Einführung in die Textanalyse mit Machine Learning
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300 Kundenservice-Anfragen pro Tag, jede einzelne muss manuell kategorisiert werden. 70.000 Verträge ohne automatisiertes Ablagesystem. 1.000 Online-Reviews zu einem Produkt, die alle für die Einkaufsverhandlung nachgelesen werden müssen. 30 Leserkommentare pro Minute in der eigenen Online-Community und der Community Manager entdeckt die dringendsten eher per Zufall.
Fortgeschrittene Arten der Textanalyse helfen, bisher manuell durchgeführte und dadurch zeitaufwändige und fehlerbehaftete Prozesse effizienter zu gestalten. Außerdem bieten sie jede Menge Potenzial, Kosten einzusparen, sich einen Wettbewerbsvorsprung durch neue Technologien zu erarbeiten – und die Nerven der eigenen Mitarbeiter zu schonen.
Führungskräfte, Fachanwender und Data Science Newbies fühlen sich jedoch oft schon durch Fachtermini und Detailtiefe verwirrt. Was ist der Unterschied zwischen Natural Language Processing (NLP), Klassifikation, Clustering und Embeddings? Welche Techniken passen auf welche Anwendung?
Lieber bei einem großen Systemanbieter ein Komplettpaket kaufen oder eigene Kompentenzen aufbauen? Ein fundiertes Verständnis für die richtigen Anwendungsfälle und mögliche Lösungsszenarien zu erlangen, ist schwierig.
Die beiden ReferentInnen bringen Licht ins Dickicht der zahlreichen Techniken und zeigen Lösungsmöglichkeiten, wie bisher ungenutzte Dokumentenarchive automatisiert und regelmäßig analysiert werden können – und die Use Cases, die dadurch möglich werden. Außerdem beleuchten sie an einem konkreten Beispiel die gebräuchlichsten Technologien aus einer fachlichen Perspektive und zeigen Alternativen zu den Cloud-Modellen der amerikanischen Internet-Konzerne auf.
Referenten: Stefanie Fischer, Dr. Christian Winkler, Dr. Oliver Diedrich (Moderation)
Live-Webinar vom 17.11.2020.
Wichtig zu wissen:
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- Teilnehmer der Live-Webinare haben automatischen Zugriff auf die Aufzeichnungen und müssen nicht noch einmal kaufen