelle anhand beschrifteter Textdatenproben trainieren, um eine automatische Textklassifizierung zu erreichen, z. B. Stimmungsanalyse, Themenerkennung usw.

Bei der Bilddatenverarbeitung kann überwachtes Lernen Modelle anhand beschrifteter Bilddatenproben trainieren, um eine automatische Klassifizierung von Bildern zu erreichen, z. B. Objekterkennung, Gesichtserkennung usw.

Bei der Audiodatenverarbeitung kann überwachtes Lernen Modelle anhand gekennzeichneter Audiodatenproben trainieren, um eine automatische Klassifizierung von Audio zu erreichen, z. B. Spracherkennung, Musikklassifizierung usw. 2. Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine maschinelle Lernmethode, die für das Training nicht auf gekennzeichneten Daten basiert. Bei der Datenklassifizierung und -bewertung kann unbeaufsichtigtes Lernen basierend auf den Merkmalen und der Struktur der Daten selbst klassifizieren und klassifizieren und so eine intelligente Klassifizierung und Bewertung erreichen. Das Folgende ist die Anwendung von unbeaufsichtigtem Lernen bei der Datenklassifizierung und -klassifizierung:

Bei der Clusteranalyse kann unbeaufsichtigtes Lernen Datenproben in verschiedene Kategorien unterteilen, um eine automatische Klassifizierung von Daten zu realisieren, z. B. Benutzergruppierung, Produkt Klassifizierung usw.

Assoziationsregel-Mining: Beim Assoziationsregel-Mining kann unüberwachtes Lernen Daten klassifizieren und klassifizieren, indem der Zusammenhang zwischen Datenproben ermittelt und eine automatische Klassifizierung von Daten erreicht wird, z. B. Warenkorbanalyse, Empfehlungssysteme usw.

Anomalieerkennung: Bei der Anomalieerkennung kann unüberwachtes Lernen Daten klassifizieren und klassifizieren, indem abnormales Verhalten zwischen Datenproben entdeckt wird, um eine automatische Klassifizierung von Daten zu erreichen, z. B. Netzwerksicherheitsüberwachung, Betrugserkennung usw.

3. Halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen ist eine maschinelle Lernmethode, die überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen kombiniert. Bei der Datenklassifizierung und -bewertung kann halbüberwachtes Lernen Modelle mit einer kleinen Anzahl beschrifteter Datenproben und einer großen Anzahl unbeschrifteter Datenproben trainieren und so eine intelligente Klassifizierung und Benotung erreichen. Das Folgende ist die Anwendung des halbüberwachten Lernens bei der Datenklassifizierung und -klassifizierung:

Halbüberwachte Textklassifizierung: Bei der Textdatenverarbeitung kann halbüberwachtes Lernen eine kleine Anzahl beschrifteter Textdatenproben verwenden und eine große Anzahl unbeschrifteter Textdatenbeispiele, um das Modell zu trainieren und eine automatische Textklassifizierung zu erreichen.

Halbüberwachte Bildklassifizierung: Bei der Bilddatenverarbeitung kann durch halbüberwachtes Lernen das Modell durch eine kleine Anzahl beschrifteter Bilddatenproben und eine große Anzahl unbeschrifteter Bilddatenproben trainiert werden, um eine automatische Klassifizierung zu erreichen Bilder.

Halbüberwachte Anomalieerkennung: Bei der Anomalieerkennung kann halbüberwachtes Lernen das Modell durch eine kleine Anzahl gekennzeichneter normaler Datenproben und eine große Anzahl unbeschrifteter Datenproben trainieren, um eine automatische Klassifizierung abnormaler Daten zu erreichen .

4. Abstimmung von Geschäftsszenarien und KI-Trainingsmethoden

Bei praktischen Anwendungen ist es entscheidend, die geeignete KI-Trainingsmethode passend zum Geschäftsszenario auszuwählen. Im Folgenden finden Sie einige Vorschläge zum Abgleichen von Geschäftsszenarien mit KI-Trainingsmethoden:

Für Geschäftsszenarien, die bereits über eine große Menge an gekennzeichneten Daten verfügen, können Sie eine überwachte Lernmethode für das Training auswählen, um eine effiziente Datenklassifizierung und -klassifizierung zu erreichen.

Für Geschäftsszenarien ohne gekennzeichnete Daten, aber mit einer großen Menge unbeschrifteter Daten können Sie eine unbeaufsichtigte Lernmethode für das Training auswählen und basierend auf den Merkmalen und der Struktur der Daten selbst klassifizieren und klassifizieren.

Für Geschäftsszenarien mit einer kleinen Menge beschrifteter Daten und einer großen Menge unbeschrifteter Daten können Sie für das Training eine halbüberwachte Lernmethode wählen, bei der beschriftete Daten und unbeschriftete Daten vollständig genutzt werden, um eine intelligente Klassifizierung und Klassifizierung zu erreichen .

Für Datenklassifizierungs- und Bewertungsanforderungen in bestimmten Geschäftsfeldern können Sie gezielte KI-Trainingsmethoden für das Training auswählen, z. B. Textklassifizierungsmodelle im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildklassifizierungsmodelle im Bereich Computer Vision usw.

5. Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen

Obwohl KI eine wichtige Rolle bei der Klassifizierung und Bewertung von Daten spielt, kann KI den Menschen bei der Klassifizierung und Bewertung nicht vollständig ersetzen. Menschliches Fachwissen und Erfahrung bleiben in manchen Situationen unersetzlich. Daher ist die Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen entscheidend, um eine effiziente Datenklassifizierung und -klassifizierung zu erreichen. Im Folgenden sind einige Möglichkeiten aufgeführt, wie KI und Menschen bei der Datenklassifizierung und -bewertung zusammenarbeiten:

Menschliche Experten beteiligen sich an der Kennzeichnung von Daten: Beim überwachten Lernen können menschliche Experten an der Kennzeichnung von Daten teilnehmen, um qualitativ hochwertige gekennzeichnete Proben bereitzustellen Dadurch wird der Trainingseffekt des Modells verbessert.

Manuelle Überprüfung und Anpassung der Ergebnisse: Nachdem das KI-Modell klassifiziert und bewertet wurde, können Menschen die Ergebnisse überprüfen und anpassen, mögliche Fehler im Modell korrigieren und die Genauigkeit der Klassifizierung und Bewertung verbessern.

Kontinuierliche Optimierung von Modellen: Da sich Geschäftsanforderungen und Dateneigenschaften ändern, müssen KI-Modelle kontinuierlich optimiert und aktualisiert werden. Menschen können das Modell basierend auf tatsächlichen Bedingungen anpassen und optimieren, um es besser an Geschäftsszenarien anzupassen.

3. Fazit

Datenklassifizierung und -bewertung sind ein wichtiger Bestandteil der Datenverwaltung und -analyse und von großer Bedeutung für die Entwicklung von Unternehmen. Durch die Auswahl der geeigneten KI-Trainingsmethode entsprechend dem Geschäftsszenario und deren Kombination mit menschlichem Fachwissen und Erfahrung kann eine intelligente Datenklassifizierung und -klassifizierung erreicht und die Datensicherheit, -nutzung und -verwaltungseffizienz verbessert werden, wodurch eine starke Unterstützung für die Daten bereitgestellt wird Entwicklung von Unternehmen.