CLICK AI 가이드 / 학습형태별 / 카테고리


Click AI에서 제공하는 카테고리 분류란

특정한 규칙에 의해 체계적으로 구성된 카테고리를 예측하기 위한 기계학습입니다.

카테고리 분류를 통해 예측을 하기 위해서는 학습 데이터가 필요합니다.

학습데이터는 .csv 파일이며, 그 안에는 카테고리 분류에 사용 될 데이터가 필요합니다.

카테고리 형식으로 된 데이터( 예: A,B,C... 혹은 1,2,3...)는 무엇이든 예측값으로 선정할 수 있으며, 예측값으로 선정 된 나머지 값들은 예측값을 예측하기 위한 학습 데이터로써 사용됩니다.

예측값으로 선정하게 될 카테고리 형식의 데이터는 알파벳, 숫자 혹은 다른 어떤 연속적인 숫자가 아닌 값으로 설정하실 수 있습니다.

데이터의 특색에 맞게 예측에 필요하다고 판단되는 내용들을 추가하고 예측에 사용 될 카테고리값을 기입하시면 됩니다.

예제 샘플링은 단순히 데이터를 클릭AI 사용에 돕기 위해 보여주는 예시일 뿐이며, 굳이 똑같은 양식으로 하실 필요는 없습니다. 필요에 따라 얼마든지 추가 혹은 수정을 통해서 클릭AI에 넣으실 수 있습니다.

카테고리 분류에 대한 데이터 준비가 완료되셨다면, 정형 데이터 카테고리 분류를 통해 인공지능 모델을 생성할 수 있습니다.

예제) 대출심사.csv_.csv)

예제) 카드발금심사.csv_.csv)

예제) 투자상품추천.csv_.csv)

예제) 고객카드추천.csv_.csv)

예제) 개인맞춤보험추천.csv_.csv)

예제) 보험사기예측.csv_.csv)

예제) 생명보험가입위험수준예측.csv_.csv)

예제) ph농도예측.csv_ph.csv)