ABOUT NORCOM
Schöpfen Sie mit Bootstrapping den Wert Ihrer Daten aus.
In der KI werden Daten oft als wertvoller angesehen als der darunterliegende Code, da die Qualität und die Quantität der Daten, die zum Trainieren eines Modells verwendet werden, einen größeren Einfluss auf die Leistung und Wettbewerbsfähigkeit des Modells haben können als der Code, mit dem es erstellt wurde.
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Unternehmen, die in der Lage sind, große, hochwertige Datensätze zu sammeln, zu bereinigen und zu pflegen, haben einen Wettbewerbsvorteil in der KI.
Gute Daten machen ein Modell wettbewerbsfähig, während schlechte Daten zu einem Modell führen können, das ungenau und ineffektiv ist, unabhängig davon, wie gut es programmiert ist.
Das Sammeln und Annotierten der anfänglichen Trainingsdaten ist jedoch der aufwendigste Teil bei der Implementierung von KI, da das Zusammenstellen der Trainingsdaten viel Zeit, Fachwissen und Ressourcen erfordert.
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Bootstrapping mit DaSense
Im Bootstrapping wird ein anfänglicher Satz an gekennzeichneten Daten, der zum Trainieren eines Modells für Vorhersagen auf nicht gekennzeichneten Daten verwendet wird, aus einem Pool bereits vorhandener Unternehmensdaten des Nutzers gesammelt.
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DaSense kann die Bereitstellung von eigenen Trainingsdaten automatisieren. Das bietet mehrere Vorteile:
Effizienz: Das automatisierte Labeling beschleunigt den Prozess der Datenbeschriftung, so dass das KI-Modell schneller trainiert werden kann und die Produktivität steigt.
Konsistenz: Durch automatisierte Annotationen kann sichergestellt werden, dass die Annotationen im gesamten Datensatz konsistent sind. Dies verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des KI-Modells.
Skalierbarkeit: Automatisierte Annotationen lassen sich problemlos auf größere Datensätze skalieren. Dadurch können KI-Modelle auf größeren und vielfältigeren Datensätzen trainiert werden, was ihre Leistung verbessert.
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Kosteneffizienz: Die automatisierte Annotation kann zur Kostensenkung beitragen und ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle effizienter und kostengünstiger zu trainieren.
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Beteiligte Apps
Was auf den ersten Blick banal klingt, stellt in der Praxis viele KI-User vor Probleme: die heterogenen, verteilten Daten müssen in einer auswertbaren Form dem KI-System verfügbar gemacht werden. Das übernimmt zuverlässig die Ingest-App.
Funktionen: ‚Erfassung aller Dateitypen, Erstelldatum, Autoren, mdf-Ingest, Aufbereitung für Volltextsuche, Deduplizierung, multidimensionale Ablage, Informationsextraktion
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Da behält jemand den Überblick! Labeling klopft Dokumente rundrum ab und versieht sie mit Metadaten. So geht keine Information verloren und wer suchet, der findet immer das Richtige!
Funktionen: Weak Learning & Machine Learning, Spracherkennung, Autorenkennung, Klassifizierung, Named Entity Recognition
Knowledge Actions ist Ihr persönlicher Spürhund: Die App erkennt bestimmte Textinhalte nach von Ihnen definierten Regeln und durchläuft beliebig hohe Datenmengen nach inhaltlichen Treffern. Gefundene Treffer und KI-Genauigkeit werden als Annotationen angezeigt und können direkt editiert werden
Funktionen: Regelbasierte Texterkennung, automatische Klassifizierung von Wörtern, Sätzen und Dokumenten, KI-Bootstrapping