Classification et classification des données assistées par l'IA

Introduction

À l'ère de l'explosion de l'information, les données sont devenues l'un des actifs les plus précieux d'une entreprise. Toutefois, si une grande quantité de données ne peut pas être efficacement classée et classifiée, elle deviendra désordonnée et chaotique, la sécurité des données ne pourra pas être efficacement garantie et leur véritable valeur ne pourra pas être exercée. Par conséquent, la classification et le classement des données sont devenus cruciaux pour la sécurité et la valeur des données. Cet article discutera de l'importance de la classification et de la classification des données et présentera comment utiliser l'apprentissage automatique pour parvenir à une classification et une classification intelligentes des données.

1. L'importance de la classification et du classement des données

La classification et le classement des données sont le processus de classification et de tri des données selon certaines règles et normes. Il peut aider les entreprises à mieux gérer leurs données et à améliorer leur confidentialité, leur disponibilité, leur intégrité et leur accessibilité, soutenant ainsi mieux la prise de décision et le développement des entreprises. Voici l’importance de la classification et du classement des données : 1. Confidentialité : en classant et en notant les données, les données peuvent être cryptées et les autorisations contrôlées en fonction de différents niveaux de sensibilité pour garantir la sécurité des données. 2. Disponibilité : grâce à la classification et au classement des données, nous pouvons mieux comprendre l'importance et l'urgence des données, allouant ainsi rationnellement les ressources et formulant des stratégies de sauvegarde pour garantir la disponibilité des données en temps opportun. 3. Intégrité : grâce à la classification et à l'évaluation des données, les données peuvent être vérifiées et vérifiées efficacement pour garantir la qualité des données. caractéristiques, afin de mieux utiliser les données à des fins d’analyse et d’exploration, et d’améliorer la valeur et l’utilisation des données.

Réduire les coûts de gestion des données : Lorsque la quantité de données est énorme et désordonnée, le coût de la gestion et de la maintenance des données est souvent élevé. En classant et en notant les données, les données peuvent être gérées de manière ordonnée, réduisant ainsi la duplication inutile du travail et réduisant les coûts de gestion des données.

Améliorer la protection de la sécurité des données : La classification et la classification des données peuvent fournir différents niveaux de protection ciblée en fonction de la sensibilité des données pour éviter l'accès ou la fuite par du personnel non autorisé.

Partage de données et coopération : Sur la base de la classification et du classement, formuler les mécanismes de gestion des autorités correspondants, autoriser les données selon différentes catégories et niveaux, rencontrer le partage et la coopération et renforcer la communication de l'information.

Soutenir les décisions commerciales : Les données sont une base importante pour soutenir les décisions commerciales. En classifiant et en notant les données, la signification et la pertinence des données peuvent être mieux comprises, fournissant ainsi un support et une référence plus fiables pour les décisions commerciales.

2. Apprentissage automatique et classification et notation des données 1. Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des entrées et des sorties connues pour former un modèle. Dans la classification et la notation des données, l'apprentissage supervisé peut former des modèles grâce à des échantillons de données étiquetés et réaliser une classification et une notation intelligentes. L'apprentissage supervisé utilise des échantillons de données étiquetés pour former des modèles et réaliser une classification et une classification intelligentes, qui peuvent être appliquées à la classification et à la classification des données.

Classification de texte :

Dans le traitement des données textuelles, l'apprentissage supervisé peut entraîner des modèles via des échantillons de données textuelles étiquetées pour obtenir une classification automatique du texte, telle que l'analyse des sentiments, la reconnaissance de sujets, etc.

Reconnaissance d'images : Dans le traitement des données d'images, l'apprentissage supervisé peut former des modèles via des échantillons de données d'images étiquetés pour obtenir une classification automatique des images, telles que la reconnaissance d'objets, la reconnaissance de visages, etc.

Reconnaissance audio : Dans le traitement des données audio, l'apprentissage supervisé peut former des modèles via des échantillons de données audio étiquetés pour obtenir une classification automatique de l'audio, telle que la reconnaissance vocale, la classification musicale, etc.

2. Apprentissage non supervisé L'apprentissage non supervisé est une méthode d'apprentissage automatique qui ne s'appuie pas sur des données étiquetées pour la formation. Dans la classification et le classement des données, l'apprentissage non supervisé peut classer et classer en fonction des caractéristiques et de la structure des données elles-mêmes, obtenant ainsi une classification et un classement intelligents. Voici l'application de l'apprentissage non supervisé dans la classification et la classification des données :

Analyse de cluster :

Dans l'analyse de cluster, l'apprentissage non supervisé peut diviser les échantillons de données en différentes catégories pour réaliser une classification automatique des données, telles que le regroupement d'utilisateurs, le produit classement, etc

Exploration de règles d'association : Dans l'exploration de règles d'association, l'apprentissage non supervisé peut classer et classer les données en découvrant l'association entre les échantillons de données et réaliser une classification automatique des données, telles que l'analyse du panier d'achat, les systèmes de recommandation, etc.

Détection d'anomalies : Dans la détection d'anomalies, l'apprentissage non supervisé peut classifier et classer les données en découvrant des comportements anormaux parmi les échantillons de données pour obtenir une classification automatique des données, telles que la surveillance de la sécurité du réseau, la détection des fraudes, etc.

3. Apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé est une méthode d'apprentissage automatique qui combine l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Dans la classification et la notation des données, l'apprentissage semi-supervisé peut former des modèles avec un petit nombre d'échantillons de données étiquetés et un grand nombre d'échantillons de données non étiquetés, réalisant ainsi une classification et une notation intelligentes. Voici l'application de l'apprentissage semi-supervisé dans la classification et la classification des données :

Classification de texte semi-supervisé : Dans le traitement des données textuelles, l'apprentissage semi-supervisé peut utiliser un petit nombre d'échantillons de données textuelles étiquetées et un grand nombre de données textuelles non étiquetées. Étiquetez des échantillons de données textuelles pour entraîner le modèle et obtenir une classification automatique du texte.

Classification d'images semi-supervisée : Dans le traitement des données d'images, l'apprentissage semi-supervisé peut entraîner le modèle à travers un petit nombre d'échantillons de données d'image étiquetés et un grand nombre d'échantillons de données d'image non étiquetés pour obtenir une classification automatique des images.

Détection d'anomalies semi-supervisée : Dans la détection d'anomalies, l'apprentissage semi-supervisé peut entraîner le modèle à travers un petit nombre d'échantillons de données normales étiquetés et un grand nombre d'échantillons de données non étiquetés pour obtenir une classification automatique des données anormales. .

4. Correspondance des scénarios commerciaux et des méthodes de formation à l'IA

Dans les applications pratiques, il est crucial de choisir la méthode de formation à l'IA appropriée pour correspondre au scénario commercial. Voici quelques suggestions pour faire correspondre les scénarios commerciaux avec les méthodes de formation de l'IA :

Pour les scénarios commerciaux qui contiennent déjà une grande quantité de données étiquetées, vous pouvez choisir une méthode d'apprentissage supervisé pour la formation afin d'obtenir une classification et une classification efficaces des données.

Pour les scénarios commerciaux qui manquent de données étiquetées mais contiennent une grande quantité de données non étiquetées, vous pouvez choisir une méthode d'apprentissage non supervisée pour la formation, et classer et classer en fonction des caractéristiques et de la structure des données elles-mêmes.

Pour les scénarios commerciaux avec à la fois une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées, vous pouvez choisir une méthode d'apprentissage semi-supervisé pour la formation, utilisant pleinement les données étiquetées et les données non étiquetées pour obtenir une classification et une classification intelligentes. .

Pour les exigences de classification des données et de classification dans des domaines d'activité spécifiques, vous pouvez choisir des méthodes de formation ciblées sur l'IA pour la formation, telles que des modèles de classification de texte dans le domaine du traitement du langage naturel, des modèles de classification d'images dans le domaine de la vision par ordinateur, etc.

5. Coopération entre l'IA et les humains

Bien que l'IA joue un rôle important dans la classification et le classement des données, l'IA ne peut pas remplacer complètement les humains pour la classification et le classement. L’expertise et l’expérience humaines restent irremplaçables dans certaines situations. Par conséquent, la coopération entre l’IA et les humains est cruciale pour parvenir à une classification et une classification efficaces des données. Voici quelques façons dont l'IA et les humains collaborent dans la classification et le classement des données :

Les experts humains participent à l'étiquetage des données : Dans l'apprentissage supervisé, les experts humains peuvent participer à l'étiquetage des données et fournir des échantillons étiquetés de haute qualité. , Améliorant ainsi l'effet de formation du modèle.

Résultats de révision et d'ajustement manuels : Une fois le modèle d'IA classé et noté, les humains peuvent examiner et ajuster les résultats, corriger les erreurs possibles dans le modèle et améliorer la précision de la classification et de la notation.

Optimisation continue des modèles : À mesure que les besoins de l'entreprise et les caractéristiques des données évoluent, les modèles d'IA doivent être continuellement optimisés et mis à jour. Les humains peuvent ajuster et optimiser le modèle en fonction des conditions réelles pour mieux s'adapter aux scénarios commerciaux.

3. Conclusion

La classification et le classement des données sont une partie importante de la gestion et de l'analyse des données et revêtent une grande importance pour le développement des entreprises. En choisissant la méthode de formation à l'IA appropriée pour correspondre au scénario commercial et en la combinant avec les connaissances et l'expérience professionnelles humaines, une classification et une classification intelligentes des données peuvent être obtenues, et la sécurité, l'utilisation et l'efficacité de la gestion des données peuvent être améliorées, fournissant ainsi un soutien solide au développement des entreprises.