Einführung in die Textanalyse mit Machine Learning

iX Webinar

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.

Zielgruppe

Der Workshop richtet sich an Entwickler, Software-Architekten, Teamleiter, Produkt- und Projektmanager sowie Führungskräfte, die sich mit der automatisierten Analyse großer Textmengen beschäftigen möchten.

Themenschwerpunkte

Vorstellung eines praktischen Beispiels
Statistische Textanalyse
Textanalyse mit Machine Learning
Zusammenfassung und Übertragung auf andere Anforderungen

Nach diesem Webinar können Sie

Potenziale von Text Analytics für das eigene Geschäft identifizieren
technische Lösungen verstehen und selbsteinschätzen
kompetent über das Thema Text Analytics sprechen – sowohl überTechnologie als auch über Use Cases

Kontakt

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heise Events // events@heise.de

Aufzeichnung

Das Webinar steht als Aufzeichnung zum Kauf zur Verfügung. Diesen Stream können Sie sich so oft ansehen, wie Sie möchten. Bitte beachten Sie, dass der Stream immer nur auf einem Gerät zeitgleich laufen kann. Die Systemvoraussetzungen finden Sie weiter unten auf dieser Seite.

Dauer: ca. 90 Minuten (inkl. Q&A)

Preis: 79,00 € inkl. MwSt.

Aufzeichnung hier erhältlich

Referenten & Moderation

Stephanie Fischer

Expertin für datengetriebene Geschäftsmodelle, insbesondere wenn es darum geht, maschinelles Lernen auf Text anzuwenden. Sie war als Unternehmensberaterin in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Innovation tätig und hat einen Hintergrund in Organisationsentwicklung. Sie ist Referentin auf Konferenzen, Autorin von Artikeln zu Big Data und KI, Teil der Plattform Lernende Systeme und Mitglied des Programmbeirats für den Big-Data.AI Summit des BITKOM.

Dr. Christian Winkler

Data Scientist und Machine Learning Architect. Er promovierte in theoretischer Physik und arbeitet seit 20 Jahren im Bereich großer Datenmengen und Künstliche Intelligenz, insbesondere mit Fokus auf skalierbaren Systemen und intelligenten Algorithmen zur Massentextverarbeitung. Er ist Gründer der datanizing GmbH, Referent auf Konferenzen und Autor von Artikeln zu Machine Learning und Text Analytics.

Dr. Oliver Diedrich

Stellv. Chefredakteur iX – Magazin für professionelle IT

Oliver Diedrich ist seit 2016 stellvertretender Chefredakteur bei iX, dem Heise-Magazin für professionelle IT. Zuvor war er als Ressortleiter bei c't und als Chefredakteur von heise open tätig.

Systemvoraussetzungen

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