Hei, semuanya.
Dan selamat datang kembali.
Sekarang, dalam video hari ini, kita akan membahas tentang layanan Amazon comprehend.
Sekarang, sebelum kita melanjutkan dan menjelajahi layanan ini, mari kita lihat contoh penggunaan sederhana untuk memahami manfaat
yang akan diberikan oleh layanan ini.
Jadi, anggap saja ada 100 perwakilan pelanggan yang bekerja di call center.
Dan berdasarkan jumlah panggilan yang telah diterima, semua percakapan yang terjadi antara
perwakilan dan pelanggan, percakapan ini secara otomatis diubah menjadi teks menggunakan beberapa
bentuk konverter suara ke teks.
Nah, berdasarkan percakapan berbasis teks yang terekam dalam database ini, manajemen ingin mengetahui
sentimen keseluruhan dari percakapan tersebut, apakah pelanggan merasa senang atau malah sebaliknya,
dan seterusnya.
Sekarang, untuk mencapai kasus penggunaan seperti itu, Anda memerlukan beberapa jenis layanan pembelajaran mesin
yang dapat menelusuri teks yang sedang direkam.
Sistem ini dapat melihat kata kunci dan berdasarkan kata kunci tersebut dapat mengidentifikasi apakah pelanggan senang atau
tidak senang.
Dan untuk mengatasi kasus penggunaan seperti itu, layanan komprehensif Amazon dapat digunakan.
Jadi, secara garis besar.
Comprehend adalah layanan pemrosesan bahasa alami yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan wawasan dan hubungan
yang berharga dalam teks.
Contohnya, di sisi kiri, Anda memiliki teks tertentu yang tersedia.
Anda memasukkan teks tersebut ke layanan memahami.
Layanan komprehensif akan memeriksa teks-teks ini dan berdasarkan hal tersebut akan melakukan beberapa analisis
terkait dengan apakah pelanggan senang atau tidak senang, apakah ada sentimen positif atau
negatif, apakah ada data PII yang dibagikan sebagai bagian dari teks tersebut.
Pia tidak lain adalah semacam data pribadi, mungkin nomor telepon, mungkin informasi kartu debit, kartu kredit, dan sebagainya.
Dan juga dapat mendeteksi bahasa yang digunakan dalam percakapan.
Jadi, ini adalah gambaran umum tingkat tinggi.
Mari kita lanjutkan dan lihat secara praktis pada postingan berikutnya yang akan membahas beberapa detail lainnya.
Jadi, di dalam konsol, mari kita lanjutkan dan segera membuka layanan pemahaman.
Dan dari Anda, mari kita lanjutkan dan segera luncurkan pemahaman sekarang di dalam.
Satu hal yang akan Anda lihat yaitu, pada teks input, Anda bisa langsung menentukan teksnya.
Teks ini tidak lain adalah teks yang dihasilkan dengan menggunakan semacam konverter ucapan ke teks berdasarkan kasus
penggunaan yang telah kita bahas.
Dan berdasarkan teks input ini di dalam insight, pada dasarnya Anda akan mendapatkan berbagai informasi yang terkait dengan
entitas.
Bahkan, misalnya, dalam teks ini, ia dapat mendeteksi entitas tertentu dan jenis entitas
tersebut adalah orang, organisasi, kuantitas, ia dapat mendeteksi beberapa jenis lokasi yang dibagikan.
Demikian pula, seperti yang kita bahas tentang sentimen di sini, pada dasarnya adalah mendeteksi apa sentimennya, apakah
netral dengan tingkat kepercayaan tertentu, positif, tingkat kepercayaan tertentu dan sebagainya.
Jadi untuk video hari ini, saya memiliki dua contoh ulasan yang tersedia.
Saya juga akan menambahkan ini setelah video ini agar Anda dapat merujuknya.
Yang pertama adalah ulasan positif, yang kedua adalah ulasan negatif.
Jadi, mari kita lanjutkan dan mencobanya.
Kita akan menambahkannya dan kita akan melihat apa saja hal-hal yang memahami X, Jadi saya akan menghapus teksnya.
Izinkan saya menambahkan ulasan ini di sini.
Saya akan melakukan analisis dan berdasarkan teks analisis, ia dapat mendeteksi bahwa ada entitas tertentu
seperti John Smith, jenis entitas orang, dan juga dapat mendeteksi lokasi tertentu.
Hal berikutnya yang akan kita bahas adalah sentimen di sini.
Dan dalam sentimen di sini, Anda dapat melihat bahwa sentimen ini menyatakan positif dengan angka 0. 999 keyakinan dan lainnya, yang netral, negatif
dan campuran adalah 0. 00.
Bersamaan dengan itu, ia juga memeriksa bahasa yang bernilai 0. 98 Bahasa Inggris.
Dan juga memverifikasi jika ada data PII yang dibagikan.
Demikian pula, mari kita juga menyalin ulasan negatif.
Mari kita tambahkan dalam teks masukan.
Saya akan melakukan analisis.
Kali ini, mari kita lihat sentimennya secara langsung.
Dan di sini Anda dapat melihat bahwa ini adalah sentimen negatif secara keseluruhan.
Bagus.
Jadi, saya harap dengan tinjauan umum tingkat tinggi ini, Anda memahami dasar-dasar layanan comprehend.
Sekarang, bersamaan dengan ini, comprehend juga dilengkapi dengan fitur medis, sehingga Anda juga dapat menyebutnya
sebagai Amazon comprehend medical dan ini adalah layanan NLP yang sangat memenuhi syarat yang terutama menggunakan pembelajaran
mesin untuk mengekstrak data kesehatan dari teks medis, seperti prosedur resep atau diagnosis.
Jadi, jika ada resep yang diberikan oleh otoritas medis yang sesuai untuk kasus penggunaan
semacam itu, Anda dapat menggunakan fitur memahami medis.
Jadi sebelumnya, Comprehend Medical juga merupakan bagian dari layanan Amazon Comprehend, tetapi sekarang mereka
telah memisahkannya.
Jadi, Anda melihat mereka memiliki layanan yang berbeda dalam memahami medis.
Jadi pada tahap ini wilayah Singapura tidak didukung.
Jadi, mari kita lekas melompat ke wilayah Virginia di mana layanan ini tersedia.
Jadi, mari kita lanjutkan dan lihat apa saja yang dilakukan oleh layanan medis.
Jadi ada contoh teks input yang sudah tersedia, dan teks input ini berisi berbagai informasi yang berhubungan
dengan perawatan kesehatan, termasuk nama obat dan berbagai detail lainnya.
Dan di dalam sini Anda melihat analisis yang telah dilakukan di mana ia dapat secara otomatis mendeteksi
berbagai informasi terkait dosis, berbagai informasi terkait kesehatan pasien, dan sebagainya.
Jadi, ini juga merupakan layanan yang cukup menarik jika informasi terkait perawatan kesehatan dan informasi resep
perlu dianalisis.
Jadi itulah gambaran umum tingkat tinggi tentang memahami medis dan dengan ini akan mengakhiri video hari ini.