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Automatisierte Textanalyse mit Machine Learning

  • Datum 28.11.-01.12.2022

  • Uhrzeit 09:00 - 17:00 Uhr

  • Preis Tag 1-4: 1.815,00 € *

  • Frühbucher Tag 1-4: 1.650,00 € *

  • max. 15 Teilnehmer

  • online

In diesem viertägigen Online-Workshop lernen Sie, wie maschinelles Lernen helfen kann, wertvolle Informationen in großen Textmengen aufzuspüren, zu klassifizieren und zur weiteren Verarbeitung aufzubereiten. 

In großen Beständen natürlichsprachiger Texte verstecken sich oft unternehmensrelevante Informationen. Doch wie findet man diese Nadeln im Heuhaufen?

Die Lernziele dieser Schulung:

  • Verständnis der grundlegenden Methoden der Textanalyse

  • Spidering und Datenakquisition

  • Verständnis von unterschiedlichen Machine-Learning-Verfahren

  • Klassifikation und Topic Models sowie Clustering

  • Nutzen von Sprachmodellen

Zielgruppe

Dieser Workshop richtet sich an Software-Architekten und -Architektinnen, Data Scientists, Entwickelnde und Projektleitende.

Voraussetzungen

Vorkenntnisse in der Programmiersprache Python sind hilfreich. Im Kurs kommen Jupyter Notebooks zur Anwendung.
Wenn Sie die entsprechende Software installiert haben, können Sie die in der Schulung verwendeten Jupyter Notebooks darin laden. Alternativ lassen sich alle Beispiele in Google Colab durchführen. Dazu benötigen Sie einen (kostenlosen) Google-Account.

 

Zur Workshop-Durchführung wird Zoom verwendet mittels eines DSGVO-konformen On-Premise-Connectors. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen.

Inhalte (für mehr Details auf die einzelnen Punkte klicken)

Der Kurs macht Sie mit der automatisierte Analyse von natürlichsprachigen Textkorpora vertraut.  Dazu werden unterschiedliche Verfahren, wie die linguistische Analyse, Statistiken über Inhalte und Metadaten sowie die Vektorisierung von Texten verwendet. Im nächsten Schritt lassen sich über die so vorbereiteten Textdokumente fortgeschrittene Analysen mit Verfahren des maschinellen Lernens (ML) durchführen.

Sie lernen die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachten ML-Verfahren sowie semantische Methoden mithilfe sogenannter Word Embeddings. kennen. Die erst in den letzten Jahren erforschten Sprachmodelle und die Wiederverwendung eines Modells als Ausgangsbasis für das Training mit neuen Daten (Transfer Learning) kommen schließlich zum Einsatz, um Fragen zu Texten automatisch zu beantworten, aber auch um das ML-Modell eigenständig Texte generieren zu lassen.

Alle Aufgaben und Übungen lassen sich in Jupyter-Notebooks ausprobieren und nachvollziehen – in einer lokalen Installation oder auf Google Colab. Damit haben Sie die Gelegenheit, das erlernte theoretische Wissen unmittelbar praktisch einzusetzen.

 

 Aufbau des Workshops:

Einführung, Installation und Basis-Tools (Python, Jupyter)

Datenakquisition

Datenvorbereitung

Textstatistik

Features und Vektorisierung

Topic-Modelle und Clustering

Klassifikation mit klassischem überwachtem Machine Learning

Word Embeddings

Transfer Learning und Question Answering

Trainer

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
  • Teilnahmebescheinigung

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.

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10% Frühbucherrabatt bis 4 Wochen vor Veranstaltungsbeginn

28.11. - 01.12.22

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* Preise beinhalten 19% Mehrwertsteuer.

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Jennifer Rypalla

Projektmanagerin Workshops