Es gibt viele Unterschiede zwischen tiefen neuronalen Netzen und dem menschlichen Gehirn, obwohl neuronale Netze biologisch inspiriert sind. Wann haben Sie das letzte Mal ein Bild eines Tieres, Vogels oder einer Pflanze angeschaut, es nicht sofort zuordnen können und waren verblüfft?
Was ist Sentiment-Analyse und was sind die wichtigsten Trends in der Sentiment-Analyse heute? Lernen Sie einige der einfachsten und modernsten Sentiment-Analyse-Technologien kennen und probieren Sie sie aus !
Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann Kunden von Verkäufern unterscheiden Ist es möglich, mithilfe von Natural Language Processing (NLP) zwischen unerwünschten Verkaufsansprachen und vielversprechenden Leads für das Kundenbeziehungsmanagement eines Unternehmens zu unterscheiden?
Heute, Donnerstag, der 5. Mai, wird weltweit der Internationale Tag der Hebamme gefeiert, organisiert von der International Confederation of Midwives .
Die Stellenausschreibungen für Data-Science-Berater sind seit 2013 um erstaunliche 256 % gestiegen. Warum? Der Bedarf an Datenerfassung und -verarbeitung ist überall.
Einige Möglichkeiten, wie wir kausale Effekte mithilfe von maschinellem Lernen , Statistik und Ökonometrie modellieren können, von einem religiösen Text aus dem 6.
Named Entity Recognition oder Produkterkennung ist die Aufgabe, Eigennamen und Wörter aus einer speziellen Klasse in einem Dokument zu erkennen, beispielsweise Produktnamen, Standorte, Personen oder Krankheiten .
Data Science in einer Organisation beginnt mit drei separaten Unterteams: dem Data Science-Team, dem Data Engineering-Team und dem Data Operations-Team.
Bedeutet der Schutz sensibler Daten, dass Sie auch Abstriche bei der Leistung Ihres maschinellen Lernmodells machen müssen? Wenn Sie maschinelles Lernen an der Universität studieren oder einen Online-Kurs belegen, arbeiten Sie normalerweise mit einer Reihe öffentlich verfügbarer Datensätze wie dem Titanic-Datensatz , dem Fisher’s Iris Flower-Datensatz oder dem Labeled Faces in the Wild- Datensatz.
Wie NLP- Dokumentähnlichkeitsalgorithmen verwendet werden können, um ähnliche Dokumente zu finden und Dokumentempfehlungssysteme zu erstellen. Stellen wir uns vor, Sie lesen ein Dokument und möchten herausfinden, welche anderen Dokumente in einer Datenbank diesem am ähnlichsten sind.
Wir untersuchen den möglichen Einfluss von maschinellem Lernen und KI auf die Rechtsbranche. Sich mutig dorthin wagen, wo sich noch kein Rechtsteam oder keine Rechtsabteilung zuvor gewagt hat – durch künstliche Intelligenz.
Wie können die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Datenwissenschaft gemeinnützigen Organisationen wie der White Ribbon Alliance dabei helfen, Umfragedaten zu analysieren und sie mit der Welt zu teilen?
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