服务请求分类、问卷填写和呼叫记录

Question

我对机器学习很陌生。我刚刚完成了Azure的一些教程，并完成了一个实践工作流程(汽车价格预测)。我希望我能在这里问一些基本问题。

场景:我们通过电子邮件从客户那里获得服务请求。这有客户名称，用户名，电子邮件id，受影响的设备，电话类型和有经验的问题(这是一个免费的文本区域)。

员工阅读这封电子邮件，主要是遇到的问题。根据问题经历部分，S/他采取了相应的行动。我们将有4-6个字段(请求类型、几个问卷等).经历过的问题是一个免费的文本区域，客户可以在这里写任何关于这个问题的内容。

这是否符合人工智能模型，如果我们有最后2-3年的数据。如果是，多类分类是解决方案吗？如果没有，这里需要使用哪种ML算法。我能依赖Azure吗?还是我们需要为此建立一个新的模型/算法？

如果这是一个过于基本的问题，很抱歉

Answer 1

他读取这个，然后在另一个应用程序中记录一个呼叫。在那里，他必须填写请求类型和一些调查问卷。

这是一个“多类”分类问题。

您可以从一个库开始，它使文本、分类和数字属性很容易混合。

文本：“问题有经验”属性(库应该能够在文本上应用NLP )分类：“请求类型”和类似属性数字：“价格”和类似属性(如果适用)

其中一个图书馆是: Uber Lugwig

如果你有CSV的数据，应该不会超过几个小时来训练模型。

文档：https://uber.github.io/ludwig/user_指南/指南

简介：https://hackaday.com/2019/02/25/ludwig-promises-easy-machine-learning-from-uber/