Wie würden wir als führendes britisches Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen maschinelles Lernen definieren? Maschinelles Lernen (ML) ist definiert als das Studium von Computeralgorithmen, die sich durch Erfahrung automatisch verbessern. Es kann als Teilbereich der künstlichen Intelligenz betrachtet werden. Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, den sogenannten „ Trainingsdaten “, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Algorithmen für maschinelles Lernen werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie z. B. E-Mail-Filterung und Computer Vision , bei denen es schwierig oder nicht praktikabel ist, herkömmliche Algorithmen zur Ausführung der erforderlichen Aufgaben zu entwickeln.
Ein Teilbereich des maschinellen Lernens ist eng mit der computergestützten Statistik verwandt, bei der es darum geht, mithilfe von Computern Vorhersagen zu treffen. Doch nicht jedes maschinelle Lernen ist statistisches Lernen. Das Studium dermathematischen Optimierung liefert Methoden, Theorie und Anwendungsbereiche für das Feld des maschinellen Lernens. Data Mining ist ein verwandtes Studienfeld, das sich auf die explorative Datenanalyse durch unüberwachtes Lernen konzentriert. In seiner Anwendung auf Geschäftsprobleme wird maschinelles Lernen auch als prädiktive Analytik bezeichnet.
Fast Data Science ist ein in London (Großbritannien) ansässiges Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen, das maßgeschneiderte Beratungsdienste für maschinelles Lernen für Organisationen aller Branchen anbietet. Unser Hauptaugenmerk liegt auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Der Manager, Thomas Wood, hat 2008 an der Universität Cambridge einen Master in Computersprache, Text und Internettechnologie gemacht und arbeitet seitdem ausschließlich als Berater für maschinelles Lernen, hauptsächlich im Bereich NLP. 2018 gründete er Fast Data Science, um Beratungsdienste für maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf NLP anzubieten. Wir haben NLP-Pipelines von Grund auf neu aufgebaut und an Dialogsystemen in natürlicher Sprache , Dokumentklassifizierern und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Für diese Aufgaben haben wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch modernste Technologien wie neuronale Netzwerke verwendet. Für unsere Beratungsarbeit im Bereich maschinelles Lernen verwenden wir normalerweise Python .
Fast Data Science - London
Unser Spezialgebiet im Bereich des maschinellen Lernens ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Beispiele für NLP sind:
Heutzutage verfügen viele Unternehmen, insbesondere in bestimmten Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie, dem Rechtswesen und dem Versicherungswesen, über große Mengen unstrukturierter Daten. Dabei handelt es sich in der Regel um Daten im Textformat, bei denen es sich sogar um ungescannte Dokumente, PDFs, HTML oder andere Dateitypen handeln kann.
Unstrukturierte Daten sind sehr schwierig zu handhaben, können aber eine wahre Goldgrube an Informationen sein. Das Beratungsangebot von Fast Data Science zum maschinellen Lernen konzentriert sich darauf, mithilfe von ML und NLP Wert aus den unstrukturierten Datensätzen von Organisationen zu ziehen.
Maschinelles Lernen wird im Gesundheitssektor zunehmend eingesetzt. Diese Technologie wird manchmal als Healthtech oder MedTech bezeichnet.
Berater für maschinelles Lernen können KI verwenden, um klinische Berichte zu vergleichen und Änderungen darin zu erkennen, klinische Konzepte wie MeSH-Begriffe aus elektronischen Krankenakten zu extrahieren und Mensch-Maschine-Dialogsysteme in natürlicher Sprache zu entwickeln, um die Erfahrung im Gesundheitswesen zu verbessern.
Wir haben bei einer Reihe von Projekten zum maschinellen Lernen im Gesundheitswesen beraten, darunter:
Die Beratungsarbeit zum maschinellen Lernen, die wir bei Fast Data Science leisten, umfasst hauptsächlich NLP-Modelle, darunter:
* convolutional neural networks (text as well as images)
* RNN, LSTM
* Seq2seq, word2vec, doc2vec
* [see a live demo of a CNN for author identification](/forensic-stylometry-linguistics-authorship-analysis-demo/)
* This is useful for extracting topics from a set of unstructured documents, for example legal documents, survey responses, factory error reports, etc.
In unserer Beratungstätigkeit nutzen wir folgende Programmiersprachen und Frameworks:
Wir haben namhafte Unternehmen beraten und zu unseren Projekten im Bereich maschinelles Lernen gehören:
What we can do for you