KI-gestützte Datenklassifizierung und -klassifizierung
Apr 08, 2024 pm 07:55 PM
Einführung
Im Zeitalter der Informationsexplosion sind Daten zu einem der wertvollsten Verm?genswerte eines Unternehmens geworden. Wenn jedoch eine gro?e Datenmenge nicht effektiv klassifiziert und klassifiziert werden kann, wird sie ungeordnet und chaotisch, die Datensicherheit kann nicht wirksam gew?hrleistet 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 erl?utert und erl?utert, 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, Integrit?t und Zug?nglichkeit von Daten zu verbessern, wodurch die Gesch?ftsentscheidung und -entwicklung besser unterstützt wird. Im Folgenden ist die Bedeutung der Datenklassifizierung und -bewertung aufgeführt: 1. Vertraulichkeit: Durch die Klassifizierung und Einstufung von Daten k?nnen Daten verschlüsselt und Berechtigungen entsprechend unterschiedlicher Vertraulichkeitsstufen gesteuert werden, um die Datensicherheit zu gew?hrleisten. 2. Verfügbarkeit: Durch Datenklassifizierung und -bewertung k?nnen 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. Integrit?t: Durch Datenklassifizierung und -einstufung k?nnen die Daten effektiv überprüft und verifiziert werden, um sicherzustellen, dass die Daten besser genutzt werden k?nnen.
Datennutzung verbessern Eigenschaften, um Daten besser für Analyse und Mining zu nutzen und den Wert und die Nutzung von Daten zu verbessern.
Reduzieren Sie die Datenverwaltungskosten:Wenn die Datenmenge riesig und ungeordnet ist, sind die Kosten für die Datenverwaltung und -wartung oft hoch. Durch die Klassifizierung und Einstufung von Daten k?nnen Daten auf geordnete Weise verwaltet werden, wodurch unn?tige Doppelarbeit reduziert und die Kosten für die Datenverwaltung gesenkt werden.
Verbesserung des Schutzes der Datensicherheit:Datenklassifizierung und -klassifizierung k?nnen basierend auf der Sensibilit?t der Daten unterschiedliche Ebenen des gezielten Schutzes bieten, um den Zugriff oder die Offenlegung durch unbefugtes Personal zu verhindern.
Datenaustausch und Zusammenarbeit:Formulieren Sie auf der Grundlage von Klassifizierung und Einstufung entsprechende Autorit?tsverwaltungsmechanismen, autorisieren Sie Daten nach verschiedenen Kategorien und Ebenen, erfüllen Sie den Austausch und die Zusammenarbeit und st?rken Sie die Informationskommunikation.
Unterstützen Sie Gesch?ftsentscheidungen:Daten sind eine wichtige Grundlage zur Unterstützung von Gesch?ftsentscheidungen. Durch die Klassifizierung und Einstufung von Daten kann die Bedeutung und Relevanz der Daten besser verstanden werden, was eine zuverl?ssigere Unterstützung und Referenz für Gesch?ftsentscheidungen 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.
Textklassifizierung:
Bei der Textdatenverarbeitung kann überwachtes Lernen Modelle anhand beschrifteter Textdatenproben trainieren, um eine automatische Textklassifizierung zu erreichen, z. B. Stimmungsanalyse, Themenerkennung usw.
Bilderkennung:Bei der Bilddatenverarbeitung kann überwachtes Lernen Modelle anhand beschrifteter Bilddatenproben trainieren, um eine automatische Klassifizierung von Bildern zu erreichen, z. B. Objekterkennung, Gesichtserkennung usw.
Audioerkennung: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:
Clusteranalyse:
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 gro?en 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 gro?e 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 gro?e 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 gro?e Anzahl unbeschrifteter Datenproben trainieren, um eine automatische Klassifizierung abnormaler Daten zu erreichen .
4. Abstimmung von Gesch?ftsszenarien und KI-Trainingsmethoden
Bei praktischen Anwendungen ist es entscheidend, die geeignete KI-Trainingsmethode passend zum Gesch?ftsszenario auszuw?hlen. Im Folgenden finden Sie einige Vorschl?ge zum Abgleichen von Gesch?ftsszenarien mit KI-Trainingsmethoden:
Für Gesch?ftsszenarien, die bereits über eine gro?e Menge an gekennzeichneten Daten verfügen, k?nnen Sie eine überwachte Lernmethode für das Training ausw?hlen, um eine effiziente Datenklassifizierung und -klassifizierung zu erreichen.
Für Gesch?ftsszenarien ohne gekennzeichnete Daten, aber mit einer gro?en Menge unbeschrifteter Daten k?nnen Sie eine unbeaufsichtigte Lernmethode für das Training ausw?hlen und basierend auf den Merkmalen und der Struktur der Daten selbst klassifizieren und klassifizieren.
Für Gesch?ftsszenarien mit einer kleinen Menge beschrifteter Daten und einer gro?en Menge unbeschrifteter Daten k?nnen Sie für das Training eine halbüberwachte Lernmethode w?hlen, bei der beschriftete Daten und unbeschriftete Daten vollst?ndig genutzt werden, um eine intelligente Klassifizierung und Klassifizierung zu erreichen .
Für Datenklassifizierungs- und Bewertungsanforderungen in bestimmten Gesch?ftsfeldern k?nnen Sie gezielte KI-Trainingsmethoden für das Training ausw?hlen, 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 vollst?ndig 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 M?glichkeiten aufgeführt, wie KI und Menschen bei der Datenklassifizierung und -bewertung zusammenarbeiten:
Menschliche Experten beteiligen sich an der Kennzeichnung von Daten: Beim überwachten Lernen k?nnen 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, k?nnen Menschen die Ergebnisse überprüfen und anpassen, m?gliche Fehler im Modell korrigieren und die Genauigkeit der Klassifizierung und Bewertung verbessern.
Kontinuierliche Optimierung von Modellen: Da sich Gesch?ftsanforderungen und Dateneigenschaften ?ndern, müssen KI-Modelle kontinuierlich optimiert und aktualisiert werden. Menschen k?nnen das Modell basierend auf tats?chlichen Bedingungen anpassen und optimieren, um es besser an Gesch?ftsszenarien anzupassen.
3. Fazit
Datenklassifizierung und -bewertung sind ein wichtiger Bestandteil der Datenverwaltung und -analyse und von gro?er Bedeutung für die Entwicklung von Unternehmen. Durch die Auswahl der geeigneten KI-Trainingsmethode entsprechend dem Gesch?ftsszenario 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.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-gestützte Datenklassifizierung und -klassifizierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Hei?e KI -Werkzeuge
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!
Hei?er Artikel
Hei?e Werkzeuge
Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grunds?tzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich betr?gt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement betr?gt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement betr?gt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erkl?rte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivit?t, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Ged?chtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, k?nnen sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschl?ge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verst?ndnis der Softwaresprache und den g?ngigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur L?sung der von ihnen zu l?senden Probleme, entspricht jedoch h?ufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen h?ufig Vorschl?ge, die ge?ndert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen F?higkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsf?hig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus gro?en Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort gro?e Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung ?verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings h?rt das Modell tats?chlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren k?nnen. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Dom?nen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zus?tzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die M?glichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre F?higkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es ver?ndert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als ?Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolution?re Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für gro?e Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der F?rderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datens?tze k?nnen nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die F?higkeiten gro?er Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die F?higkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datens?tze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datens?tze immer noch einige M?ngel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schr?nken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und k?nnen die F?higkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollst?ndig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Eine neue ?ra der VSCode-Frontend-Entwicklung: 12 sehr empfehlenswerte KI-Code-Assistenten
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-?kosystem für unz?hlige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine pr?zise Code-Vervollst?ndigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit w?hrend des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag ver?ffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), haupts?chlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
