Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache lässt sich zwischen Kunden und Verkäufern unterscheiden Ist es möglich, mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zwischen unerwünschten Verkaufsansprachen und vielversprechenden Leads für das Kundenbeziehungsmanagement eines Unternehmens zu unterscheiden? Wenn ja, wäre dies eine großartige Anwendung von KI in Unternehmen .
Heute, Donnerstag, der 5. Mai, wird weltweit der Internationale Hebammentag gefeiert, der von der Internationalen Hebammenvereinigung organisiert wird. Die White Ribbon Alliance führte eine Kampagne mit dem Titel „Midwives‘ Voices, Midwives‘ Demands“ durch, im Rahmen derer sie mehr als 56.000 Hebammen und Gesundheitsfachkräfte auf der ganzen Welt zu ihren Wünschen und Bedürfnissen befragte, um den Frauen in ihrer Obhut und für sich selbst als Hebammen eine bessere Betreuung zu bieten.
Die Stellenausschreibungen für Data-Science-Berater haben seit 2013 um sagenhafte 256 % zugenommen . Warum? Der Bedarf an Datenerfassung und -verarbeitung besteht überall. Fast alle Unternehmen – vom Großkonzern bis zum Kleinbetrieb – brauchen jemanden, der ihre Daten verwaltet und interpretiert. Zudem nutzen heute mehr Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Aufgaben wie Kundenpersonalisierung, Empfehlungsmaschinen, Abwanderungsprognosen, Kostenmodellierung und andere wichtige Geschäftsfunktionen zu verbessern oder zu automatisieren. Auch in Nischenbereichen der Data Science wie natürlicher Sprachverarbeitung oder Computer Vision steigt die Nachfrage, um Branchen wie der Versicherungs-, Gesundheits-, Rechts- und Pharmabranche die Verarbeitung riesiger Datenmengen in Text- oder Bildform zu ermöglichen.
Einige Möglichkeiten, wie wir kausale Effekte mithilfe von maschinellem Lernen , Statistik und Ökonometrie modellieren können, von einem religiösen Text aus dem sechsten Jahrhundert bis hin zum kausalen maschinellen Lernen des Jahres 2021, einschließlich der kausalen Verarbeitung natürlicher Sprache .
Named Entity Recognition (NER) ist die Aufgabe, Eigennamen und Wörter einer speziellen Klasse in einem Dokument zu erkennen, wie etwa Produktnamen, Orte, Personen oder Krankheiten . Dies lässt sich mit der verwandten Aufgabe des Named Entity Linking vergleichen, bei dem die Produkte mit einer eindeutigen ID verknüpft werden.
Data Science beginnt in einer Organisation mit drei separaten Unterteams: dem Data-Science-Team, dem Data-Engineering-Team und dem Data-Operations-Team. Wenn Sie ein kleines bis mittelgroßes Unternehmen haben, das seit mehreren Jahren erfolgreich ist, sich aber noch nicht in die Welt der Datenwissenschaft gewagt hat, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie eine Datenwissenschaftsinitiative in Ihrem Unternehmen starten können.
Bedeutet der Schutz sensibler Daten, dass Sie auch bei der Leistung Ihres Machine-Learning -Modells Kompromisse eingehen müssen? Wenn Sie an einer Universität maschinelles Lernen studieren oder einen Onlinekurs belegen, arbeiten Sie normalerweise mit einer Reihe öffentlich verfügbarer Datensätze wie dem Titanic-Datensatz , dem Fisher- Iris-Blumen-Datensatz oder dem Labelled Faces in the Wild- Datensatz. Sie können beispielsweise ein Gesichtserkennungsmodell anhand einer Reihe von Prominentengesichtern trainieren, die bereits öffentlich zugänglich sind, anstatt anhand privater oder vertraulicher Daten wie Überwachungsbildern. Diese öffentlichen Datensätze gibt es oft schon sehr lange und sie dienen als nützliche Benchmarks, über die sich alle einig sind.
Wie NLP- Dokumentähnlichkeitsalgorithmen verwendet werden können, um ähnliche Dokumente zu finden und Dokument-Empfehlungssysteme zu erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie lesen ein Dokument und möchten herausfinden, welche anderen Dokumente in einer Datenbank diesem Dokument am ähnlichsten sind. Dies nennt man das Dokumentähnlichkeitsproblem oder das semantische Ähnlichkeitsproblem.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert verschiedene Aspekte der wissenschaftlichen Forschung. Auswirkungen der KI auf die Wissenschaft: KI hinterlässt ihre Spuren in jeder Phase wissenschaftlicher Entdeckungen, von der Formulierung von Hypothesen über die Analyse von Daten bis hin zum Verfassen von Forschungsarbeiten. Es unterstützt Wissenschaftler dabei, aus der bestehenden Forschung neue Erkenntnisse zu gewinnen und unterstützt sogar bei der Entwicklung von pädagogischen Simulationen. Vorteile von KI in der Wissenschaft: Schnellere und effizientere Prozesse: KI automatisiert Aufgaben wie Datenanalyse und -klassifizierung und spart Wissenschaftlern so wertvolle Zeit und Ressourcen. Aufdecken verborgener Muster: KI kann subtile Muster in komplexen Datensätzen erkennen, die dem Menschen möglicherweise entgehen, und so zu neuen Entdeckungen führen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Die Forschung zur Nutzung von KI in der Wissenschaft fördert den Wissensaustausch und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen. Verbesserte Genauigkeit: Durch überwachtes Lernen können KI-Modelle auf Grundlage vergangener Daten hochgenaue Vorhersagen treffen. Anomalieerkennung: KI kann Anomalien oder Ausreißer in Daten identifizieren, was möglicherweise zu bahnbrechenden Entdeckungen führt. Natural language processing
Wie können natürliche Sprachverarbeitung und Datenwissenschaft gemeinnützigen Organisationen (Wohltätigkeitsorganisationen) wie der White Ribbon Alliance helfen, Umfragedaten zu analysieren und mit der Welt zu teilen? Wir haben ein interaktives Dashboard entwickelt, mit dem die Öffentlichkeit die Gesundheitsanfragen von Frauen auf der ganzen Welt erkunden kann. Wir glauben, dass dies ein Novum in Sachen Transparenz im dritten Sektor ist. Klicken Sie hier , um das Dashboard anzuzeigen, das Fast Data Science für die White Ribbon Alliance entwickelt hat.
What we can do for you
