Wie würden wir als führendes britisches Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen maschinelles Lernen definieren? Unter maschinellem Lernen (ML) versteht man das Studium von Computeralgorithmen, die sich durch Erfahrung automatisch verbessern. Es kann als Teilmenge der künstlichen Intelligenz angesehen werden. Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, sogenannten „ Trainingsdaten “, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen. Algorithmen für maschinelles Lernen werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, beispielsweise bei der E-Mail-Filterung und Computer Vision , bei denen es schwierig oder unmöglich ist, herkömmliche Algorithmen zur Ausführung der erforderlichen Aufgaben zu entwickeln
Ein Teilbereich des maschinellen Lernens steht in engem Zusammenhang mit der Computerstatistik , die sich auf die Erstellung von Vorhersagen mithilfe von Computern konzentriert; Aber nicht jedes maschinelle Lernen ist statistisches Lernen. Das Studium dermathematischen Optimierung liefert Methoden, Theorie und Anwendungsbereiche für den Bereich des maschinellen Lernens. Data Mining ist ein verwandtes Studiengebiet, das sich auf die explorative Datenanalyse durch unbeaufsichtigtes Lernen konzentriert. In seiner Anwendung auf geschäftliche Probleme wird maschinelles Lernen auch als Predictive Analytics bezeichnet.
Fast Data Science ist ein in London, Großbritannien, ansässiges Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen, das maßgeschneiderte Beratungsdienste für maschinelles Lernen für Unternehmen aller Branchen anbietet. Unser Schwerpunkt liegt auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Der Manager, Thomas Wood, absolvierte 2008 an der Universität Cambridge einen Master in Computersprache, Text und Internettechnologie und arbeitet seitdem ausschließlich als Berater für maschinelles Lernen, hauptsächlich im Bereich NLP. Im Jahr 2018 gründete er Fast Data Science, um Beratungsdienste für maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf NLP anzubieten. Wir haben NLP-Pipelines von Grund auf aufgebaut und an Dialogsystemen in natürlicher Sprache , Dokumentenklassifikatoren und textbasierten Empfehlungssystemen gearbeitet. Für diese Aufgaben haben wir sowohl traditionelle Techniken des maschinellen Lernens als auch modernste Techniken wie neuronale Netze eingesetzt. Normalerweise verwenden wir Python für unsere Beraterarbeit im Bereich maschinelles Lernen.
Fast Data Science - London
Unser Spezialgebiet im maschinellen Lernen ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Beispiele für NLP sind:
Heutzutage verfügen viele Unternehmen, insbesondere in bestimmten Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie, der Rechts- und Versicherungsbranche, über große Mengen unstrukturierter Daten. Hierbei handelt es sich typischerweise um Daten im Textformat, bei denen es sich auch um nicht gescannte Dokumente, PDFs, HTML oder andere Dateitypen handeln kann.
Unstrukturierte Daten sind sehr schwer zu handhaben, können aber eine Goldgrube an Informationen enthalten. Das Beratungsangebot für maschinelles Lernen von Fast Data Science konzentriert sich auf die Wertschöpfung aus den unstrukturierten Datensätzen von Organisationen mithilfe von ML und NLP.
Maschinelles Lernen wird im Gesundheitswesen zunehmend eingesetzt. Diese Technologie wird manchmal als Healthtech oder MedTech bezeichnet.
Berater für maschinelles Lernen können KI verwenden, um Änderungen in klinischen Berichten zu vergleichen und zu erkennen, klinische Konzepte wie MeSH-Begriffe aus elektronischen Krankenakten zu extrahieren und Dialogsysteme zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache zu entwickeln, um das Gesundheitserlebnis zu verbessern.
Wir haben bei einer Reihe maschineller Lernprojekte im Gesundheitswesen beratend mitgewirkt, darunter:
Die Beratungsarbeit im Bereich maschinelles Lernen, die wir bei Fast Data Science durchführen, 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](http://fastdatascience.com/author-prediction-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 große bekannte Namen beraten und unsere maschinellen Lernprojekte umfassen:
What we can do for you