Tự động hóa phân loại phiếu hỗ trợ bằng ML và Big Data

Created using ChatSlide

Bài thuyết trình này cung cấp một cái nhìn toàn diện về nghiên cứu cải thiện hệ thống hỗ trợ thông qua ứng dụng công nghệ và giải pháp học máy tiên tiến. Với mục tiêu phân loại tự động, dựa trên kiến trúc Dữ liệu Lớn với Apache Kafka và Spark, bài trình bày đi sâu vào phân tích ưu và nhược điểm của giải pháp. Các mô hình như Logistic Regression, Random Forest, và BERT được sử dụng để tăng tính chính xác. Kết quả triển khai cho thấy sự gia tăng hiệu suất và tiết kiệm chi phí, mở ra nhiều hướng...