Automatisierte Textanalyse mit Machine Learning

(3-tägiger iX-Workshop mit optionalem 4. Tag)

300 Mails an den Kundenservice pro Tag, jede einzelne muss manuell kategorisiert werden. 70.000 Verträge ohne automatisiertes Ablagesystem. 1.000 Online-Reviews zu einem Produkt, die für die Einkaufsverhandlung alle der Reihe nachgelesen werden müssen. 30 Leserkommentare pro Minute in der eigenen Online Community und der Community Manager entdeckt die dringendsten eher per Zufall.

Fortgeschrittene Methoden der Textanalyse helfen, bisher manuell durchgeführte und dadurch zeitaufwändige und fehlerbehaftete Prozesse der Verarbeitung großer Mengen von Text effizienter zu gestalten oder überhaupt erst zu ermöglichen. Außerdem bieten sie viel Potenzial, Kosten einzusparen, sich einen Wettbewerbsvorsprung durch neues Wissen zu erarbeiten – und die Nerven der eigenen Mitarbeiter zu schonen.

Natural Language Processing (NLP), Clustering, Topic Modelling, Klassifikation, Universal Embeddings – bei den KI-Technologien für die automatisierte Verarbeitung von Textmengen gibt es im Moment viele verschiedene Entwicklungsrichtungen. Sie lösen teils ganz unterschiedliche Probleme und entfalten ihre größte Leistungsfähigkeit erst, wenn man sie geschickt kombiniert.

Der Referent Christian Winkler hat gemeinsam mit seiner Kollegin Stefanie Fischer in ihrem Startup datanizing einen Textanalyse-Service entwickelt, der die gesamte Verarbeitungspipeline automatisiert – von der Texterfassung über die Bereinigung der Texte und die Anreicherung mit Hilfe von Machine Learning bis zur visuellen Darstellung der Erkenntnisse in einem Dashboard. In diesem Workshop gibt er Einblicke in ihre Erfahrungen, Arbeitsweisen und Algorithmen. Die Teilnehmer lernen an einem praktischen Beispiel alle Stufen eines anspruchsvollen Text-Analytics-Projekts kennen und erlangen Praxiswissen in den wichtigsten State-of-the-Art Techniken zur automatisierten Textanalyse.

Zielgruppe

Der Workshop richtet sich an Entwickler:innen, Software-Architekt:innen und Data Scientists, die sich mit der Massenverarbeitung von Text beschäftigen möchten.

Voraussetzungen

Vorkenntnisse in Python sind hilfreich. Die Teilnehmenden erhalten vor dem Training ein Jupyter-Notebook, um gegebenfalls ihre Python-Kenntnisse aufzufrischen und sich mit dem Umgang mit Jupyter-Notebooks vertraut zu machen. Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Software, in der sich Code, Text und Grafiken interaktiv erstellen, bearbeiten und ausführen lassen und die sich hervorragend zur Implementierung von Prototypen in Python eignet (www.jupyter.org). Nach Installation der Software können Sie unser Jupyter-Notebook darin laden.

Für diesen Kurs verwenden wir die OpenSource Plattform BigBlueButton. Alles, was Sie dafür benötigen, ist ein Mikrofon oder Headset und einen aktuellen Browser (Firefox/ Chrome). Bitte nutzen Sie für den Ticketkauf eine E-Mail-Adresse, auf die Sie freien Zugriff haben.

Inhalte

• Einführung / Python und Jupyter
• NLP und Textaufbereitung / Statistische Analyse von Text und Metadaten
• Überblick Machine Learning / Vektorisierung von Text
• Unüberwachtes Lernen: Clustering Topic Modelling
• Überwachte Lernverfahren / Metriken und Ergebniskontrolle
• Word Embeddings

Optional 4. Tag: Content-Akquisition: Extraktion und Aufbereitung von Textmaterial aus unterschiedlichen Quellen für die Analyse

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.

Leistungen Ihres Workshoptickets

• Workshopunterlagen
• Teinahmebescheinigung

Der Workshop ist auf 15 Teilnehmer:innen begrenzt.

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher durch das heise Events-Team informiert.

Online - Workshop, jeweils 09:00 - 17:00 Uhr

Nehmen Sie jetzt unkompliziert an unserem Online-Workshop teil. 

Selbstverständlich sind die Inhalte online die gleichen wie in dem Präsenz-Workshop. Sie können Fragen stellen und sich mit dem Referenten und den anderen Teilnehmern austauschen. Die begrenzte Teilnehmerzahl garantiert ein effektives und abwechslungsreiches Lernerlebnis – sicher und bequem in Ihrem Arbeitsumfeld.