למידת מכונה
ML
למידת מכונה היא תת־תחום במדעי המחשב ובבינה מלאכותית שעוסק באלגוריתמים שמאפשרים למחשב ללמוד מדוגמאות. היא פועלת במשימות שבהן תכנות קלאסי עם חוקים כתובים מראש אינו אפשרי.
עודכן ב־
איך זה קשור לאוטומציה?
למידת מכונה מתאימה כשאפשר ללמוד דפוס מדוגמאות, כגון סיווג פניות או הערכת סיכוי לנטישת לקוח. היא דורשת נתונים שמייצגים את המציאות ובדיקה על דוגמאות שלא שימשו ללמידה.
דוגמאות שימוש באוטומציה
הדוגמאות להמחשה. את החיבורים והכללים מתאימים למערכות ולתהליך של העסק.
צוות מסמן פניות עבר לפי המחלקה שטיפלה בהן. מודל מסווג פנייה חדשה ומציע יעד; פניות לא ברורות מועברות למיון אנושי, והטעויות שנמצאו נשמרות להמשך הערכה.
באילו כלים זה רלוונטי?
- Cohere
- מודלים לעיבוד טקסט יכולים להשתלב בסיווג ובחיפוש; אין צורך לאמן מודל מאפס לכל תהליך.
מה חשוב לבדוק לפני שמיישמים?
- נתוני עבר יכולים לשקף טעויות והטיות. בדקו בנפרד קבוצות וסוגי פניות שהמודל פוגש מעט.