Projekti kirjeldus

Objektide tuvastamine

Kui klasterdamise korral jaotab arvuti ise objektid gruppidesse, võimaldades näha ootamatuid mustreid, siis sageli on vaja jaotada objektid (kliendid, tooted, nähtused, tekst) meie enda poolt määratud gruppidesse. Esmalt õpetame me arvutile selgeks, mis igat objekti iseloomustab ning sealt edasi suudab arvuti juba ise määratleda, millisesse gruppi objekt kuulub.

Klassifitseerimismeetodeid kasutatakse edukalt kasutatud näiteks järgnevates olukordades:

  • Ettevõte üritab pidevalt leida uusi kliente, võttes nendega telefonitsi või meili teel ühendust ja pakkudes oma toodet. Klassifitseerimise abil on võimalik muuta protsess efektiivsemaks, jaotades inimesed varasema kogemuse baasil potentsiaalseteks klientideks ning ebatõenäolisteks klientideks.
  • Ettevõtte juht võib olemasolevate töötajate põhjal nimetada, kes tema ettevõttesse on tööle sobinud ja kes mitte. Võttes aluseks varasema kogemuse, on võimalik uued tööotsijad jaotada konkreetsesse ettevõttesse sobivateks ja ebasobivateks.
  • Ettevõttel on suur kliendibaas ning ta teab, milliste klientidega on varasemalt probleeme olnud. Nende andmete baasil on võimalik jaotada kliendid potentsiaalselt problemaatilisteks ja vähemproblemaatilisteks ning rakendada saadud teadmist kliendisuhtluse viimisel uuele tasemele.
  • Haiglad võtavad vähirakkude tuvastamiseks proove, mis määratletakse hea- või halvaloomuliseks ekspertide arvamuse põhjal. Klassifitseerimismeetodid võimaldavad kokku hoida arstide tööaega ning muuta selle protsessi automaatseks.
  • jne

objektide_tuvastamine