Con la ayuda de los modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) basados en Machine Learning, tu empresa puede acelerar sus procesos, realizar predicciones más precisas y descubrir nuevos conocimientos a partir de los datos existentes.
Es importante elegir el servicio de IBM Watson adecuado para su caso de uso específico. Pero ¿Cómo sabe un modelo de machine learning cómo leer mis datos?, o mejor aún ¿Cómo sabe un modelo de aprendizaje automático qué datos buscar? La respuesta depende del modelo que utilice.
¿Qué es IBM Studio?
IBM Watson knowledge estudio es un servicio de procesamiento de lenguaje natural que se utiliza para análisis de texto, este servicio nativo en la nube utiliza Deep Learning para extraer metadatos de contenido específico como lo son:
Conceptos: (Identifica conceptos generales en tu contenido.)
Categorías: (Categoriza tu contenido en una taxonomía jerárquica de 5 niveles.)
Entidades: (Detecte personas importantes, lugares, entidades geopolíticas y otros tipos de entidades.)
Sentimiento: (Determina si tu contenido transmite un sentimiento positivo o negativo.)
Emoción: (Detecta emociones como ira, disgusto, miedo, alegría o tristeza que transmite tu contenido.)
Relaciones: (Identifica las relaciones entre entidades en tu contenido.)
Roles semánticos: (Identifica los sujetos de las acciones y los objetos sobre los que actúan Metadatos.)
Con estos metadatos podrás entrenar tu modelo de inteligencia artificial para comprender el significado y las relaciones específicas del caso de uso que le asignes por ejemplo:
-Recomendación de contenido
Se utiliza para recomendar contenido similar a lo que tus usuarios están interesados en ver o experimentar.
-Optimización de la publicidad
Garantiza la ubicación adecuada de los anuncios según el contenido de la página y los patrones de los espectadores.
IBM Watson Knowledge es ideal para clientes que están dando sus primeros pasos en la modernización de su estructura de datos, mencionaremos algunos ejemplos de problemas que este software multisectorial ayuda a abordar:
Sector Financiero:
-Reduzca el tiempo para ofrecer préstamos mediante la automatización del proceso de calificación de riesgos.
-Optimice la respuesta con una mejor predicción de ventas adicionales / ventas cruzadas e identificación de clientes de alto valor.
-Integre el aprendizaje automático en aplicaciones para impulsar una mejor experiencia del cliente.
Retail
-Acelere el pronóstico de ventas y mejore la planificación del inventario.
-Proporcione las mejores ofertas siguientes con comprensión de los comportamientos de compra.
-Cree nuevas ofertas y paquetes basados en los comentarios de los clientes y el sentimiento social.
Manufactura
-Haga que el pronóstico de la demanda funcione para predecir los niveles correctos de suministro de bienes y productos finales.
-Reduzca los defectos y prediga fallas potenciales.
-Optimice las operaciones con la automatización al reducir los errores humanos.
Educación
-Mejorar el éxito y la retención de los estudiantes.
-Comprender y predecir el reclutamiento de estudiantes.
-Acelerar la investigación y buscar nuevos patrones / tendencias que puedan conducir a un gran avance.
Telecomunicaciones
-Reduzca la rotación de clientes y comprenda los comportamientos de alto nivel de influencia para la venta cruzada / venta adicional.
-Reduzca los costos de reparación y el tiempo de inactividad a través del mantenimiento predictivo.
-Mejore la experiencia del cliente al tener una visión integral: compra, uso, soporte, visita a la tienda, etc.
Caso de estudio
Descripción: El cliente está sacando el máximo beneficio de IBM Watson® y sus poderes de inteligencia artificial para automatizar muchas tareas que actualmente realizan los asistentes legales y abogados, más allá de la mera investigación legal o análisis de datos. El cliente está redefiniendo la forma en que estos profesionales brindan valor a sus clientes, ya sea como asesores legales externos o internos.
Objetivo: Ayudar al equipo de abogados a redactar trabajos de litigio de alta calidad en minutos y reducir los costos en un 80%
El Reto: desarrollar y lanzar una plataforma de inteligencia artificial diseñada para automatizar los aspectos más rutinarios y repetitivos de la práctica legal, especialmente en las primeras etapas del trabajo de litigio, incluidas tareas como recepción de quejas, respuesta de quejas, solicitudes de producción e interrogatorios.
Solución: Se desarrolló de una plataforma de inteligencia artificial única en su tipo para automatizar las tareas de litigio de rutina utilizando Watson Natural Language Understanding y Watson Knowledge Studio.
Con Watson Natural Language Understanding y Watson Knowledge Studio, se necesitan dos minutos o menos para los borradores de respuesta que antes requerían horas de trabajo.
Redefine las posibilidades al llevar el poder de las herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos de IBM líderes en la industria a Windows y MacOS. En el mundo actual necesitamos modernizar la arquitectura de los datos y acelerar el motor de innovación mientras mantiene las luces encendidas.
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