Beratung zu maschinellem Lernen – Was es ist und wie Unternehmen davon profitieren können

· Thomas Wood
Beratung zu maschinellem Lernen – Was es ist und wie Unternehmen davon profitieren können

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Wie kann die Beratung zu maschinellem Lernen Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bieten? Ist die Begeisterung für KI nur ein Hype? Thomas Wood vom führenden britischen Beratungsunternehmen Fast Data Science erklärt.

Angesichts der ständigen Begeisterung für Big Data, KI und insbesondere maschinelles Lernen (ML) werden sich sowohl kleine Unternehmen als auch Konzerne nicht nur immer bewusster, was es damit auf sich hat, sondern werden auch immer neugieriger auf die Anwendungen und insbesondere deren Vorteile Beratung für maschinelles Lernen.

Viele von uns haben höchstwahrscheinlich in der einen oder anderen Form von ML gehört – aber sie wissen nicht genau, was es eigentlich ist, welche geschäftlichen Probleme es lösen kann oder welchen enormen Mehrwert es für ein Unternehmen bieten kann.

Kurz gesagt ist ML ein Datenanalyseprozess, der spezifische ML-Algorithmen nutzt, um iterativ aus vorhandenen Daten zu lernen, was wiederum Computern hilft, verborgene Erkenntnisse zu entdecken, ohne dafür tatsächlich auf eine bestimmte Programmierung angewiesen zu sein. Aber das vereinfacht die Dinge etwas zu sehr.

Was ist maschinelles Lernen?

Im Wesentlichen bezieht sich ML auf die Untersuchung spezifischer Algorithmen und Modelle, die Computer verwenden, um bestimmte Aufgaben auszuführen – ohne dass sie sich explizit auf eine Reihe von Programmieranweisungen oder Code verlassen müssen. Es handelt sich eigentlich um eine Disziplin der künstlichen Intelligenz (KI), weshalb Sie später in diesem Artikel verstehen werden, warum.

ML kann durch diese Erfahrung in der Datenverarbeitung die gewünschte Systemausgabe vorhersagen, und das alles ohne vorherige Kenntnis des Systemverhaltensmodells. Die Algorithmen sind insofern einzigartig, als sie Lernfähigkeiten simulieren, die unseren eigenen Lernmustern ähneln. Dies trägt dazu bei, dass sich das System im Laufe der Zeit automatisch verbessert und auf der Grundlage neuer Systemeingaben hochpräzise Ergebnisse liefert.

Alle extern empfangenen Eingaben oder Informationen werden vom System intern verarbeitet, um „Wissen“ zu schaffen, das dazu verwendet wird, seine Leistung und Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern und auf der Grundlage neuer Eingaben genauere Ausgaben zu liefern.

Beratung zu ML und maschinellem Lernen gibt es tatsächlich schon seit geraumer Zeit. Tatsächlich ist es direkt vor unserer Nase – jedes Mal, wenn wir Google verwenden.

Nehmen wir als Beispiel den Abfragesuchmechanismus des Suchmaschinengiganten. Jedes Mal, wenn ein Benutzer eine Suchanfrage eingibt, steckt dahinter nicht nur ein Zweck, sondern auch ein ziemlich vielfältiger Kontext. Der vom Benutzer eingegebene Text gibt nicht genau Aufschluss darüber, welche Art von Informationen genau benötigt werden. Aus diesem Grund muss Google die Webseiten „verstehen“ und identifizieren, die dem, was der Nutzer sucht, am nächsten kommen.

Google results for machine learning consulting

Google-Ergebnisse für Beratung zum maschinellen Lernen

Dieses „Wissen“, das Google dem Nutzer anzeigt, kann aus verschiedenen Quellen oder sogar Faktoren stammen, die alle dazu beitragen, korrekte und relevante Ergebnisse zu liefern. Nennen wir sie also vorerst Parameter . Zu den Parametern gehören in erster Linie natürlich der Text der Suchanfrage, der Webbrowserverlauf des Benutzers, das Thema und die URL-Struktur möglicherweise relevanter Seiten, die Häufigkeit ähnlicher Abfragen und die Surfgewohnheiten anderer Benutzer, die ähnliche Inhalte angefordert haben durch sehr ähnliche Suchbegriffe – und eine vollständige Reihe von Parametern und Faktoren, die nur Google kennt.

Heutzutage muss Google zu jedem Zeitpunkt Suchanfragen in Millionenhöhe bearbeiten, wobei die Nutzer von der Suchmaschine hochpräzise Ergebnisse erwarten. Wie macht Google das?

Angesichts des enormen Umfangs, in dem Google rund um die Uhr arbeiten muss, ist es nahezu unmöglich, diese Suchanfragen manuell verarbeiten zu lassen. Daher setzt Google auf maschinelles Lernen und Automatisierung sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache , um die Anforderungen und Suchanfragen jedes einzelnen Nutzers zu verstehen – und erstellt dann eine Rangfolge für die relevantesten Ergebnisse.

Google ist nur ein solches Beispiel.

Amazon, Microsoft Azure und Google haben ihre Cloud-Plattform für maschinelles Lernen eingeführt, und seitdem sind sowohl die Beratung zu maschinellem Lernen als auch die KI-Beratung für Unternehmen in nahezu allen Branchen von entscheidender Bedeutung. Überraschenderweise haben wir ML bereits gesehen, ohne es zu wissen. Das obige Google-Beispiel ist nur eine der Möglichkeiten, wie wir es jeden Tag unbewusst erleben.

Screenshot von Microsoft Azure ML, einer Cloud-Plattform, mit der Sie Modelle für maschinelles Lernen trainieren können, ohne Code schreiben zu müssen

Zwei weitere Beispiele sind beispielsweise die E-Mail-Spam-Erkennung oder das Face-Tagging auf Facebook – Gmail erkennt die gewählten Wörter oder das Muster, das zum Herausfiltern von Spam verwendet werden muss, während Facebook alle hochgeladenen Bilder automatisch mit Gesichtserkennungstechniken markiert.

Und das bringt uns zu den geschäftlichen Vorteilen der maschinellen Lernberatung und der KI-Beratung, die gelinde gesagt enorm sind.

Wie profitieren Unternehmen von Machine Learning Consulting?

Für manche Menschen klingen Begriffe wie KI-Beratung, Beratung für maschinelles Lernen oder Verarbeitung natürlicher Sprache wahrscheinlich wie aus einem Zukunftsfilm.

Arthur Samuel, ein früher Forscher für maschinelles Lernen bei IBM.

Tatsächlich reicht die Verbreitung der Technologie jedoch bis in die 1950er Jahre zurück. Es war der Amerikaner Arthur Samuel, ein IBM-Forscher, der das allererste maschinelle Lernprogramm entwickelte, mit dem man Dame spielen konnte, ein damals äußerst beliebtes Computerspiel.

In den 1990er Jahren wurde maschinelles Lernen offiziell als einzigartiger Zweig der KI anerkannt und hat seitdem in nahezu allen Bereichen beeindruckende technologiegestützte Anwendungsfälle hervorgebracht. In der heutigen modernen Zeit werden die Einführung und Anwendungsfälle von maschinellem Lernen in Unternehmen hauptsächlich durch Verbesserungen bei Computerverarbeitungstechnologien vorangetrieben.

Proaktive Unternehmen wenden bereits rechenintensive ML-Algorithmen auf große Datenmengen mit deutlich kürzerer Verarbeitungszeit an. Dadurch sind ihre Kosten für die Datenspeicherung gesunken, sodass sie auf ziemlich große Datenmengen zugreifen können, in denen mithilfe maschineller Lerntechnologien häufig verborgene Muster profitablen Geschäftswissens entdeckt werden können.

Auf einige ML-Algorithmen kann über offene Quellen zugegriffen werden. Cloud Computing ermöglicht es beispielsweise Unternehmen aller Größenordnungen, ML zu nutzen, um Endbenutzern deutlich verbesserte Dienste bereitzustellen, ohne zunächst große Investitionen in die erforderlichen Infrastrukturressourcen tätigen zu müssen.

Maschinelles Lernen ist bereits ausgereift und es gibt viele einzigartige Möglichkeiten, wie Unternehmen von dieser Technologie profitieren können:

Eliminieren Sie manuelle Aufgaben

AI can be seen as the next wave of the industrial revolution, replacing repetitive tasks and allowing humans to be repurposed to what they do best.

KI kann als die nächste Welle der industriellen Revolution angesehen werden, die sich wiederholende Aufgaben ersetzt und es ermöglicht, dass Menschen sich auf das konzentrieren können, was sie am besten können.

Während des größten Teils des 20. Jahrhunderts wurden in der industriellen Automatisierung Maschinen eingesetzt, um manuelle Aufgaben zu reduzieren, die sowohl repetitiv als auch vorhersehbar waren.

Allerdings blieb die industrielle Automatisierung im Hinblick auf den Ersatz manueller Vorgänge weitgehend wirkungslos – was zahlreiche Überlegungen zu einer Reihe variabler Parameter, internen Systemänderungen und externen Faktoren erforderte, die allesamt höchst unvorhersehbarer Natur waren.

Die Einführung von ML-Technologien trug dazu bei, diese Lücke durch Vorhersagemodelle zu schließen, die auf sich in Echtzeit ändernde Datenpunkte angewendet wurden, was eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und eine entsprechende Aufgabenautomatisierung ermöglichte.

In den letzten Jahrzehnten haben sich Anwendungen des maschinellen Lernens weit über die reine industrielle Automatisierung hinaus entwickelt. Tatsächlich unterstützen sie alles von softwarebasierten Geschäftsdienstleistungen bis hin zu B2B-Verbrauchern und Endbenutzern innerhalb des Unternehmens.

Entscheidungsfindung in Echtzeit

Täglich müssen sich Unternehmen auf hochpräzise Informationen verlassen, um jederzeit wichtige Entscheidungen treffen zu können. Wir leben heute in einer stark vernetzten und digitalisierten Welt, was bedeutet, dass es nahezu unmöglich wäre, die gewünschten Informationen aus Big Data zu extrahieren, ohne KI-Beratung oder Beratungsdienste für maschinelles Lernen in den Mix einzubeziehen.

Maschinelles Lernen ermöglicht es Unternehmen, riesige Datensätze in sachkundige und umsetzbare Informationen umzuwandeln, die sie auf vielfältige Weise nutzen können – z. B. um das Benutzererlebnis zu verbessern, bessere Einblicke in Kernprobleme zu gewinnen oder spezifische Schritte zu unternehmen, um ihre Konkurrenten zu schlagen.

Daher können diese unschätzbar wertvollen Informationen sowohl in die täglichen Geschäftsprozesse als auch in die betrieblichen Aktivitäten integriert werden, um schnell auf geschäftliche Umstände und sich ändernde Marktanforderungen reagieren zu können. Unternehmen, die ML bereits nutzen, sind in der Regel die ersten, die einen Maßstab setzen, dem ihre Konkurrenten folgen und diesen Wettbewerbsvorteil in Echtzeit beibehalten können.

Reduzierte Betriebskosten

Unternehmen können bei Callcentern Geld sparen oder Kunden mithilfe von KI von Callcentern ablenken oder sogar KI nutzen, um den Betrieb bestehender Callcenter zu verbessern.

Lassen Sie uns unsere Aufmerksamkeit auf eine entscheidende Komponente jedes erfolgreichen Unternehmens richten: hochwertige Kundenbetreuung und -service. Unternehmen mit einer großen Kundenbasis haben oft große Schwierigkeiten, mit den Anforderungen ihrer Kunden Schritt zu halten, und scheitern oft daran, den Kundensupport zu bieten, den die Verbraucher mittlerweile erwarten.

In vielen Fällen stellen sie am Ende große Kundensupportteams ein, die entsprechend geschult werden müssen, ganz zu schweigen von den Kosten für die Konnektivitätsinfrastruktur für die effiziente und zeitnahe Kommunikation mit diesen Kunden.

Mit ML können Unternehmen jedoch Chatbots und automatisierte Antwortsysteme nutzen, die es ihnen ermöglichen würden, schnell eine beliebige Anzahl von Problemen zu identifizieren und Kunden automatisch zur richtigen Lösung zu leiten, ohne dass ein Kundendienstmitarbeiter manuelle Eingaben vornehmen muss – und so Kosten sparen und liefern am Ende des Tages ein äußerst reaktionsschnelles und punktgenaues Kundenservice-Erlebnis. Nichts irritiert einen geschätzten Kunden mehr, als in langen Warteschlangen warten zu müssen oder eine Lösung zu erhalten, die für ihn nicht anwendbar ist.

Verbesserte Geschäftsmodelle und Dienstleistungen

Während große und etablierte Unternehmen durch den Besitz eines bestimmten Marktanteils gedeihen und dominieren, müssen sich viele Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie in anderen Bereichen profitabel bleiben. Dies ist beispielsweise bei KMU der Fall, die durch die Einführung innovativer Produkte und Dienstleistungen oder neuerer, effektiverer Geschäftsmodelle Marktbeherrschung erlangen.

Airbnb gehört zu den wenigen Unternehmen, die ML-Technologien genutzt haben, um ihr einzigartiges Geschäftsmodell besser umzusetzen. Durch maschinelles Lernen ist es ihnen möglich, äußerst genaue Suchergebnisse und ein Kundenservice-Erlebnis zu garantieren, von dem alle schwärmen.

Das Gleiche kann tatsächlich für Unternehmen aller Größenordnungen und Branchen gelten, wenn man bedenkt, wie vielfältig die Anwendungsfälle sind, die es bei der Beratung im Bereich maschinelles Lernen gibt. Wir werden einige dieser Anwendungsfälle später in diesem Artikel besprechen.

Verbesserte Sicherheit und Netzwerkleistung

Wenn es zu Netzwerkeinbrüchen, Cybersicherheitsbedrohungen oder anderen ähnlichen Anomalien kommt, haben Unternehmen im Vorfeld leider selten ein „Reaktionsfenster“. Alles geschieht in Echtzeit und Unternehmen müssen Sicherheitsbedrohungen proaktiv eindämmen, bevor sie zu einem umfassenden Angriff eskalieren, der vertrauliche Daten oder Kerndienste gefährden kann.

Algorithmen für maschinelles Lernen sind in der Lage, die Netzwerkleistung in Echtzeit auf Sicherheitsbedrohungen und Anomalien zu überwachen – und zwar so, dass automatisch proaktive Maßnahmen zur Eindämmung dieser Bedrohungen ergriffen werden können.

ML-Algorithmen haben auch die Fähigkeit, sich selbst zu trainieren, ähnlich wie der menschliche Geist, und dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Cybersicherheit im Laufe der Zeit automatisch zu skalieren und zu verbessern – indem sie sich fortlaufend an Veränderungen anpassen und manuelle Bedrohungsforschung und -analyse durch Sicherheitserkenntnisse ersetzen, die dies ermöglichen sind spezifisch für das Netzwerk Ihres Unternehmens.

ML hat es vielen Cybersicherheitsanbietern der neuen Generation ermöglicht, neuere Technologien zu entwickeln, um ihren Kunden dabei zu helfen, Bedrohungen schnell und effektiv zu beseitigen, bevor sie sich in einem vollständigen Cyberangriff manifestieren.

Vereinfachtes Produktmarketing und genauere Verkaufsprognosen

ML kann Unternehmen auf verschiedene Weise dabei helfen, ihre Produkte kosteneffizienter zu bewerben und weitaus genauere Verkaufsprognosen zu erstellen. Es ergeben sich große Vertriebs- und Marketingvorteile, darunter:

  • Da ML praktisch eine unbegrenzte Menge an Big Data verbrauchen kann, können damit Vertriebs- und Marketingstrategien basierend auf spezifischen Verhaltensmustern der Verbraucher kontinuierlich überprüft und angepasst werden. Sobald ein bestimmtes Modell „trainiert“ oder „gelernt“ wurde, kann der ML-Algorithmus die richtigen Variablen identifizieren. Dadurch haben Sie Zugriff auf gezieltere Datenfeeds, ohne langwierige und komplizierte Integrationen analysieren zu müssen.
  • Die Geschwindigkeit, mit der maschinelles Lernen Daten verbrauchen und relevante Daten identifizieren kann, bedeutet, dass Ihr Vertriebs- und Marketingteam die richtigen Maßnahmen zur richtigen Zeit ergreifen kann. Beispielsweise optimieren spezielle Algorithmen des maschinellen Lernens automatisch das beste Folgeangebot, das Sie an Ihre Kunden weiterleiten können. Dadurch erhalten Ihre Kunden das Angebot genau zum richtigen Zeitpunkt, und Sie müssen nicht die Zeit investieren, um das Angebot zu einem bestimmten Zeitpunkt zu planen und für diese Kunden sichtbar zu machen.
  • Und durch ML können Sie alle Daten im Zusammenhang mit früheren Kundenverhalten oder -ergebnissen analysieren und sie auf sinnvolle und gewinnbringende Weise interpretieren. Basierend auf diesen neuen und variierenden Daten können Sie weitaus bessere Prognosen über das zukünftige Kundenverhalten erstellen.

Produktempfehlungen

Produktempfehlungen sowie Up- und Cross-Selling sind selbstverständlich ein entscheidender Bestandteil jeder Vertriebs- und Marketingstrategie. Ihr ML-Algorithmus kann so gestaltet werden, dass er die Produktkaufhistorie eines Verbrauchers analysiert und anhand dieser Daten bestimmte Produkte aus Ihrem vorhandenen Bestand identifiziert, an denen er interessiert sein könnte.

Der Algorithmus identifiziert versteckte Kaufmuster in der Kaufhistorie dieses Produkts und gruppiert dann ähnliche Produkte in Clustern. Dieser Prozess wird als unüberwachtes Lernen bezeichnet und ist eine besondere Art von ML-Algorithmus. Mit einem solchen Modell können Sie Ihren Kunden deutlich bessere Produktempfehlungen geben und sie dadurch stärker zum Kauf eines bestimmten Produkts motivieren. Daher kann unbeaufsichtigtes Lernen dazu beitragen, ein hervorragendes Produktempfehlungsmodell zu erstellen.

Genauere medizinische Diagnosen und Vorhersagen

Machine learning can accelerate and improve medical diagnoses. It does not replace clinicians but serves as an extra tool for them to use.

Maschinelles Lernen kann medizinische Diagnosen beschleunigen und verbessern. Es ersetzt nicht den Arzt, sondern dient ihm als zusätzliches Hilfsmittel.

Die Beratung im Bereich maschinelles Lernen in der medizinischen Diagnose hat zahlreichen Gesundheitsorganisationen dabei geholfen, die Gesundheit ihrer Patienten zu verbessern und die Gesamtkosten im Gesundheitswesen mithilfe überlegener Diagnosetools und effektiverer Behandlungspläne zu senken.

ML hat dazu beigetragen, Hochrisikopatienten einfacher zu identifizieren, nahezu perfekte Diagnosen zu stellen und die bestmöglichen medizinischen Behandlungen zu empfehlen sowie Vorhersagen für eine Wiederaufnahme zu treffen. Diese basieren meist auf den verfügbaren Datensätzen von Patientenakten sowie den von ihnen gezeigten Symptomen. Mit nahezu perfekten Diagnosen und verbesserten medizinischen Empfehlungen kann die Genesung des Patienten schneller erfolgen, ohne dass zusätzliche Medikamente erforderlich sind. Daher kann ML vom Gesundheitssektor genutzt werden, um die Gesundheit der Patienten schneller zu verbessern und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten.

Beratung zu maschinellem Lernen und KI-Beratung – Anwendungsfälle und Anwendungen

Pharmaindustrie

Es gibt ein enormes Potenzial für KI-Beratung, den Pharmasektor zu verändern und in jeder Phase des Geschäfts bessere Kosteneinsparungen zu erzielen. Ähnlich wie KI im Gesundheitswesen hat die Einführung von maschinellem Lernen, KI und Verarbeitung natürlicher Sprache im Pharmasektor gerade erst begonnen, wobei viele Pharmaunternehmen jedoch bereits große Erträge aus ihren Vorabinvestitionen erzielen.

Hier finden Sie eine kurze Lektüre darüber, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, die KI-Beratung und die Beratung zum maschinellen Lernen das Gesicht der Wirtschaft im Pharmasektor verändert haben.

Marktpersonalisierung

Je mehr Sie sich bemühen, Ihre Kunden zu verstehen, desto besser können Sie ihre Bedürfnisse erfüllen und desto mehr Umsatz werden Sie erzielen. Darum geht es im Wesentlichen bei der Marktpersonalisierung.

Vielleicht haben Sie bereits die Erfahrung gemacht, dass Sie online ein Geschäft besucht, sich ein Produkt angesehen und zunächst entschieden haben, es nicht zu kaufen – und dann ein paar Tage später beim Stöbern auf einer anderen Website digitale Anzeigen für genau dieses Produkt gesehen haben. Diese Art der Marktpersonalisierung ist nur ein allgemeines Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen genutzt werden kann, um Ihre Produkte besser zu präsentieren und mehr Einheiten zu verkaufen.

Unternehmen können sogar personalisieren, welche E-Mails ihre Kunden erhalten, welche Gutscheine oder Direktmailings sie sehen, welche Angebote sie erhalten oder welche Produkte auf ihrem Bildschirm als „empfohlen“ angezeigt werden, während sie im Internet surfen – all dies dient der Orientierung Ihre Zielgruppe sicherer zum Kauf zu bewegen.

Daten- und Personensicherheit

Auch heutzutage ist Schadsoftware ein großes Problem. Allein im Jahr 2014 berichtete ein Unternehmen, dass es täglich 325.000 Malware-Dateien entdeckt habe. Ein anderes Unternehmen, das sich auf KI-Beratung und maschinelles Lernen spezialisiert hat, sagte jedoch, dass jede neue Malware in der Regel fast denselben identischen Code wie ihre Vorgänger hat – in Wirklichkeit ändern sich nur zwischen 2 und 10 % der Dateien von einer Iteration zur nächsten.

Das von ihnen entwickelte Lernmodell hatte keine Probleme mit den Abweichungen von 2–10 % und konnte mit nahezu punktgenauer Genauigkeit vorhersagen, welche Dateien tatsächlich Malware waren. In anderen Szenarien können maschinelle ML-Algorithmen verwendet werden, um Muster beim Zugriff auf Daten in der Cloud zu analysieren und Anomalien, die zu Sicherheitsverletzungen führen könnten, sofort zu melden.

Wenn Sie kürzlich an einer großen öffentlichen Veranstaltung teilgenommen haben oder zu einem anderen Ziel geflogen sind, mussten Sie wahrscheinlich in langen Schlangen vor den Vorführungen warten. Allerdings beweist maschinelles Lernen nun, dass es eine große Hilfe sein kann, wenn es darum geht, Fehlalarme zu eliminieren und Dinge zu erkennen, die manuelle Prüfer bei Vorführungen auf Konzerten, Flughäfen, Stadien usw. möglicherweise übersehen. Dadurch kann der Prüfprozess erheblich verbessert und sichergestellt werden mehr Sicherheit bei öffentlichen Großveranstaltungen.

Online-Suche

Wie wir am Anfang des Artikels besprochen haben, ist Google das wohl bekannteste Anwendungsbeispiel für maschinelles Lernen. Jedes Mal, wenn Sie eine Suche eingeben, beobachtet ein maschineller Lernalgorithmus, wie Sie auf die Ergebnisse reagieren. Wenn Sie beispielsweise auf das oberste Ergebnis klicken und auf derselben Webseite bleiben, wird davon ausgegangen, dass Sie die benötigten Informationen erhalten haben und die Suche weitgehend erfolgreich war.

Aber wenn Sie sich andererseits bis zur Seite Nr. durchklicken. 2 der SERPs (Suchmaschinen-Ergebnisseiten) eingeben oder einen komplett neuen Suchbegriff eingeben, ohne auf einen der Links auf Seite Nr. 1 zu klicken oder auf andere Weise, dann geht der Algorithmus davon aus, dass die Suche nicht erfolgreich war. Dadurch lernt es aus seinen Fehlern und liefert in Zukunft ein deutlich schlankeres Suchergebnis.

NLP

Natural Language Processing can be used to read and analyse legal contracts.

Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache können rechtliche Verträge gelesen und analysiert werden.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird mittlerweile in allen möglichen spannenden Anwendungen in verschiedenen Disziplinen eingesetzt. Mit NLP gekoppelte ML-Algorithmen können Kundendienstmitarbeiter ersetzen und Kunden effizienter zu den Antworten leiten, die sie suchen – ein Paradebeispiel hierfür sind Chatbots.

Tatsächlich wird es sogar verwendet, um verwirrende Rechtsbegriffe in Verträgen zu verschleiern und in eine einfache Sprache umzuwandeln, um Anwälten dabei zu helfen, schnell große Mengen an fallbezogenen Daten und anderen rechtlichen Informationen zu sichten, um sich auf einen bevorstehenden Fall vorzubereiten.

Wie sieht die Zukunft der Machine-Learning-Beratung aus?

Aufgrund der aktuellen Akzeptanztrends wird die Beratung zum maschinellen Lernen wachsen, indem sie sich mit einer Reihe wichtiger Themen befasst, darunter:

Verbesserte ML-Infrastruktur und -Prozesse

Da maschinelles Lernen immer ausgereifter wird und sich als Programmierparadigma weiterentwickelt, werden bessere Prozesse, verbesserte GPUs und KI-Chips sowie mehr Automatisierung die Verwendung von ML viel einfacher und schneller machen.

Mehr Talent für ML

Die meisten ML-Beratungsunternehmen analysieren ihre Belegschaft, um diejenigen zu identifizieren, die mit Data Science arbeiten können. Für diejenigen, die nach einem relativ kurzen Auffrischungskurs als Datenwissenschaftler und ML-Spezialisten arbeiten möchten, reicht in der Regel ein Hintergrund in Mathematik, Statistik oder Programmierung aus.

Mehr Kreativität mit Daten

Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache bedeuten, dass es jetzt einfacher ist, die richtigen Daten im Heuhaufen zu finden – wobei Bereiche der KI-Forschung wie die Datensynthese leichter verfügbare technische Lösungen bieten.

Ob Verarbeitung natürlicher Sprache und Textanalyse, Cloud-Machine-Learning-Beratung oder Conversion-Rate-Optimierung mit KI-Beratung, Fast Data Science / ist bereit, jetzt und darüber hinaus als Ihr ML/KI-Partner zu dienen.

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Mittlerweile sind es Organisationen aller Größenordnungen und fast aller Sektoren werden zunehmend datengesteuert, insbesondere als größere Datenspeicher Systeme und schnellere Computer treiben die Leistungsgrenzen immer weiter voran.

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Aufgrund des umfangreichen Einsatzes von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeden individuellen Charakter und damit auch jeden Charme für den Arbeitnehmer verloren.

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Die Auswirkungen von KI auf die Humanressourcen Die Arbeitswelt verändert sich rasant, sowohl aufgrund der Einführung traditioneller Data-Science-Praktiken in immer mehr Unternehmen als auch aufgrund der zunehmenden Beliebtheit generativer KI-Tools wie ChatGPT und Googles BARD bei nicht-technischen Arbeitnehmern.

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