机器学习:桥接统计和IT

如何处理来自多个数据源的数百万个需要分类的数据点, 编码, 和分析? 而且是实时的? 而且预算很紧? 编码和分类可能需要数年时间才能完成. 更不用说费用了. 机器学习提供了补救措施.

使用机器学习,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,以自动编码和分类原始数据. 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.

机器学习让我们建立一个基础设施,我们可以接收和审查大量的数据, 并迅速点, 分析, 报告趋势.

365体育亚洲唯一官方入口采用先进的解决方法

365体育亚洲唯一官方入口利用统计和IT的力量来解决数据管理的挑战. 我们开发了一种使用自然语言处理的多管齐下的方法, 机器学习方法, 和统计算法. 我们的工具箱利用了神经网络和支持向量机方法, 潜在语义索引, 以及其他先进的统计方法.

处理医院调查资料预后良好

机器学习在处理大规模的纵向数据时是一个很好的工具. 例如,一项调查提供了关于住院病人的全国数据. 韦斯特公司每年为这项调查收集数百万份医疗索赔记录. 数据通过一个安全的网站发送给我们.

使用机器学习, 我们开发了一个系统,可以根据记录中列出的支付人姓名自动分类支付人的类型:

  1. 我们建立字典来将原始数据预处理成可用的输入. 
  2. 我们用预处理后的数据训练系统,并使用得到的“模型”对新数据进行编码. 
  3. 我们建立了数据管理的基础设施来进行审查, 检查质量, 注释, 和更新的结果.

我们的系统已经处理了数千万条记录, 以前需要大量体力劳动的东西. 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%的人工审查. 这允许数据管理人员专注于解决更困难的数据问题.

80%
减少所需的人工审查
系统简化了数据质量控制,减少了人工审查的需要

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关于我们 职业生涯

365体育亚洲唯一官方入口员工.
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芝加哥都市规划局
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乔治亚州运输部
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马里兰癌症登记处
密歇根卫生与公众服务部
国家科学基金会
纽约市市长经济机会办公室
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罗伯特·伍德·约翰逊基金会
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密歇根大学
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