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의료 분야의 Auto ML 활용사례AI 2023. 2. 26. 15:36
의료영상 분석 AutoML은 의료영상 분석 분야에서 많은 잠재력을 가지고 있습니다. AutoML을 사용하여 의료 영상 데이터를 분석하고, MRI, CT, X-ray, 초음파 등의 영상을 분류, 진단 및 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 질병 진단 AutoML을 사용하여 의료 진단 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 증상에 대한 확률 계산 모델, 암 진단을 위한 종양 탐지 모델, 심장 질환 예측 모델 등을 구축할 수 있습니다. 의료 데이터 관리 AutoML을 사용하여 의료 데이터를 관리하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 환자 데이터, 의료 기록 및 의료 영상 데이터 등을 자동으로 수집, 정리 및 분류할 수 있습니다. 약물 발견 AutoML은 의약 분야에서도 유용하게 사용될 수 있습니다. ..
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RPA의 금융권 활용 사례...RPA 2023. 2. 26. 13:51
신용카드 승인 프로세스 자동화 RPA는 신용카드 발급사의 승인 프로세스를 자동화할 수 있습니다. RPA를 활용하여 카드 신청서를 검토하고, 신청자의 신용 정보를 분석하고, 이를 기반으로 승인 또는 거절 결정을 내릴 수 있습니다. 금융 상품 가입 처리 자동화 RPA는 은행과 금융 회사가 제공하는 다양한 금융 상품(예: 예금, 대출, 투자 상품 등)의 가입 처리를 자동화할 수 있습니다. RPA를 활용하여 고객 정보와 상품 정보를 처리하고, 필요한 문서를 자동으로 생성하고, 해당 상품에 대한 승인 또는 거절 결정을 내릴 수 있습니다. 거래 처리 자동화 금융 거래 처리를 자동화하는 것은 RPA의 가장 일반적인 활용 사례 중 하나입니다. RPA를 활용하여 계좌 간 이체, 지불 처리, 대출 상환 등의 거래를 자동으..
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Auto ML이 이커머스 고객에게 도움을 줄 수 있는 방안AI 2023. 2. 25. 18:27
개인화된 제품 추천 Auto ML을 사용하면 고객의 이전 구매 기록, 검색어 및 취향 데이터를 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 적합한 제품을 더욱 쉽게 찾을 수 있습니다. 가격 예측 Auto ML을 사용하면 제품의 가격을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 이커머스 사이트는 가격을 적절하게 조절하고, 더 많은 판매 및 수익을 얻을 수 있습니다. 고객 이탈 예측 Auto ML을 사용하면 고객의 행동 패턴을 분석하여 이탈 가능성이 높은 고객을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 이커머스 사이트는 이탈을 방지하기 위한 적극적인 조치를 취할 수 있습니다. 구매 예측 Auto ML을 사용하면 고객의 구매 기록, 검색어 및 취향 데이터를 분석하여 구매 예측 모델을 구축할 수 있습니다...
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Auto ML이 은행권 고객의 디지털 마케팅에 어떤 도움을 줄 수 방안AI 2023. 2. 25. 18:19
Auto ML(Automated Machine Learning)은 기계학습 모델을 자동으로 구축하고 최적화하는 기술입니다. 이러한 기술은 은행권 디지털 마케팅에서 여러 가지 방식으로 사용될 수 있습니다. 다음은 Auto ML이 은행권 고객의 디지털 마케팅에 제공할 수 있는 도움에 대한 몇 가지 사례입니다. 고객 예측 Auto ML은 은행이 고객들의 행동 및 패턴을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, Auto ML은 고객이 대출을 신청할 가능성이 높은지, 새로운 신용카드를 발급 받을 가능성이 있는지 등을 예측할 수 있습니다. 대출 심사 Auto ML은 은행에서 대출 심사 프로세스를 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, Auto ML은 대출 신청서를 분석하고, 대출 신청자의 신용 점수와..
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이커머스 고객의 RPA 활용 방안은...RPA 2023. 2. 25. 18:10
RPA(Robotic Process Automation)는 머신러닝과 인공지능을 활용하여 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술입니다. 이러한 기술은 이커머스 업계에서 여러 가지 방식으로 사용될 수 있습니다. 다음은 RPA가 이커머스 고객에게 제공할 수 있는 도움에 대한 몇 가지 사례입니다. 주문 처리 자동화 이커머스 업체는 RPA를 사용하여 주문 처리 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 주문이 들어오면 RPA 솔루션이 주문 정보를 처리하고, 결제 처리를 수행하며, 제품 배송을 위한 배송 정보를 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 인력을 절약하고 주문 처리 시간을 단축할 수 있습니다. 고객 대응 자동화 RPA는 이커머스 업체에서 고객 대응을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, RPA 솔..
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RPA와 기존 엑셀 매크로 작업과의 차이점은?RPA 2023. 2. 24. 14:58
RPA(Robotic Process Automation)와 기존의 엑셀 매크로 작업은 비슷한 개념이지만, 몇 가지 차이점이 있습니다. 작업 범위: 엑셀 매크로는 주로 엑셀 스프레드시트 내에서 수행되는 작업에 대한 자동화를 지원합니다. 반면 RPA는 여러 응용 프로그램 및 시스템에서 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 RPA가 더 넓은 범위의 업무 자동화에 적합하다는 것을 의미합니다. 프로그래밍 언어: 엑셀 매크로는 VBA(Visual Basic for Applications)와 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 자동화 작업을 구현합니다. 반면 RPA는 프로그래밍 언어에 의존하지 않으며, 대신 사용자 인터페이스를 통해 작업을 자동화합니다. 유연성: 엑셀 매크로는 주로 고정된 작업을 자동화하는 데 사용..
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Auto ML이 기존 머신러닝 작업과 기술적으로 다른 점은 무엇일까요?AI 2023. 2. 24. 14:55
AutoML은 기존의 머신러닝 작업과 기술적으로 다른 점이 있습니다. 기존의 머신러닝 작업은 데이터 과학자나 전문가가 데이터를 수집하고, 전처리하며, 모델링과 평가를 수행하는 일련의 작업을 필요로 합니다. 하지만 AutoML은 이러한 과정을 자동화하여 데이터 과학 경험이 적은 사용자도 쉽게 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 합니다. AutoML은 다음과 같은 기술적 특징을 가집니다. 자동화된 전처리: AutoML은 데이터의 전처리 작업을 자동화합니다. 이는 데이터셋에서 누락된 값이나 이상치와 같은 문제를 처리하고, 데이터를 정규화하거나 스케일링하는 등의 작업을 수행합니다. 모델 선택과 구성: AutoML은 다양한 머신러닝 알고리즘을 자동으로 시도하며, 최상의 모델을 선택합니다. 또한 하이퍼파라미터 튜닝을..