Maschinelles Lernen
Vorsprung durch Machine Learning
Mithilfe von Machine Learning Modellen können Unternehmen die Effizienz ihrer Prozesse deutlich verbessern. Für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning Verfahren sind Erwartungen und Geschäftsnutzen in Einklang zu bringen. Daten, die über verschiedene Kanäle hinweg verteilt sind, lassen sich mit Hilfe von Machine Learning strukturieren, auswerten und automatisiert verarbeiten. Vorab müssen dazu Datenmodelle auf spezifische Fragestellungen trainiert werden. Mit unserer Expertise wählen wir die passende Architektur und Modelle aus, die den größtmöglichen Trainingserfolg erzielen und auf Ihr Ziel ausgerichtet sind.
Wir helfen Ihnen, Ihre Daten und Prozesse in Hinblick auf den Einsatz von Machine Learning zu bewerten und vorzubereiten, sowie ein passendes Modell für Ihren Anwendungsfall zu identifizieren, zu trainieren und in Produktion zu bringen.
Datenpotenziale nutzen
Bevor überhaupt Machine Learning eingesetzt wird, klären wir gemeinsam, mit welchem Ansatz sich Ihre Fragestellungen lösen lassen, ob Machine Learning grundsätzlich geeignet ist und welche Ressourcen (Daten, Hardware, Personen) dazu vorhanden bzw. nötig sind. Vor einem Training bestimmen wir die passende Architektur für die gelabelten Daten und trainieren je nach Fragestellung und Ziel mit bereits vorhandenen, individuell angepassten oder auch neuen eigenen Modellen.
Wir eruieren vorhandene Daten nach Art und Menge, schließen ggf. Datenlücken, evaluieren Wege zur Datenerhebung und identifizieren mögliche Qualitätsprobleme.
Warum Neofonie?
Wir arbeiten sowohl in unseren Forschungs- als auch unseren Kundenprojekten mit unterschiedlichen Modellen und Methoden. Wir verarbeiten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und sind in der Lage, Informationen aus Texten, Bildern, Audios oder Videos für das maschinelle Lernen aufzubereiten. Dabei setzen wir neuronale Netze, Support Vector Machines oder klassische Expertensysteme ein. Aber auch für numerische Daten haben wir Big-Data- und BI-Lösungen zur Hand.
Unsere Services
Data Understanding
Business Understanding
Modeling
Promting
Labeling
Finetuning
Destillation
Evalution/Deployment
Whitepaper
NLP-Frameworks im Vergleich
Die automatisierte Analyse von natürlichsprachlichen Textdaten kommt bei der Verwendung automatischer Sprachassistenten (Chatbots) ebenso wie im Rahmen einer intelligenten Suche in Textdaten sowie bei inhaltsbasierten Empfehlungssystemen zum Einsatz. Wer deutschsprachige Textdaten analysieren möchte, muss das Rad aber nicht neu erfinden: Denn eine Vielzahl von Firmen entwickeln und optimieren dafür tagtäglich dedizierte NLP-Frameworks, welche in unterschiedlichem Grad die spezifischen Eigenheiten der deutschen Sprache berücksichtigen. Wir haben 23 Anbieter für deutschsprachige NLP-Frameworks im Rahmen unseres Whitepapers untersucht.
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