Bei Fast Data Science bieten wir Ihnen Deep-Learning-Beratungsdienste an, mit denen Sie aus den unstrukturierten Daten Ihres Unternehmens einen Mehrwert ziehen können.
Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem zur Datenanalyse eine mehrschichtige Struktur verwendet wird. Eingehende Daten, wie etwa ein Bild oder ein Dokument, werden durch mehrere Schichten geleitet, wobei jede Schicht die Ausgabe der vorherigen Schicht als Eingabe verwendet.
Darstellung eines tiefen Feedforward-Neuralnetzes. Neuronale Netze sind die Grundlage von Deep-Learning-Modellen.
Deep Learning ist inspiriert von der Art und Weise, wie Neuronen bei Menschen und Tieren miteinander in Verbindung treten und Signale verarbeiten. Aus diesem Grund werden Deep-Learning-Modelle dieser Art als künstliche neuronale Netze oder einfach neuronale Netzwerke bezeichnet. 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, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren, die Vorhersagen über Krankenhauspatienten treffen, die Aufenthaltsdauer der Patienten und Behandlungsergebnisse vorhersagen und Ärzte bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Google einen Blogbeitrag darüber, wie das Unternehmen Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung zur Analyse elektronischer Gesundheitsakten einsetzt.
Bei Fast Data Science verfügen wir über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Beratung zu maschinellem 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 der KI. Heute ist NLP allgegenwärtig, da es für Menschen am natürlichsten ist, in Sprache zu kommunizieren. Traditionell waren regelbasierte Ansätze die Norm für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Ein Unternehmen konnte einen Wissensingenieur beauftragen, einen Satz von Regeln und ein Vokabular zu definieren und einen Chatbot manuell zu erstellen. Dank moderner Fortschritte bei Rechenleistung und Algorithmen übernimmt Deep Learning diese Aufgaben.
Fast Data Science - London
Deep Learning in NLP liegt Websuchoberflächen, Anzeigen, E-Mail-Spamerkennung, Kundendienstinteraktionen, Sprachübersetzungen, Jobempfehlungen und vielen weiteren Bereichen zugrunde.
Bei Fast Data Science haben wir Erfahrung mit der Schulung, Entwicklung und Bereitstellung anspruchsvoller natürlicher Sprachverarbeitung in einer Reihe von Branchen. Wir haben Textklassifizierer für Stellenempfehlungen, für die Kostenvorhersage klinischer Studien und für die Analyse von Fehlerberichten in der Produktion entwickelt. Wir können mit NLP vor Ort oder in der Cloud arbeiten und bieten eine schnelle Abwicklung und einen professionellen Service ohne Fachjargon.
Wenn Sie über einen großen Satz von Dokumenten mit einer Größenordnung von einer Million Beispielen verfügen und Schwierigkeiten haben, daraus Muster und Werte zu extrahieren, setzen Sie sich bitte umgehend mit uns in Verbindung . Diese Art von Datensätzen ist oft eine ungenutzte Goldmine, und durch die Einbeziehung von Fast Data Science können Sie Ihren Mitbewerbern immer einen Schritt voraus sein.
In jüngster Zeit hat Deep Learning begonnen, die Pharmaindustrie zu beeinflussen. Der Prozess der Entwicklung eines neuen Medikaments dauert durchschnittlich 12 Jahre und ist ein äußerst risikoreiches Unterfangen. Die Medikamentenentwicklung beginnt mit der Identifizierung von Kandidatenverbindungen, bei der Tausende von Molekülen auf ihre Eigenschaften und möglichen Wechselwirkungen im menschlichen Körper untersucht werden. Deep Learning wurde eingesetzt, um diesen Prozess zu revolutionieren und zu beschleunigen, da Moleküle nun per Algorithmus statt in vitro untersucht werden können. Sobald das Medikament die präklinischen und klinischen Tests durchlaufen hat, kann Deep Learning helfen, die großen Mengen unstrukturierter biologischer 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 Literatur bis hin zur Vorhersage der Komplexität und Kosten klinischer Studien anhand von Textdokumenten.
Stellen Sie sich vor, Sie betreiben eine Dating-Website und haben Profiltexte von allen Ihren Benutzern. Sie möchten anhand der Profiltexte das Alter und die Interessen Ihrer Benutzer ermitteln, um Empfehlungen geben zu können.
Wenn Sie bis vor kurzem einfache Aufgaben wie das Ermitteln des Alters, Geschlechts oder demografischen Typs eines Benutzers anhand dieses Textes oder das Empfehlen eines Profils an ein anderes erledigen wollten, hätten Sie jemanden einstellen müssen, der Monate damit verbrachte, in mühevoller Kleinarbeit einen Satz von Regeln zum Parsen des Textes zu entwickeln. Natürlich ist das nicht skalierbar und Sie haben am Ende ein Chaos von Regeln, die niemand versteht und die schwer zu pflegen sind.
Leider entspricht die von mir beschriebene Situation der Realität in vielen Unternehmen, die mit Problemen dieser Art konfrontiert waren, einfach weil man damals keine Alternative kannte.
Heute kann ein künstliches neuronales Netzwerk so trainiert werden, dass es aus den Aktionen der Benutzer lernt und sogar die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass ein bestimmter Benutzer einen anderen Benutzer „liken“ oder kontaktieren wird. Dadurch kann ein höchst subjektiver Bereich mit quantitativen Methoden behandelt werden.
Bei Fast Data Science haben wir diese Art von Empfehlungssystem mithilfe von Deep Learning und Lernen aus Benutzeraktionen in einer Reihe von Branchen entwickelt. Bitte kontaktieren Sie uns , wenn Sie über einen großen Datensatz verfügen und Deep-Learning-Beratung benötigen, um Benutzern Elemente auf der Grundlage von Textmerkmalen empfehlen zu können.
Deep Learning ermöglicht es uns, Computerprogramme zu erstellen, die komplexe Daten wie Texte, Bilder, Ton oder Videos mit relativ wenig menschlicher Anleitung analysieren können. Dies bietet viele spannende Anwendungsmöglichkeiten in der Wirtschaft, und in den meisten Branchen haben Unternehmen noch nicht begonnen, das Potenzial von Deep Learning auszuschöpfen.
In den letzten Jahren wurden im Bereich Deep Learning große Fortschritte gemacht. Ein großer Durchbruch war das Convolutional Neural Network AlexNet des Doktoranden Alex Krizhevsky, das einen neuen Standard für die Bilderkennung setzte. Weitere Informationen zu Convolutional Neural Networks finden Sie im Kurs CS231n , der online von der Stanford University angeboten wird. Zu den modernsten Deep-Learning-Technologien gehören heute Generative Adversarial Networks und Transformers .
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