Egal, ob Sie Inhaber eines Kleinunternehmens oder leitender Angestellter in einem größeren Unternehmen sind, Sie möchten, dass Ihr Unternehmen wächst. Seit 2008 interessieren sich Unternehmen stark für „Big Data“. Doch da Daten von Tag zu Tag relevanter werden, fragen sich viele Manager immer noch, was Datenberater tun.
Bevor wir eine der am häufigsten bei Google gestellten Fragen beantworten – „Was ist ein NLP-Experte?“ – sollten wir verstehen, was NLP ist.
Können symbolische KI, maschinelles Lernen oder hybride KI (eine Mischung aus beidem) für die juristische Argumentation verwendet werden? Ich habe mich mit dem Problem des juristischen Denkens mit KI beschäftigt. Juristisches Denken ist der Prozess, bei dem man unter Verwendung von Fakten und Informationen über das Gesetz zu einer rechtlichen Entscheidung kommt, und es ist eines der schwierigsten Probleme innerhalb der juristischen KI . Während ML-Modelle und andere praktische Anwendungen der Datenwissenschaft die einfacheren Teile der KI-Strategieberatung sind, ist juristisches Denken viel kniffliger.
Wie KI und maschinelles Lernen das Gesundheitswesen verändern. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen nimmt bereits enorm zu. Sie findet Anwendung in vielen Teilbereichen und bietet Unternehmen, Ärzten und Patienten gleichermaßen Vorteile. Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen ermöglicht nicht nur eine Transformation der Patientenversorgung, sondern hilft auch Anbietern, Kostenträgern und Pharmaunternehmen , ihre Organisation und Produktivität zu steigern.
Natural Language Processing oder NLP ist der Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Analyse der menschlichen Sprache beschäftigt. Natural Language Processing ist ein aufstrebendes Feld mit einer großen Anzahl von Geschäftsanwendungen. Große Unternehmen, die über ein eigenes Data Science-Team verfügen, haben oft keine NLP-Spezialisten im Haus und müssen möglicherweise NLP-Experten als Berater hinzuziehen.
Wie Hybrid-KI das Beste aus symbolischer KI und maschinellem Lernen kombinieren kann, um Gehälter, Risiken und Kosten klinischer Studien vorherzusagen und Chatbots zu verbessern.
Viele Anwendungen des maschinellen Lernens in Unternehmen sind komplex, aber wir können viel erreichen, wenn wir das Risiko auf einer additiven Skala von 0 bis 10 bewerten. Dies ist ein Mittelweg zwischen der Verwendung komplexer Black-Box-Modelle wie neuronaler Netzwerke und der traditionellen menschlichen Intuition.
Natural Language Processing ( NLP ) ist die Wissenschaft, die Computer dazu bringt, in menschlicher Sprache zu sprechen oder mit Menschen zu interagieren. Beispiele für Natural Language Processing sind Spracherkennung, Rechtschreibprüfung, Autovervollständigung, Chatbots und Suchmaschinen.
Es gibt viele Unterschiede zwischen tiefen neuronalen Netzwerken und dem menschlichen Gehirn, obwohl neuronale Netzwerke biologisch inspiriert sind. Wann haben Sie das letzte Mal ein Bild von einem Tier, Vogel oder einer Pflanze betrachtet, konnten es nicht sofort zuordnen und waren sprachlos? Wenn wir etwas betrachten, aktiviert unser Gehirn eine Reihe von Neuronen, die dieses Bild durch Tausende bis Millionen von im Gehirn gespeicherten „Referenzbildern“ laufen lassen. Im Fall des ungewöhnlichen Tieres oder Vogels, den wir entdeckt haben: Größe, Ernährung, Lebensraum, Lebensdauer und so weiter.
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