정형 데이터 분류(ANN)

CLICK AI는 누구나 만들 수 있는 딥러닝 기반의 인공지능으로 데이터 프로세스를 모두 커버합니다.

정형 데이터 분류(ANN)

CLICK AI는 누구나 만들 수 있는 딥러닝 기반의 인공지능으로 데이터 프로세스를 모두 커버합니다.

정형 데이터란?

엑셀 형태의 테이블 구조에 입력된 데이터 묶음을 의미합니다. 가장 흔한 데이터 형태이며, 엑셀 등으로 친숙한 데이터 형태입니다.

정형 데이터란?

엑셀 형태의 테이블 구조에 입력된 데이터 묶음을 의미합니다. 가장 흔한 데이터 형태이며, 엑셀 등으로 친숙한 데이터 형태입니다.

비용 최적화

딥러닝 기반의 AI를 개발하여마케팅, 재고, 생산 등 다양한 비용에 대한 예측을 통해 비용 최적화 작업을 분석하고 자동화할 수 있습니다.

고객 맞춤 추천

축적된 고객 데이터와 카테고리화된 선호 분야 간의 데이터를 분석하면, 추후 신규 고객 및 기존 고객들의 선호 분야를 예측하여 고객 맞춤 추천 서비스를 개발할 수 있습니다.

이상 탐지

각 데이터에 대한 특정 범위 내의 연속되는 값을 학습하면 정상 범위 외의 이상 거래 금액을 탐지하거나, 설비에 치명적인 정상 온도 외의 온도 등 범위 외의 이상 값을 탐지할 수 있습니다.

비용 최적화

딥러닝 기반의 AI를 개발하여마케팅, 재고, 생산 등 다양한 비용에 대한 예측을 통해 비용 최적화 작업을 분석하고 자동화할 수 있습니다.

고객 맞춤 추천

축적된 고객 데이터와 카테고리화된 선호 분야 간의 데이터를 분석하면, 추후 신규 고객 및 기존 고객들의 선호 분야를 예측하여 고객 맞춤 추천 서비스를 개발할 수 있습니다.

이상 탐지

각 데이터에 대한 특정 범위 내의 연속되는 값을 학습하면 정상 범위 외의 이상 거래 금액을 탐지하거나, 설비에 치명적인 정상 온도 외의 온도 등 범위 외의 이상 값을 탐지할 수 있습니다.

CLICK AI  활용백서

CLICK AI 활용백서에서 물체인식의 활용 사례를 확인할 수 있습니다.

더 알아보기 →

연 소득분위 예측

연간 소득분위는 한 회계 연도에 벌어 들인 소득을 분위별로 나눈 것입니다. 소득에는 연봉, 보너스, 초과 근무 등 모든 것이 포함됩니다. 여러 사람들의 특징 데이터를 활용하여 연 소득분위를 예측하거나, 특징의 중요도 분석을 통해 연 소득분위에 큰 영향을 미치는 것이 무엇인지 확인할 수 있습니다.
CLICK AI는 데이터 과학자나 통계적 지식이 없어도

출처 : 테크월드(http://www.epnc.co.kr)일 밝혔다. 인공지능을 활용해 신약을 개발하는 것이 ���편화된 가운데, 해당 툴을 제공하겠다는 것이다. 현재 상당수 제약업체들은 신약 데이터의 성분이나 부작용을 예측하기 위해 엑셀 데이터 형태의 인공지능 개발(ANN)을 하거나, 신약 분자 구조를 모형화해 이미지 형태의 인공지능 개발을 하는 합성곱 신경망(CNN)을 사용한다. 또 비슷한 형태의 신약 모형을 수백장 만드는 인공지능 개발(GAN) 기술도 도입되는 추세다.

의료보험 비용 예측

환자의 여러 특징 데이터를 활용하여 의료보험비용을 예측하거나, 특징의 중요도 분석을 통해 의료보험비용에 큰 영향을 미치는 것이 무엇인지 확인할 수 있습니다.

은행 마케팅 결과 예측

최근 금융 서비스 부문의 마케팅이 AI도입을 시작하고 있습니다. 초기 마케터들은 방대한 데이터를 가지고 패턴화하여 분석 결과를 통해 기존 고객들에 대한 마케팅 방식을 개선하였습니다다. 하지만 점점 늘어나는 데이터를 유지 관리하고 분석하며 패턴을 만들어 예측하는 것도 쉽지않은 일입니다.

CLICK AI  활용백서

CLICK AI 활용백서에서 물체인식의 활용 사례를 확인할 수 있습니다.


연 소득분위 예측

연간 소득분위는 한 회계 연도에 벌어 들인 소득을 분위별로 나눈 것입니다. 소득에는 연봉, 보너스, 초과 근무 등 모든 것이 포함됩니다. 여러 사람들의 특징 데이터를 활용하여 연 소득분위를 예측하거나, 특징의 중요도 분석을 통해 연 소득분위에 큰 영향을 미치는 것이 무엇인지 확인할 수 있습니다.
CLICK AI는 데이터 과학자나 통계적 지식이 없어도

출처 : 테크월드(http://www.epnc.co.kr)일 밝혔다. 인공지능을 활용해 신약을 개발하는 것이 ���편화된 가운데, 해당 툴을 제공하겠다는 것이다. 현재 상당수 제약업체들은 신약 데이터의 성분이나 부작용을 예측하기 위해 엑셀 데이터 형태의 인공지능 개발(ANN)을 하거나, 신약 분자 구조를 모형화해 이미지 형태의 인공지능 개발을 하는 합성곱 신경망(CNN)을 사용한다. 또 비슷한 형태의 신약 모형을 수백장 만드는 인공지능 개발(GAN) 기술도 도입되는 추세다.

의료보험 비용 예측

환자의 여러 특징 데이터를 활용하여 의료보험비용을 예측하거나, 특징의 중요도 분석을 통해 의료보험비용에 큰 영향을 미치는 것이 무엇인지 확인할 수 있습니다.

은행 마케팅 결과 예측

최근 금융 서비스 부문의 마케팅이 AI도입을 시작하고 있습니다. 초기 마케터들은 방대한 데이터를 가지고 패턴화하여 분석 결과를 통해 기존 고객들에 대한 마케팅 방식을 개선하였습니다다. 하지만 점점 늘어나는 데이터를 유지 관리하고 분석하며 패턴을 만들어 예측하는 것도 쉽지않은 일입니다.

정형 데이터 분석 자동화

정형 데이터를 딥러닝 기반의 인공지능으로 분석하고,  누구나 이해할 수 있는 처방적 분석 결과와 함께 시각화 분석 리포트를 제공합니다.

정형 데이터 분석 자동화

정형 데이터를 딥러닝 기반의 인공지능으로 분석하고, 누구나 이해할 수 있는 처방적 분석 결과와 함께 시각화 분석 리포트를 제공합니다.

정형 데이터 분석
자동화

정형 데이터를 딥러닝 기반의 인공지능으로 분석하고, 누구나 이해할 수 있는 처방적 분석 결과와 함께 시각화 분석 리포트를 제공합니다.