[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 4 3(인공지능). 마인드셋 intro to mindbot

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Introduction to MINDBOT October 2016

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Introduction to MINDBOTOctober 2016

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Agenda for today● Technology intro● Demo Video● Execution timeline● QnA

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WHY MINDBOT for Customer Support● MINDBOT for 1st level screening to reduce call volume● MINDBOT for 24 hour customer support● MINDBOT will classify which type of CS request and response accuracy - real

time

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We build CS-based deep learning platform

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Unsupervised text categorization

The purpose is to learn two kinds of text and categorize them from existing data without any supervision.

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Transform text into multi-dimensional vector matrix

A customer inquiry is transformed into 2,190-dimensional vector. Now we can categorize them using Convolutional Neural Network (CNN).

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66.3% inquiries were correctly answered automatically by AI

Among total 1,356 inquiries, we successfully classified and answered 899 cases fully automatically. Note that we only have limited size of data.

Multidimensional text visualization계정 결제

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Training accuracy increased to over 90% when we apply proper NN model

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We are able to classify 93% accuracy w/1 month data

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MINDSET collaborating with NASA JPL

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IEEE - to be published in October 2016 IN PRESS

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We provide very detailed analytics - in real time

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MINDBOT Platform Demo Video

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THANK YOU

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