Bei Fast Data Science bieten wir Deep-Learning-Beratungsdienste an, mit denen Sie Wert aus den unstrukturierten Daten Ihres Unternehmens ziehen können.
Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen, das eine Schichtstruktur zur Analyse von Daten verwendet. Eingehende Daten, beispielsweise ein Bild oder ein Dokument, werden durch mehrere Ebenen geleitet, wobei jede Ebene die Ausgabe der vorherigen Ebene als Eingabe verwendet.
Darstellung eines tiefen Feedforward-Neuronalen Netzwerks. Neuronale Netze sind die Grundlage von Deep-Learning-Modellen.
Deep Learning basiert auf der Art und Weise, wie Neuronen bei Menschen und Tieren miteinander in Verbindung treten und Signale verarbeiten. Aus diesem Grund werden solche Deep-Learning-Modelle künstliche neuronale Netze oder einfach neuronale Netze genannt. Wir sollten betonen, dass künstliche neuronale Netze nur lose auf biologischen Systemen basieren und es viele wichtige Unterschiede gibt.
Unternehmen wie Google haben in große Projekte investiert, in denen Deep-Learning-Modelle trainiert werden, um Vorhersagen zu Krankenhauspatienten zu treffen, die Aufenthaltsdauer der Patienten und Behandlungsergebnisse vorherzusagen und Ärzte bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Google einen Blogbeitrag darüber, wie sie Deep Learning und Natural Language Processing zur Analyse elektronischer Gesundheitsakten nutzen.
Bei Fast Data Science verfügen wir über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Beratung im Bereich maschinelles Lernen für Probleme in einer Vielzahl von Branchen, darunter Gesundheitswesen, Versicherungen und Recht. Wenn Sie ein anspruchsvolles Problem in diesem Bereich haben, können Sie sich gerne an uns wenden .
Ein Beispiel für eine elektronische Gesundheitsakte (EMR). EMRs enthalten oft große unstrukturierte Textfelder, die mit herkömmlichen Analysetools schwer zu verarbeiten sind, mit Deep-Learning-NLP-Modellen jedoch problemlos gehandhabt werden können.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine der letzten großen Grenzen der künstlichen Intelligenz. Das Verstehen komplexer Äußerungen ist eine Herausforderung, aber auch eine entscheidende Aufgabe in der KI. Heutzutage ist NLP überall zu finden, da es für den Menschen am natürlichsten ist, in Sprache zu kommunizieren. Traditionell waren regelbasierte Ansätze die Norm für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Ein Unternehmen könnte einen Wissensingenieur damit beauftragen, eine Reihe von Regeln und Vokabeln zu definieren und manuell einen Chatbot zu erstellen. Dank moderner Fortschritte bei Rechenleistung und Algorithmen übernimmt Deep Learning diese Aufgaben.
Fast Data Science - London
Deep Learning im NLP liegt Websuchoberflächen, Werbung, E-Mail-Spam-Erkennung, Kundendienstinteraktionen, Sprachübersetzungen, Jobempfehlungen und vielen weiteren Bereichen zugrunde.
Bei Fast Data Science haben wir Erfahrung in der Schulung, Entwicklung und Bereitstellung anspruchsvoller Verarbeitung natürlicher Sprache in einer Reihe von Branchen. Wir haben Textklassifikatoren für Stellenempfehlungen, zur Kostenprognose für klinische Studien und zur Analyse von Herstellungsfehlerberichten entwickelt. Wir können mit On-Premise- oder Cloud-NLP arbeiten und bieten eine schnelle Abwicklung und professionellen Service ohne Fachjargon.
Wenn Sie über eine große Menge an Dokumenten in der Größenordnung von einer Million Beispielen verfügen und Schwierigkeiten haben, Muster und Nutzen daraus zu extrahieren, nehmen Sie bitte umgehend Kontakt mit uns auf. Diese Art von Datensätzen ist oft eine ungenutzte Goldgrube, und durch die Einbeziehung von Fast Data Science können Sie Ihren Mitbewerbern immer einen Schritt voraus sein.
In letzter Zeit hat Deep Learning begonnen, Auswirkungen auf die Pharmaindustrie zu haben. Die Entwicklung eines neuen Arzneimittels dauert durchschnittlich zwölf Jahre und ist ein äußerst risikoreiches Unterfangen. Die Arzneimittelentwicklung beginnt mit der Identifizierung der Wirkstoffkandidaten, bei der Tausende von Molekülen auf ihre Eigenschaften und möglichen Wechselwirkungen im menschlichen Körper untersucht werden. Um diesen Prozess zu revolutionieren und zu beschleunigen, wurde Deep Learning eingesetzt, das es ermöglicht, Moleküle mithilfe von Algorithmen statt in vitro zu untersuchen. Sobald das Medikament präklinische und klinische Studien durchläuft, kann Deep Learning dabei helfen, die großen Mengen unstrukturierter biologischer Daten und Textdaten zu verarbeiten.
Bei Fast Data Science haben wir an einer Reihe von Deep-Learning-Beratungsprojekten im Pharmabereich gearbeitet, von der Analyse von Herstellungsfehlern und der Identifizierung von Forschern und Molekülen aus der medizinischen Fachliteratur bis hin zur Vorhersage der Komplexität und Kosten klinischer Studien anhand von Textdokumenten.
Stellen Sie sich vor, Sie besitzen eine Dating-Website und haben Profiltexte von allen Ihren Benutzern. Sie möchten anhand der Profiltexte das Alter und die Interessen Ihrer Nutzer ermitteln, um Empfehlungen abgeben zu können.
Wenn Sie bis vor Kurzem einfache Aufgaben wie die Ermittlung des Alters, des Geschlechts oder des demografischen Typs eines Benutzers anhand dieses Textes erledigen oder ein Profil einem anderen empfehlen wollten, mussten Sie jemanden einstellen, der Monate damit verbrachte, mühsam eine Reihe von Regeln zu entwickeln den Text analysieren. Das lässt sich natürlich nicht skalieren und am Ende entsteht ein Durcheinander von Regeln, die niemand versteht und die schwer einzuhalten sind.
Leider ist das, was ich beschrieben habe, die Realität in vielen Unternehmen, die auf ein solches Problem gestoßen sind, einfach weil zu diesem Zeitpunkt keine Alternative bekannt war.
Heutzutage kann ein künstliches neuronales Netzwerk darauf trainiert werden, aus den Aktionen der Benutzer zu lernen und sogar die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein bestimmter Benutzer einen anderen Benutzer mögen oder mit ihm in Kontakt treten wird. Dies ermöglicht die Bearbeitung eines sehr subjektiven Bereichs mit quantitativen Methoden.
Bei Fast Data Science haben wir in einer Reihe von Branchen ein solches Empfehlungssystem entwickelt, das Deep Learning und Lernen aus Benutzeraktionen nutzt. Bitte kontaktieren Sie uns , wenn Sie über einen großen Datensatz verfügen und Deep-Learning-Beratung benötigen, um Benutzern Artikel basierend auf Textfunktionen empfehlen zu können.
Deep Learning ermöglicht es uns, Computerprogramme zu erstellen, die mit relativ wenig menschlicher Anleitung komplexe Daten wie Texte, Bilder, Ton oder Videos analysieren können. Dies hat viele spannende Anwendungen in der Wirtschaft und in den meisten Branchen haben Unternehmen noch nicht damit begonnen, das Potenzial von Deep Learning auszuschöpfen.
In den letzten Jahren wurden große Fortschritte beim Deep Learning gemacht. Ein großer Durchbruch war das Faltungs-Neuronale Netzwerk AlexNet des Doktoranden Alex Krizhevsky, das einen neuen Standard für die Bilderkennung setzte. Weitere Informationen zu Faltungs-Neuronalen Netzen finden Sie im Kurs CS231n , der online von der Stanford University bereitgestellt wird. Zu den modernen Deep-Learning-Technologien gehören heute generative gegnerische Netzwerke und Transformatoren .
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