Wie Machine Learning bei der Analyse von Dokumenten helfen kann

Wie funktioniert Supervised Learning und wie kann Machine Learning dabei helfen, Dokumente und deren Inhalte automatisiert zu klassifizieren.

Bei Buildsimple setzen wir unter anderem Named Entity Recognition und neuronale Netze dazu ein, unterschiedlichste Dokumente, Streaming Daten und deren Inhalte für unsere Kunden nutzbar zu machen.

Dieser kurze Workshop soll einen Überblick darüber geben, wie wir diese Technologie für uns einsetzen und Ihnen die Möglichkeit geben, mit uns Ihre Fragen zu diesem angesagten Thema zu diskutieren.

Transcript

1. Wie Machine Learning bei der Analyse von Dokumenten helfen kann www.buildsimple.com René Weseler CTO
2. Künstliche Intelligenz wird zunehmend zu einem der fundamentalen Bausteine für Unternehmen. Sie kann erhebliche Vorteile wie automatisierte Prozesse, höhere Effizienz und schnellere Innovation liefern. Der Zugang und die Fortschritte in der Machine-Learning- Technologie haben die Voraussetzung geschaffen, um Unternehmen aller Größenklassen mittels KI komplett zu transformieren. Einführung 40 % der Initiativen für digitale Transformation 2019 werden durch KI gestützt 42 % der Führungskräfte geben an, dass KI die Innovationen in Ihrem Unternehmen vorantreiben wird @ AWS AI
3. Wir versuchen Regeln zu definieren, nach denen ein Computer Entscheidungen trifft und Ergebnisse liefert Diese Regeln sollen allerdings auf Änderungen reagieren können und auch bei Abweichungen und Varianzen ihre Entscheidungen treffen können Bsp. Text Erkennung auf Dokumenten mittels Koordinaten ist zu präzise für unseren Anwendungsfall Was ist Machine Learning Dokument Trainierter Wert Nicht trainierter Wert X Y
4. Machine Learning selbst ist keine künstliche Intelligenz. Es ist vielmehr eine Basistechnologie dafür. Es ist eine Möglichkeit zur „künstlichen“ Generierung von Wissen aus Erfahrungen, die durch Muster und widerkehrendes Lernen erzeugt werden. Das Wissensmodell basiert auf Trainingsdaten, die oft von Menschen aber auch von Systemen erzeugt werden. Was ist Machine Learning Training Output Orange NOT Orange 1 2 ALGHORITHMUS Input 3
5. Nutzen von Machine Learning Dokument Trainierter Wert Nicht trainierter Wert
6. Was machen unsere Kunden Splitten & Klassifizieren Daten erfassen
7. Was macht Buildsimple Splitten & Klassifizieren Daten erfassen
8. Beispiel Entitäten Extraktion
9. Training und damit Wissen zu erzeugen ist sehr teuer § Hohe Rechenleistung § Menschliche Ressourcen Die Zukunft liegt in vor-trainierten spezialisierten Modellen § Semi-automatisiertes Training § Marketplace § Modell Trading § Branchen Standards § Internationalität & weltweite Verfügbarkeit Heute & Ausblick AWS Plattform 20 Regionen >> Skalierbare Sagemaker Infrastruktur >> https://aws.amazon.com/de/about-aws/global-infrastructure
10. Diskussion Sie haben die Fragen, wir helfen
11. René Weseler CTO rene.weseler@buildsimple.de @rweseler