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AI 학습 데이터 자동 정리 및 필터링
1.업종 :
2.예산 :
3.제작 요청사항
현재 AI 모델 학습을 위한 데이터를 수집하고 있지만,
중복된 데이터, 불필요한 샘플, 편향된 데이터가 포함되어 있어 이를 정리하는 과정이 필요합니다.
수작업으로 데이터를 정리하는 시간이 많이 소요되므로, 자동으로 정제 및 필터링하는 시스템이 필요합니다.
1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식
- 여러 출처에서 데이터를 수집한 후 수작업으로 중복 데이터 제거
- 특정 기준에 따라 필요한 데이터와 불필요한 데이터를 분류
- 데이터셋 내 불균형을 수동으로 확인하여 조정
- 정제된 데이터를 다시 AI 학습용 포맷으로 저장
2. 자동화하고 싶은 업무
- 중복 데이터 자동 탐색 및 제거
- 데이터 노이즈 필터링 (예: 불완전한 문장, 특정 패턴 포함 데이터 삭제)
- 특정 기준을 설정하여 모델 학습에 적합한 데이터만 선별
- 데이터셋 내 라벨 분포를 분석하고 불균형 자동 조정
- 정제된 데이터를 AI 학습이 가능한 포맷으로 자동 저장
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반품 및 교환 요청 자동 관리
1.업종 :
2.예산 :
3.제작 요청사항
현재 업무 흐름 및 기존 방식
- 고객이 반품 또는 교환을 요청하면 수작업으로 기록 및 관리
- 요청 내용을 엑셀 또는 문서로 정리하여 담당자에게 전달
- 반품/교환 진행 상태를 수동으로 업데이트하며 완료 여부 체크
- 반품 및 교환 사유를 따로 정리하여 분석
자동화하고 싶은 업무
- 반품 및 교환 요청이 접수되면 자동으로 기록 및 정리
- 처리 진행 상태를 실시간으로 업데이트하여 추적 가능
- 반품 및 교환 요청을 유형별로 자동 분류
- 반품/교환 사유를 분석하여 주요 원인 파악
- 요청별 처리 소요 시간을 계산하여 개선 방향 도출