분류 기술 (Classification)은 언제 사용합니까?
다음의 짧은 동영상은 두 기술의 차이점과 사용 시기에 대해 설명합니다.
“2022년이 되면 디지털 상거래 주문의 5% 이상이 AI에 의해 예측되고 개시될 것입니다.” (Gartner)
쇼핑객이 항상 “올바른” 단어를 사용하여 원하는 것을 찾는 것은 아닙니다. 군집화 및 분류는 모든 고객에게 적시에 올바른 아이템을 보여주고 다음에 구매할 대상을 예측하는 최적의 쇼핑 경험을 제공합니다.
“전 세계 정보 근로자의 절반 이상이 매달 수 차례 이상 업무를 중단하고 정보, 통찰력 및 답변을 찾거나 정보를 얻는 데 시간을 소비하고 있습니다.” (Forrester)
군집화 및 분류 기술은 직원들이 원하는 데이터와 문서를 보다 빠르고 정확하게 제공합니다.
군집화과 분류는 일련의 데이터 또는 문서에서 유사점과 차이점을 찾아내는 머신 러닝 방법입니다. 이 방법은 제품 카탈로그에서 제품을 그룹화하거나 유사한 고객 그룹을 찾고 주제, 팀 또는 사무실별로 문서 세트를 집계하는 등의 작업에 사용할 수 있습니다.
분류는 이미 수동으로 분석하고 레이블을 지정한 일련의 데이터를 활용하여 학습 모델을 훈련시킨 다음 일련의 새로운 데이터를 검토합니다. 이것을 지도 학습이라고 합니다.
한편 군집화에는 사람이 분류한 기존 데이터 세트가 필요하지 않지만 여전히 데이터를 그룹화하고 차이점을 찾으려고 합니다. 이것을 비지도 학습이라고 합니다.
군집화 알고리즘 및 분류 기술이 없으면 검색 결과가 복잡해지고 구체화되지 않습니다. 비즈니스 사용자와 관리자는 관련도와 정밀도를 직접 조정하기 위해 너무 많은 시간을 소비해야 합니다. 머신 러닝이 이러한 작업을 수행할 경우 시간과 리소스를 가장 중요한 곳에 집중할 수 있습니다.
군집화 및 분류는 모든 고객에게 만족스러운 쇼핑 경험을 제공하기 위한 핵심 도구입니다. 소매업체 및 전자 상거래에 대한 심층 블로그 게시물을 통해 자세한 내용을 알아보십시오.
Lucidworks Fusion은 데이터 과학자가 전문 지식을 바탕으로 사전 조정한 군집화 및 분류 알고리즘을 전 세계 고객에게 제공합니다. 이러한 머신 러닝 방법에는 다음과 같은 일반적인 알고리즘과 접근 방식이 포함됩니다.
Fusion의 AI 기능을 사용하면 이러한 방법을 애플리케이션에 테스트, 구성 및 배포하여 모든 사용자에게 더욱 정확한 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
세상에 인공적인 지능이란 없습니다. AI가 인간의 판단력을 대체하는 대신 그 판단력을 확장할 때 증강 기능은 현실이 됩니다.
머신 러닝과 검색 엔진을 결합하여 고객과 직원들에게 강력한 검색 환경을 제공하는 방법에 대해 알아보십시오.
군집화 및 분류 알고리즘이 어떻게 고객과 직원들의 검색 경험을 향상하는지 알아보세요.
제대로 작동하지 않는 쿼리에 짜증 내지 않을 사람은 없습니다. 헤드/테일 분석으로 막힘 없는 검색 환경을 제공하십시오.
사용자 행동은 끊임없이 자신이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 말해주고 있습니다. 듣고 계신가요?
일부 사용자는 자신이 원하는 제품이 무엇인지 정확하게 알고 있습니다. 패싯 검색으로 각 사용자에게 더 정확한 검색 결과를 제공하세요.
최고의 검색 애플리케이션이라면 회사의 모든 데이터를 인덱싱해 사용자들에게 통합된 검색 환경을 제공할 수 있어야 합니다.
초 개인화는 사용자를 각각의 이름으로 부르는 것과 같습니다. 초 개인화 기술로 사용자가 진정으로 원하는 것을 찾아냅니다.
사람과 대화하는 방식으로 컴퓨터와 대화할 수 있다면 어떻게 될까요? 자연어 검색이 상상을 현실로 만듭니다.
