Cosa abbiamo fatto?
Abbiamo analizzato la fattibilità della classificazione automatica dei documenti in base ai criteri forniti dal cliente. Il nostro team ha esplorato tecniche di classificazione supervisionata e non supervisionata, valutando i pro e i contro di ciascun approccio. Inoltre, abbiamo stimato i tempi e le risorse necessarie per implementare i modelli, considerando anche le attività preliminari, come l’etichettamento dei dati per l’addestramento.
Risultati
- Valutazione della fattibilità: Analisi approfondita dei requisiti tecnici per l’implementazione della classificazione automatica.
- Identificazione degli approcci migliori: Vantaggi e svantaggi delle tecniche supervisionate e non supervisionate, adattate al contesto aziendale.
- Proposte operative: Definizione delle attività preliminari e stima dei tempi e delle risorse necessari per implementare i modelli di classificazione.
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Come abbiamo analizzato le tecniche di classificazione documentale
Abbiamo condotto un’analisi tecnica approfondita che comprendeva sia lavoro di backoffice che incontri diretti con il cliente. Durante questa fase, abbiamo esaminato i criteri e le esigenze specifiche, identificato i tipi di classificazione più efficaci e valutato i pro e i contro di ciascun approccio. Questa attività ci ha permesso di delineare una strategia pratica per la fase di sviluppo successiva.
Gli obiettivi del progetto erano:
- Valutare la fattibilità della classificazione automatica in base ai requisiti dell’azienda.
- Identificare i migliori approcci di classificazione (supervisionati e non supervisionati).
- Definire i vantaggi, gli svantaggi e le attività necessarie per implementare i vari approcci.
La nostra soluzione: un’analisi metodologica per la classificazione dei documenti
Abbiamo ingegnerizzato un documento metodologico che descrive i risultati dell’analisi tecnica. Questo documento propone diversi approcci da adottare, definendo i passi pratici per l’implementazione della classificazione automatica dei documenti, insieme a stime dei tempi e delle risorse necessarie.
Risultati concreti: soluzioni pratiche per l’implementazione
Il progetto ha portato a risultati tangibili:
- Valutazione completa delle tecniche: Abbiamo identificato le soluzioni tecniche migliori per la classificazione automatica.
- Piano operativo chiaro: Abbiamo fornito un piano dettagliato con le fasi preliminari necessarie e i tempi di sviluppo stimati.
- Proposta di implementazione: Un documento che delinea le azioni pratiche per adottare le soluzioni di classificazione automatica.
Tecnologie utilizzate
- Algoritmi di Machine Learning supervisionati e non supervisionati per la classificazione automatica
- Tecniche di etichettamento dei dati per l’addestramento dei modelli
- Analisi delle regole statiche per la classificazione dei documenti