机器学习:连接统计和 IT

您如何处理来自多个数据源的数百万个需要分类、编码和分析的数据点?而且是实时的?在紧张的预算内?编码和分类这一切可能需要数年时间才能完成。更不用说成本了。机器学习提供了补救措施。

通过机器学习,我们手动审查和分类可用数据的子集。然后,我们使用这些子集通过最新的机器学习技术训练系统,以自动对原始数据进行编码和分类。我们可以随着时间的推移重新校准流程,以处理困难的数据模式和不断变化的需求。

机器学习让我们可以建立一个基础设施,我们可以接收和审查大量数据,并快速发现、分析和报告趋势。

威斯特 使用先进的方法来解决问题

威斯特 利用统计和 IT 的力量来解决数据管理挑战。我们开发了一种使用自然语言处理、机器学习方法和统计算法的多管齐下的方法。我们的工具包利用了神经网络和支持向量机方法、潜在语义索引和其他高级统计方法。

处理医院调查数据的良好预后

在处理大规模纵向数据时,机器学习是一个很好的工具。以一项提供全国住院护理数据的调查为例。 365bet开户 每年为调查收集数百万份医疗索赔记录。数据通过安全站点发送给我们。

我们使用机器学习开发了一个系统,可以根据记录中列出的付款人姓名自动对付款人类型进行分类:

  1. 我们构建了字典来将原始数据预处理为可用的输入。 
  2. 我们用预处理过的数据训练系统,并使用生成的“模型”对新数据进行编码。 
  3. 我们为数据管理建立了一个基础设施,以审查、检查质量、注释和更新结果。

我们的系统已经处理了数千万条记录,这在以前需要大量的体力劳动。我们还开发了一个系统来简化数据质量控制,从而减少了 80% 的人工审核。这允许数据管理人员专注于解决更困难的数据问题。

80%
减少所需的人工审核
系统简化数据质量控制以减少所需的人工审核

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