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BI|분석

SAS Visual Text Analytics

텍스트 데이터는 산업 전반을 아우르며 점차 그 비중이 확대되고 있습니다. SAS Visual Text Analytics는 텍스트 데이터의 식별 및 범주화를 지원하는 종합적인 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 방대한 양의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보를 읽고 구성하고 추출하는 인적 활동을 조정할 수 있습니다. 사용자가 일련의 문서 집합을 자동으로 분석 및 범주화하는 모델을 구축하면 비정형 데이터가 유의미한 인사이트로 자동 변환되어 머신 러닝과 예측 모델에 투입됩니다. <4p> 주요 내용 - 머신 러닝과 규칙 기반 방법의 결합 - 콘텍스트 추출 - 멀티 사용자 환경을 통한 팀워크 및 협업 강화 - 자동화된 머신 생성 주제 감지 - 감성 분석

SAS 2021.10.18

BI|분석

자연어 처리 : 사람과 인공지능 간 커뮤니케이션에 관한 모든 것

NLP는 사람과 기계 간 커뮤니케이션의 연결고리로서, 효과적으로 기능하기 위해서는 인간과 기계의 지원이 필요합니다. NLP는 우리가 살아가는 방식과 일하는 방식을 개선해 줍니다. 사람과 기술이 협력하지 않고서는 변화하기 어렵거나 변화가 더딘 영역을 발전시켜 줍니다. NLP의 기본 개념과 의미, AI와 NLP에 인간의 전문지식을 결합하여 인간과 기계의 소통을 도모하고 데이터 분석을 지원하는 방법을 알아보고, 여러 산업의 NLP 활용 사례, 그리고 NLP 모델의 대규모 구축 및 배포를 위한 팁을 소개합니다.  여러분의 조직을 살펴보고 수집한 비정형 텍스트나 음성 데이터를 검토하여 여기서 무엇을 얻을 수 있는지 알아보십시오. 이러한 데이터를 토대로 보다 나은 고객 경험을 제공할 수 있고, 서비스의 질을 개선할 수 있습니다. 비정형 텍스트 데이터에는 유익한 정보가 숨어있습니다. NLP는 이를 찾아낼 최적의 수단입니다. <24p> 주요 내용 - 대화의 기술  - 동일한 언어 구현 - 커뮤니케이션의 과학 - 활용 사례  - 9가지 베스트 프랙티스

SAS 2021.10.18

BI|분석

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Forrester가 텍스트 분석 '리더' 로 선정한 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하고 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색 기술이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 주요 고객 사례

IBM 2021.03.09

BI|분석

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Gartner 및 Forrester 의 AI 검색의 '리더' 로 선정된 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하여 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 솔루션 아키텍처 및 주요 고객 사례

IBM 2020.11.20

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