KI Dienstleistungen und Entwicklungsunternehmen

Mindestens vier Open-Source-Projekte zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die riesige neuronale Netzwerke nutzen, konkurrieren derzeit mit dem einzigen großen kommerziellen NLP-Projekt: GPT-3 von OpenAI.

Die Open-Source-Initiativen zielen darauf ab, KI zu demokratisieren und ihre Entwicklung voranzutreiben. Alle diese Projekte basieren auf Transformer: ein spezieller Typ neuronaler Netzwerke, der sich für die Arbeit mit menschlichen Sprachstrukturen als besonders effizient erwiesen hat.

Was sind Transformatoren und warum sind die jüngsten Entwicklungen in diesem Bereich so wichtig?

Was sind Transformatoren in der Verarbeitung natürlicher Sprache?

Auf ihrem langen Weg zum Erfolg haben Forscher verschiedene neuronale Netzwerke für die Verarbeitung natürlicher Sprache ausprobiert. Schließlich kamen sie zu zwei Modellen, die entweder auf Convolutional Neural Networks (CNN) oder Recurrent Neural Networks (RNN) mit Aufmerksamkeit basieren.

Am Beispiel einer Übersetzungsaufgabe ist der Unterschied zwischen den beiden der folgende. Obwohl beide Typen berücksichtigen, was sie über einen gegebenen Satz gelernt haben, indem sie die vorherigen Wörter darin übersetzt haben, würden sie mit dem nächsten Wort in der Reihe mit unterschiedlichen Ansätzen fortfahren.

Ein CNN würde jedes Wort im Satz in parallelen Threads verarbeiten, während ein RNN mit Aufmerksamkeit sicherstellt, dass es jedes vorherige Wort im Satz im Hinblick auf seinen Einfluss auf die Bedeutung des nächsten Wortes gewichtet und so Wörter nacheinander verarbeitet. Ein CNN löst das Problem, die richtige Bedeutung für jedes Wort zu finden, nicht perfekt, kann aber schneller arbeiten; ein RNN erzeugt korrektere Ergebnisse, arbeitet aber langsam.

Kurz gesagt ist ein Transformer eine Kombination aus beidem. Er verwendet die Aufmerksamkeitstechnik, um den gegenseitigen Einfluss der einzelnen Wörter in einem Satz aufeinander zu bewerten. Andererseits arbeitet er dank mehrerer „Threads“ schneller: Paare sogenannter Encoder und Decoder, die beim Lernen helfen, das Gelernte anwenden und das erworbene Wissen an die nächste Iteration weitergeben.

Was können Transformatoren?

Abgesehen von der Übersetzung können Transformatoren vorhersagen, welches Wort als nächstes in einem Satz verwendet werden soll, und so ganze Sätze mit menschlich aussehender Sprache erzeugen.

Dadurch können wir sie für verschiedene Zwecke verwenden.

Die Fähigkeiten von Transformers zur Inhaltserstellung können zum Entwerfen besserer Chatbots, zum Schreiben von Webinhalten und zur Entlastung des technischen Supportpersonals genutzt werden. Der letzte Anwendungsfall ist mit der Fähigkeit von Transformers zur Informationssuche verbunden, die eine breite Palette von Anwendungen im realen Leben verspricht.

Abgesehen von rein menschlichen Sprachen können einige Transformer auch Programmiersprachen verarbeiten und sogar Skripte für andere Deep-Learning-Modelle erstellen. Programmierkenntnisse und die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen, machen Transformer zu Frontend-Entwicklern. Sie können auf die gleiche Weise wie ein menschlicher Entwickler eingewiesen werden und entwickeln ein Web-Layout.

Im Rahmen eines weiteren Experiments wurden Transformatoren in Excel integriert und konnten leere Zellen in einer Tabelle ausfüllen, indem sie Werte auf Grundlage der vorhandenen Daten in derselben Tabelle vorhersagten. Dadurch könnten wir umfangreiche Excel-Funktionen durch nur eine Transformatorformel ersetzen, die das Verhalten eines ganzen Algorithmus nachahmt.

Transformatoren könnten in Zukunft menschliche Entwicklungsbetriebsingenieure ersetzen, da sie in der Lage sein müssen, Systeme selbstständig zu konfigurieren und Infrastrukturen bereitzustellen.

Klingt nach Wow! Tatsächlich brachte das Jahr 2022 einige inspirierende Neuerungen in diesem Bereich.

Leistung und erforderliche Ressourcen von Transformatoren

Die Nachahmung der menschlichen Kunst der Sprachverarbeitung ist zu einem äußerst wettbewerbsintensiven Unterfangen geworden.

Die Erfolgsmessung ist keine Selbstverständlichkeit. Der Gewinner ist der Schnellste und Genaueste. Hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit können Sie jedoch durch die Kombination zweier Hauptfaktoren erreichen:

• Ihre neuronale Netzwerkarchitektur; obwohl derzeit die Transformatorarchitektur dominiert;
• Die Anzahl der Parameter in Ihrem neuronalen Netzwerk.

Unter letzterem verstehen wir die Anzahl der Anschlüsse zwischen den Knoten in einem Netzwerk. Diese Zahl steht nicht unbedingt in linearer Beziehung zur Anzahl der Knoten, die der Größe des Netzwerks entsprechen würde.

Noch wichtiger ist jedoch, dass für Unternehmen, Forschungsgruppen und Einzelpersonen die Hauptfaktoren, die den Erfolg ihres Kindes beeinflussen, offenbar die Höhe der ihnen zur Verfügung stehenden Investitionen, die Größe der Trainingsdaten und der Zugang zu den menschlichen Talenten zur Entwicklung des Modells sind.

Die leistungsstärksten KI-Projekte der Welt

Unter Berücksichtigung der oben genannten Faktoren wollen wir uns ansehen, wer im KI-Wettbewerb führend ist.

GPT-3

OpenAIs GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer) war früher der Spitzenreiter im Rennen. Er enthält 175 Milliarden Parameter und kann selbstständig neue sprachbezogene Aufgaben erlernen. Er kann mehr als nur übersetzen: Eine seiner wichtigen Anwendungen ist das Beantworten von Fragen und das Klassifizieren von Informationen.

Es wurde mit 570 GB sauberer Daten aus 45 TB kuratierter Daten trainiert, was eine Menge ist. Sein Hauptnachteil ist, dass OpenAI weder freien Zugriff auf das Modell zur Verwendung noch auf seinen Code zur Verbesserung gewährt. Es bietet nur eine kommerzielle API zum Abrufen von Modellergebnissen. Folglich können nur die Forscher von OpenAI dazu beitragen.

Wie viele andere „spricht“ GPT-3 nur Englisch.

Wu Dao 2.0.

In quantitativer Hinsicht schlägt Wu Dao 2.0 GPT-3, da es mit 1,2 TB chinesischen Textdaten und 2,5 TB chinesischen Grafik Daten und 1,2 TB englische Textdaten. Es verfügt außerdem über 1,75 Billionen Parameter, 10-mal mehr als GPT-3.

Wu Dao 2.0 kann in verschiedenen Medienmodi arbeiten und sogar 3D-Strukturen entwerfen. Es wurde als Open Source angekündigt, ist aber aus irgendeinem Grund noch nicht auf GitHub erschienen.

Metaseq/OPT-175B

Meta, früher bekannt als Facebook, wurde oft mit dem Vorwurf konfrontiert, wichtige Forschungsergebnisse zu verbergen, zu denen die Menschheit hätte beitragen können. Ihr jüngster Versuch, Transformer-Modelle zugänglicher zu machen, könnte ihnen helfen, ihren ruinierten Ruf wiederherzustellen.

Wie sein Name schon sagt, verfügt der Transformer über 175 Milliarden Parameter. Er wurde als Kopie von GPT-3 erstellt, um dessen Leistung und Fähigkeiten zu entsprechen.

Ein weiterer Vorteil von Metaseq ist, dass sein GitHub-Repository hostet Modelle mit weniger Parametern, sodass Wissenschaftler sie nur für bestimmte Aufgaben optimieren und die hohen Wartungs- und Schulungskosten vermeiden können, die mit größeren Transformatormodellen verbunden sind.

Allerdings handelt es sich nicht vollständig um Open Source: Der Zugriff ist auf Forschungsgruppen beschränkt und muss von diesen beantragt und von Meta im Einzelfall genehmigt werden.

Öffnen Sie GPT-X

Es ist immer schade, wenn ein wissenschaftliches Projekt aus Angst vor dem Verpassen entsteht und nicht, weil gerade genug Inspiration dafür vorhanden ist. Das ist der Fall bei der GPT-X-Projekt: Es wird in Europa gepflegt und als Antwort auf GPT-3 und als Instrument zur Etablierung Europas „digitale Souveränität“. Das deutsche Frauenhofer-Institut ist der Haupttreiber seiner Entwicklung, unterstützt von seinen langjährigen Kooperationspartnern aus der deutschen und europäischen Industrie und Wissenschaft.

GPT-X ist erst vor Kurzem gestartet und es gibt nicht viele Informationen über seinen Fortschritt.

GPT-J und GPT-NEO

Eleuther KI ist eine unabhängige Forschungsgruppe, die das Ziel der Demokratisierung der KI verfolgt. Sie bieten zwei kleinere Modelle an: GPT-X mit 60 Milliarden Parametern und GPT-NEO mit nur 6 Milliarden. Interessanterweise übertrifft GPT-X GPT-3 bei Codierungsaufgaben und ist beim Geschichtenerzählen, Informationsabruf und Übersetzen genauso gut, was es zu einer perfekten Maschine für Chatbots macht.

Google Switch Transformer

Es war schwierig zu entscheiden, welche Namen auf dieser Liste landen sollten und welche nicht, aber Google verdient auf jeden Fall eine Erwähnung, und zwar aus zumindest zwei Gründen.

Der erste besteht darin, dass der Internetgigant seinen Transformator als Open Source zur Verfügung gestellt hat.

Der zweite Grund ist, dass die Schaltertransformator erhielt eine neuartige Architektur. Es verfügt über neuronale Netzwerke, die in den Schichten seines Haupt-Neuronalen Netzwerks verschachtelt sind. Dadurch kann die Leistung gesteigert werden, ohne die erforderliche Rechenleistung zu erhöhen.

Der Switch Transformer enthält 1,6 Milliarden Parameter. Trotzdem konnte er GPT-3 in puncto Genauigkeit und Flexibilität noch nicht übertreffen; höchstwahrscheinlich liegt dies an der geringeren Ausbildung des Switch Transformer.

Schlussfolgerung

Übrigens ist die Ausbildung in diesem Bereich ein dringendes Problem: Die Forscher haben bereits alle auf der Welt verfügbaren englischen Texte verwendet! Wahrscheinlich müssen sie Wu Daos Beispiel folgen und bald auf andere Sprachen umsteigen.

Ein weiteres Problem ist das, das der Switch Transformer bereits gelöst hat: mehr Netzwerkparameter bei weniger Berechnungen. Der Betrieb neuronaler Netzwerke verursacht große Mengen an Kohlendioxidemissionen. Daher muss eine bessere Leistung nicht nur aus kommerziellen, sondern auch aus ökologischen Gründen das Hauptziel bleiben.

Und genau das wird durch Open-Source-Projekte möglich: Sie versorgen dieses Forschungsfeld mit neuen (menschlichen) Köpfen, neuem Wissen und neuen Ideen.

KI und natürliche Sprachverarbeitung brauchen Inspiration aus der Praxis. Bei AI Superior verfolgen wir die Entwicklungen und freuen uns darauf, Erkenntnisse aus Open-Source-Projekten für unsere Industriekunden und ihre Bedürfnisse umzusetzen. Wir laden Sie ein, unsere Expertise in KI und natürlicher Sprachverarbeitung für jeden Anwendungsfall zu nutzen, von Online-Shops und Marktforschung bis hin zur Unterstützung der Ingenieurbranche.

Lassen Sie uns alle Vor- und Nachteile betrachten, die sich daraus ergeben, ein Pionier in der Branche des maschinellen Lernens zu sein und SOTA-Ansätze in Ihr Unternehmen zu integrieren.

Wir bei AI Superior sind der festen Überzeugung, dass es unerlässlich ist, die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse im Bereich ML zu verfolgen und sich über neu vorgeschlagene Methoden des maschinellen Lernens und Trainingsdatensätze sowie über alles andere zu informieren, was wichtig ist, um Ihre ML-Projekte zu erfolgreichen, umsatzgenerierenden Vermögenswerten zu machen.

Warum wir wissenschaftliches SOTA-Maschinenlernen brauchen

Einzigartigkeit macht Unternehmen zu starken Akteuren. In der Branche des maschinellen Lernens war der Wettbewerb vor einem Jahrzehnt noch nicht so stark, als sich nur wenige Startups an die Arbeit mit ML wagten. Doch heute, wo ML selbst für datenintensive Unternehmen zum SOTA wird, wird es immer wichtiger, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Die wissenschaftliche Gemeinschaft bringt ständig viele vielversprechende Erkenntnisse hervor. Nicht alle davon werden bald in die Industrie gelangen. Sie sollten es als Ihre Chance betrachten, eine neue Erkenntnis zu nutzen, die bisher noch niemand sonst in der Branche entdeckt hat.

Denken Sie daran, dass diese Erkenntnisse oft im Herzen einer renommierten Universität entstehen, die die besten wissenschaftlichen Köpfe und viel relevante Erfahrung versammelt hat. Sie können auf die Ergebnisse zurückgreifen, die in einer einzigartigen Umgebung entstanden sind, die Sie niemals reproduzieren könnten. Und meistens sind akademische Arbeiten kostenlos oder gegen eine geringe Gebühr erhältlich.

Wenn Sie es schaffen, SOTA ML in Ihrem Unternehmen zu implementieren, können Sie mit einer deutlichen Leistungssteigerung Ihres Unternehmens rechnen. Neue Ansätze ermöglichen es Ihnen, Ihr Dienstleistungsangebot zu erweitern, neue Kunden zu gewinnen und bestehende Kunden in langfristige Stammkunden zu verwandeln. Ihre Kunden werden wissen, dass Sie etwas liefern, das sich von anderen abhebt und ihnen hilft, bessere Leistungen zu erbringen.

Darüber hinaus können Sie mit SOTA ML Probleme lösen, die mit vorhandenen Methoden nicht effizient bewältigt werden konnten. Dies ist besonders wichtig für Dienstleistungsunternehmen – wie AI Superior –, da es uns gegenüber dem harten Wettbewerb auf dem Markt robuster macht. Bei AI Superior arbeiten wir an verschiedenen Projekten mit anspruchsvollen Aufgaben, die oft nur mit SOTA ML-Ansätzen angemessen angegangen werden können.

Und nicht zuletzt haben wissenschaftliche Erkenntnisse oft Schwierigkeiten, die Gesellschaft zu erreichen, da die akademische Gemeinschaft oft etwas abgekoppelt vom breiteren Publikum ist. Die meisten Erkenntnisse sind zu hochrangig, um direkte Auswirkungen auf die Endnutzer zu haben.

Durch den Einsatz von SOTA-Maschinenlernen helfen Sie, diese Erkenntnisse zu kommunizieren. Sie übernehmen die Rolle eines Moderators.

Aber bleiben wir enthusiastisch, ohne zu euphorisch zu werden. Welche Nachteile hat es, ein früher SOTA ML-Anwender zu sein?

Modernes maschinelles Lernen: Darauf sollten Sie achten

Wir haben bereits erwähnt, dass Sie von dem Wissen profitieren können, das in der Branche noch niemand sonst besitzt und nutzt. Der Nachteil ist jedoch, dass die Übernahme akademischen Wissens nicht per se ein Happy End ist. Manche Erkenntnisse sind möglicherweise nicht direkt auf das wirkliche Leben anwendbar oder ihre Umsetzung ist kostspielig.

Überlegen Sie einmal, wie groß unsere Hoffnungen in selbstfahrende Autos waren und wie sehr diese heute angesichts der damit verbundenen rechtlichen Probleme schwinden.

Pionier zu sein ist immer ein Risiko. Noch hat es niemand versucht und das Ergebnis ist nicht sicher. Sie verfügen vielleicht über die beste SOTA ML-Technologie, wissen aber nicht, wie Sie diese monetarisieren können.

Einer der Gründe für eine verzögerte oder fehlgeschlagene Implementierung sind häufig fehlende Frameworks, die Ihnen dabei helfen sollen, Ihr Geschäftsmodell in ein ML-basiertes Modell umzuwandeln. Manchmal fehlt Ihnen eine Brückentechnologie, die SOTA-ML-Ansätze mit dem verbinden kann, was Sie tatsächlich für Endverbraucher tun. Beispielsweise erfordern Mikrocontroller mit ML-Fähigkeiten C-Programmierung und funktionieren nicht mit anderen Frameworks.

Sie benötigen außerdem Mitarbeiter mit bestimmten Fähigkeiten. Um eine Echtzeitsimulation aus einer akademischen Arbeit zu übernehmen, müssten Sie jemanden mit einem Doktortitel einstellen. Dies erfordert nicht nur eine finanzielle Investition, sondern kann sich auch als Herausforderung für Ihre Unternehmenskultur erweisen, wenn es darum geht, Mitarbeiter mit akademischem Hintergrund zu integrieren.

Daher besteht das Hauptrisiko darin, zu versuchen, SOTA ML-Ansätze zu übernehmen, die nicht genehmigt sind und sich noch nicht als kommerziell attraktiv erwiesen haben.

Der sichere Weg, SOTA ML in Ihr Unternehmen zu bringen

Um Moderator zu werden, benötigen Sie möglicherweise einen anderen Moderator. Das AI Superior-Team kann Ihnen dabei helfen, brandneue ML-Ansätze zu finden. Als Teil von unser Forschungs- und Entwicklungsservice, wir gehen die neuesten akademischen Arbeiten durch und identifizieren diejenigen, von denen unsere Kunden profitieren können. Darüber hinaus können wir Ihnen bei der Implementierung von SOTA ML-Ansätzen helfen, die wir finden. So haben wir beispielsweise Boehringer Ingelheim, einem Pharmaunternehmen, geholfen, neue BilderkennungstechnologienDies hat nicht nur Auswirkungen auf das Unternehmen, sondern auch auf die Gesellschaft, da es ein wirksames Instrument zur Krebsdiagnose erhält.

Schlussfolgerung

Inwieweit sollten Sie als Machine-Learning-Unternehmen die neuesten Entwicklungen in der Wissenschaft verfolgen?

Dies ist eine schwierige Entscheidung, da ein größerer Umfang einen höheren Aufwand für Ihr bestehendes Team oder die Notwendigkeit der Einstellung eines neuen Teams bedeuten kann.

Das Ergebnis ist nicht garantiert, kann sich aber äußerst positiv auf Ihr Unternehmen und Ihre Community auswirken.

DieVerarbeitung natürlicher Sprache,allgemein bekannt als NLP, ermöglicht es dem Computerprogramm, die menschliche Sprache zu verstehen, wie sie geschrieben und gesprochen wird. Sie wird als natürliche Sprache bezeichnet und ist ein Teil der künstlichen Intelligenz.

NLP existiert seit über 50 Jahren und hat eine Reihe von praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter medizinische Forschung, Business Intelligence und Suchmaschinen, hervorgebracht. Außerdem hat es seine Wurzeln in der Linguistik.

NLP ist wichtig, weil es die Auflösung von Mehrdeutigkeiten in der Sprache ermöglicht und den Daten eine praktische numerische Struktur für zahlreiche nachgelagerte Anwendungen wie Textanalyse oder Spracherkennung verleiht. Aber wussten Sie, wie NLP funktioniert und warum NLP so wichtig ist? Finden wir es heraus!
Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?
NLP ist wichtig, da es Computern ermöglicht, die natürliche Sprache wie Menschen zu verstehen. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Informationen aus der realen Welt zu verarbeiten und sie so zusammenzufassen, dass der Computer sie versteht, unabhängig davon, ob die Sprache geschrieben oder gesprochen ist.

Computer verwenden Programme, um die ihnen zur Verfügung gestellten Informationen zu verarbeiten, und diese werden während dieses Prozesses in Code umgewandelt, um dem Computer das Verständnis zu erleichtern.

Die Datenvorverarbeitung ist eine der beiden Hauptphasen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und umfasst die Reinigung und Vorbereitung der Textdaten für die Analyse durch Maschinen. In dieser Phase werden Merkmale hervorgehoben und die Daten in eine brauchbare Form gebracht, damit der Algorithmus mit dem bereitgestellten Text arbeiten kann.

Techniken der Sprachverarbeitung

Es können verschiedene Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache angewandt werden, darunter:

• Tokenisierung. - Zerlegung von Text in kleinere Einheiten.
• Entfernung von Stoppwörtern. - Entfernt alltägliche, banale Wörter und überlässt dem Programm die ungewöhnlichen Wörter, die die meisten Informationen über den Text liefern.
• Lemmatisierung und Stemming. - Reduktion der Wörter auf ihre primären (Wurzel-)Formen zur leichteren Verarbeitung.
• Part-of-Speech-Tagging. - Kennzeichnung von Wörtern auf der Grundlage ihrer Wortarten (Substantive, Adjektive, Verben usw.)

Nach der Vorverarbeitung der Daten ist die zweite kritische Phase die Entwicklung von Algorithmen, die dem Programm bei der Verarbeitung der Daten helfen. Es gibt viele verschiedene und wichtige Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, aber in der Regel werden zwei Hauptvarianten verwendet:

• Auf maschinellem Lernen basierendes System - Dieses System verwendet Statistiken. Maschinen lernen durch die bereitgestellten Trainingsdaten, Aufgaben zu erfüllen, was ihnen hilft, ihre Strategien anzupassen, wenn mehr Daten verarbeitet werden. Diese Systeme kombinieren maschinelles und tiefes Lernen mit neuronalen Netzen und ermöglichen es NLP-Algorithmen, ihre eigenen Regeln durch wiederholtes Lernen und Verarbeiten der Informationen zu verfeinern.

• Regelbasiertes System. Dieses System verwendet sorgfältig entwickelte linguistische Regeln. Diese Methode wurde schon früh in der Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet und wird auch heute noch eingesetzt.

Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen

Wenn es um die Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen geht, sollten Sie Folgendes wissen. Die Möglichkeiten, wie NLP im Gesundheitswesen mehr als nur hilfreich sein kann, sind nahezu grenzenlos, daher haben wir einige der besten Anwendungsfälle für Sie zusammengestellt:

• Verbesserung der klinischen Dokumentation: Anstatt EHRs (umfassende Berichte über den allgemeinen Gesundheitszustand des Patienten) manuell zu überprüfen, verwendet NLP formulierte Dateneingabe und Sprache-zu-Text-Diktat, um wichtige Daten aus EHRs am Ort der Behandlung zu extrahieren. Auf diese Weise können sich die Ärzte auf die notwendige Versorgung der Patienten konzentrieren und sicherstellen, dass die klinische Dokumentation präzise und auf dem neuesten Stand ist.

• Beschleunigung des Abgleichs von klinischen Studien: Gesundheitsdienstleister können enorme Mengen unstrukturierter klinischer und Patientendaten automatisch überprüfen und mithilfe von NLP qualifizierte Kandidaten für klinische Studien ermitteln. Dies hilft Patienten beim Zugang zu experimentellen Behandlungen, die ihren Zustand erheblich verbessern könnten, und unterstützt gleichzeitig Innovationen im medizinischen Bereich.

• Unterstützung klinischer Entscheidungen: Hier zeigt sich einmal mehr die Bedeutung der Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Ärzten ermöglicht, genau dann auf gesundheitsrelevante Informationen zuzugreifen, wenn sie diese benötigen, was einfach, schnell und effizient ist, und sie in die Lage versetzt, am Ort der Behandlung bessere Entscheidungen zu treffen.

NLP-Anwendungsfälle in alltäglichen Anwendungen

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist bekanntermaßen äußerst praktisch und hilfreich und wird in vielen modernen realen Anwendungen eingesetzt. Zweifelsohne ist die natürliche Sprache eine treibende Kraft hinter der maschinellen Intelligenz.

Wir möchten Ihnen einige der am häufigsten verwendeten und verbreiteten Beispiele vorstellen: 

Maschinelle Übersetzung

Eines der bekanntesten NLP-Beispiele ist Google Translate. Bei der praktischen maschinellen Übersetzung geht es um mehr als das Ersetzen von Wörtern in einer Sprache durch Wörter aus einer anderen. Google Translate ist zwar nicht perfekt, aber im Kern geht es darum, die Bedeutung und den Tonfall der zu übersetzenden Sprache zu erfassen und das Wort, die Phrase oder den Satz bestmöglich in eine andere Sprache zu übersetzen.

Maschinelle Übersetzungswerkzeuge haben seit ihren Anfängen enorme Fortschritte in Bezug auf die Genauigkeit gemacht. Am besten testet man dies, indem man einen Satz oder eine Phrase in eine andere Sprache und dann wieder zurück übersetzt, um zu sehen, ob es einen Sinn ergibt.

Spam-Erkennung

Die besten Anwendungen zur Spam-Erkennung verwenden NLP-Lösungen, um E-Mails nach Textklassifizierungsmöglichkeiten zu durchsuchen, auch wenn dies nicht Standard ist. Das Ganze funktioniert, weil die Lösung zur Verarbeitung natürlicher Sprache die E-Mails nach Phrasen und Wörtern durchsucht, die häufig in Spam oder Phishing verwendet werden.

Dazu gehören schlechte Grammatik, finanzielle Begriffe, unangemessene Dringlichkeit, bedrohliches Vokabular und sogar falsch geschriebene Firmennamen, um nur einige zu nennen.

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Agenten und Chatbots waren Ihnen wahrscheinlich nicht bekannt, aber virtuelle Assistenten wie Alexa von Amazon und Siri von Apple werden durch KI, also NLP, angetrieben. Sie nutzen Spracherkennung, um Sprachbefehle und natürliche Sprachmuster zu erkennen und entsprechend oder mit hilfreichen Kommentaren zu antworten.

Sie haben auch die Möglichkeit, auf getippte Texte zu antworten. Eine der fortschrittlichsten Funktionen, die beweist, wie notwendig die Verarbeitung natürlicher Sprache ist, ist die Möglichkeit, auf Fragen in ihren eigenen Worten mit hilfreichen Antworten zu antworten.

Text-Zusammenfassung

Eine nützliche NLP-Technik ermöglicht es dem Programm, große Mengen digitaler Texte zusammenzufassen und Zusammenfassungen zu erstellen, so dass die Menschen nicht den gesamten Test lesen müssen. Die besten Anwendungen zur Textzusammenfassung nutzen semantische Schlussfolgerungen und die Generierung natürlicher Sprache (NLG), um den Zusammenfassungen wertvollen Kontext und Schlussfolgerungen hinzuzufügen.

Stimmungsanalyse in sozialen Medien: Diese spezielle NLP-Funktion ermöglicht es den Systemen, die in Social-Media-Beiträgen, Bewertungen und sogar Antworten verwendete Sprache zu analysieren und Emotionen und Einstellungen zu extrahieren, die von Produkten, Veranstaltungsinformationen und Werbeaktionen abgeleitet werden. Dies wiederum hilft Unternehmen, dieses Feedback und diese Daten für Produktdesigns oder Werbekampagnen zu nutzen.

Schlussfolgerungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache überbrückt für alle Unternehmen eine entscheidende Lücke zwischen Software und Menschen. Die Sicherstellung und Unterstützung eines soliden NLP-Ansatzes ist ein kontinuierlicher Prozess, aber die Ergebnisse werden sich in Ihren Teams und Ihrem Unternehmen zeigen.

Unternehmen nutzen große Mengen unstrukturierter, textlastiger Daten und benötigen eine Möglichkeit, diese effizient zu verarbeiten. Viele der Informationen, die Sie online finden, sind in Datenbanken gespeichert. Sie stellen natürliche menschliche Sprache dar, und bis vor kurzem konnten Unternehmen diese Daten nicht analysieren. Gerade aus diesem Grund ist die Verarbeitung natürlicher Sprache von entscheidender Bedeutung.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache spielt eine entscheidende Rolle in der Technologie und in der Art und Weise, wie Menschen mit ihr interagieren - sie wird in vielen realen und alltäglichen Anwendungen im Verbraucher- und Unternehmensbereich eingesetzt, darunter Cybersicherheit, Chatbots, Suchmaschinen und Big-Data-Analysen. Obwohl NLP nicht ohne Herausforderungen ist, wird erwartet, dass es weiterhin ein wesentlicher Bestandteil sowohl der Industrie als auch des täglichen Lebens sein wird.

Die ständige Verbesserung und Entwicklung ist von entscheidender Bedeutung, und ohne die tatsächlichen Nutzer wird es keine Fortschritte geben können. Die KI-Programme zeigen, welchen Einfluss die Verarbeitung natürlicher Sprache auf den Menschen hat, da sie mit dem Gedanken entwickelt wurde, das Leben und die Arbeit für alle zu erleichtern.

Unabhängig davon, ob Sie die Gelegenheit hatten, mit einem KI-gestützten System zu arbeiten oder nicht, verblüfft der aktuelle Fortschritt in diesem Bereich selbst diejenigen, die nur wenig darüber wissen. Die Möglichkeiten, die KI in jedem Bereich oder jeder Nische bietet, sind wirklich großartig, und sie wachsen mit jedem Jahr weiter.

Wenn Sie Filme gesehen haben, in denen bemerkenswerte neue Technologien gezeigt werden, die tief in der Zukunft mit KI angesiedelt sind, dann ist das der Weg, den wir einschlagen werden. Sie ist bereits Teil des Gesundheitswesens und alltäglicher Anwendungen, aber wie sieht es mit der Kombination von KI und Marketing aus? Heute werden wir darüber sprechen, wie KI im Marketing eingesetzt wird und wie sie noch besser werden kann.

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz, allgemein bekannt als KI, bezieht sich auf Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und deren Handlungen durch eine Simulation menschlicher Intelligenz nachahmen. Dieser Begriff bezieht sich auch auf jede Maschine oder jedes Programm, das menschenähnliche Eigenschaften aufweist, wie z. B. Problemlösung oder Lernen.

Das Rationalisieren und Handeln zur Erreichung eines bestimmten Ziels ist die ideale Eigenschaft jeder KI. Eine Variante der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen, d. h. Computerprogramme brauchen keine menschliche Unterstützung, um aus neuen Daten zu lernen und sich an sie anzupassen.

Was ist AI Marketing?

Wenn es um KI im Marketing geht, ist es wichtig, eines zu verstehen. KI-Marketing nutzt künstliche Intelligenz, um automatisierte Entscheidungen zu treffen, die auf der Sammlung und Analyse von Daten und zusätzlichen Hinweisen auf Zielgruppen oder wirtschaftliche Entwicklungen basieren, die die Marketingbemühungen beeinflussen können. Wenn es um Schnelligkeit geht, wird KI häufig im Marketing eingesetzt. Das ist es, was als Marketing mit künstlicher Intelligenz bekannt ist.

KI-Marketingtools nutzen Kundenprofile und -daten, um zu verstehen, wie man am besten mit Kunden kommuniziert - und sie zum richtigen Zeitpunkt mit maßgeschneiderten Botschaften zu bedienen, ohne dass die Mitarbeiter des Marketingteams involviert sind, was eine maximale Effizienz garantiert.

Sie werden eingesetzt, um Marketingteams zu bereichern oder um taktische Aufgaben zu erfüllen, die für viele der heutigen Vermarkter weniger menschliches Fingerspitzengefühl erfordern.

AI-Marketing-Komponenten

KI hilft Marketingfachleuten, mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. Die folgenden Elemente des KI-Marketings umfassen die besten Lösungen von heute, die es uns ermöglichen, die Lücke zwischen den großen Mengen an gesammelten Kundendaten und den umsetzbaren nächsten Schritten zu schließen, die für zukünftige Kampagnen genutzt werden können:

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen bezieht sich auf Computeralgorithmen, die Informationen analysieren und durch Erfahrung automatisch verbessern können. Es wird auch durch künstliche Intelligenz angetrieben. Geräte, die das maschinelle Lernen beeinflussen, untersuchen neue Informationen in relevanten historischen Daten, die berichten können, welche Entscheidungen auf dem basieren, was in der Vergangenheit funktioniert hat oder nicht funktioniert hat.

Große Daten und Analytik

Der Einzug der digitalen Medien hat einen Zustrom von Big Data mit sich gebracht, der Vermarktern die Möglichkeit bietet, ihre Handlungen nachzuvollziehen und den Wert über verschiedene Kanäle hinweg genau zuzuordnen. Dies hat auch zu einer Übersättigung mit Daten geführt, da viele Vermarkter nicht wissen, welche Datensätze es wert sind, gesammelt zu werden.

AI-Plattform-Lösungen

Effektive KI-gestützte Lösungen geben Vermarktern eine führende Plattform für die Verwaltung der riesigen Datenmengen an die Hand. Diese Plattformen können aufschlussreiche Marketinginformationen über Ihre Zielgruppe liefern, sodass Sie datengestützte Entscheidungen darüber treffen können, wie Sie sie am besten erreichen.

AI-Marketing-Herausforderungen

Modernes Marketing hängt davon ab, dass man die Kundenbedürfnisse und -vorlieben genau versteht und dann schnell und effektiv auf dieses Wissen reagiert. Die Fähigkeit, datengestützte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, hat KI in den Vordergrund der Marketingverantwortlichen gerückt.

Die Marketingteams müssen jedoch klug entscheiden, wie sie KI am besten in ihre Kampagnen und Verfahren einbauen. Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Tools befinden sich noch in der Anfangsphase. Daher gibt es einige Herausforderungen, die bei der Durchsetzung von KI im Marketing zu beachten sind.

Ausbildungszeit und Datenqualität

KI-Tools wissen nicht automatisch, welche Schritte zur Erreichung der Marketingziele unternommen werden müssen. Sie brauchen Zeit und Training, um Unternehmensziele, Kundenpräferenzen, historische Tendenzen, den Gesamtkontext und Fachwissen zu verstehen. Das erfordert Zeit, prädiktive Analytik, aber auch Garantien für die Datenqualität.

Angenommen, die KI-Marketing-Tools werden nicht mit hochwertigen Daten trainiert, die genau, zeitnah und repräsentativ sind. In diesem Fall wird das Gerät weniger als optimale Schlussfolgerungen ziehen, die nicht den Wünschen der Verbraucher entsprechen, wodurch der Wert sinkt.

Datenschutz

Sowohl Kunden als auch Aufsichtsbehörden machen sich Gedanken darüber, wie Unternehmen ihre Daten nutzen. Marketingteams müssen sicherstellen, dass sie Kundendaten auf ethische Weise nutzen und Standards wie GDPR einhalten, oder sie riskieren hohe Geldstrafen und Rufschädigung. Wenn die Tools nicht genau so programmiert sind, dass sie präzise gesetzliche Richtlinien einhalten, können sie bei der Verwendung von Kundendaten für die Personalisierung die Grenzen des Zulässigen überschreiten.

Bewährte Praktiken bei der Bereitstellung

Da es sich bei KI-Marketing um ein neueres Instrument handelt, haben sich noch keine traditionellen Best Practices etabliert, die den Marketingteams bei der ersten Implementierung helfen.

Anpassung an eine sich verändernde Marketing-Landschaft

Seit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz haben wir eine Unterbrechung der alltäglichen Marketingabläufe erlebt. Die Vermarkter müssen abschätzen, welche Arbeitsplätze ersetzt und welche neu geschaffen werden.

Prädiktive Analytik in der KI

Es ist auch wichtig zu verstehen, wie die prädiktive Analytik in der KI eingesetzt wird. In Verbindung mit KI sind die Beobachtungen dieser fortschrittlichen Systeme der Schlüssel zu zeitnahen und präzisen Prognosen in der Zukunft.

Im Allgemeinen dient die prädiktive Analytik dazu, alle Prozesse mit Hilfe von historischen Daten und maschinellem Lernen zu verbessern. Im Kern umfasst die prädiktive Analytik prädiktive Modellierung, Data Mining und maschinelles Lernen, also allesamt statistische Techniken. Außerdem werden aktuelle und historische Statistiken verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder zu schätzen.

Wer sich nicht sicher ist, ob die prädiktive Analyse ein Teil der künstlichen Intelligenz ist oder nicht, sollte wissen, dass es sich dabei um eine Teilmenge der KI handelt, die als statistikbasierte Methode bekannt ist und für die Erstellung von Aufzeichnungen und Annahmen verwendet wird. Ihr Hauptziel ist es, die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten zukünftigen Ergebnisses vorherzusagen.

Wenn man sich fragt, ob künstliche Intelligenz und prädiktive Analyse dasselbe sind, gibt es einen entscheidenden Unterschied. Das System der künstlichen Intelligenz stellt Annahmen auf, testet und lernt dann selbstständig, während die prädiktive Analyse als Analyse historischer Daten und vorhandener externer Daten bekannt ist, die Verhaltensweisen und Muster sucht und findet.

Künstliche Intelligenz im digitalen Marketing

Wenn es um KI oder künstliche Intelligenz im digitalen Markt geht, ist es wichtig zu verstehen, dass KI es allen Marketingfachleuten ermöglicht, individuelle Kommunikation zu personalisieren, anstatt die generischen Zielgruppen, auf die sich alle Marketingfachleute in der Vergangenheit verlassen haben.

Künstliche Intelligenz im Online-Marketing ist eine Technologie, die das Verhalten eines Kunden vorhersagt, basierend auf der Intelligenz, die aus der allgemeinen Interaktion mit einer Marke in der Vergangenheit gelernt wurde. Für diejenigen, die sich fragen, wie künstliche Intelligenz die Zukunft des digitalen Marketings verändern wird, haben wir einige Prognosen, obwohl die positiven Auswirkungen bereits jetzt zu erkennen sind.

Zunächst einmal ist die künstliche Intelligenz im digitalen Marketing gegenwärtig unübersehbar. Sie steigert die Produktivität in der Weise, dass KI-Algorithmen eine große Anzahl monotoner Aufgaben automatisieren. Sie trägt zur Steigerung der Produktivität bei und spart den Menschen Geld und Zeit.

Mit künstlicher Intelligenz im Online-Marketing können Sie auch tiefere Einblicke gewinnen. Die Algorithmen der künstlichen Intelligenz sind in der Lage, die Ziele des Unternehmens und ihre Käufe und Entscheidungen vorherzusagen. Nicht zu vergessen ist auch das effektive Marketing, bei dem KI den Unternehmen hilft, Vermutungen zu eliminieren.

Als Unternehmensleiter oder Entscheidungsträger kann es eine gewaltige Aufgabe sein, zu wissen, wann und wie man neue Technologien einführt. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine solche Technologie und nimmt im Markt für neue Technologien im Allgemeinen eine einzigartige Stellung ein. Schätzungen zufolge werden bis 2021 80% aller neuen Technologien Grundlagen der KI. Einfach ausgedrückt: Wenn Sie in die Weiterentwicklung Ihres Unternehmens investieren möchten, müssen Sie sich mit KI beschäftigen. Aber wie sollten Unternehmensleiter KI angehen? Werfen wir einen Blick darauf.

Es ist Zeit, in KI zu investieren

Wir sind jetzt fest im Zeitalter der KI angekommen und es ist keine Option mehr, sie zu ignorieren. Unternehmen aller Größen implementieren jetzt KI-Lösungen, um ihre Effizienz, Produktivität und Umsätze zu steigern. Laut einer Studie von Gärtner, hatten im Jahr 2019 nur 41 Milliarden Unternehmen KI eingeführt. Nur ein Jahr später haben bereits 141 Milliarden Unternehmen KI eingeführt und weitere 231 Milliarden beabsichtigen, sie in den nächsten 12 Monaten einzuführen. Dies zeigt ein klares Muster: Mehr Unternehmen als je zuvor investieren in KI. Unternehmen, die nicht bald investieren, laufen Gefahr, abgehängt zu werden und nicht mit ihren Konkurrenten mithalten zu können.

Bestimmen Sie das „Warum“

Neue Technologien wie KI und Data Science lösen Probleme nicht auf magische Weise und verbessern Ihr Geschäft nicht von selbst. Sie sind Werkzeuge, die Sie einsetzen sollten, um Ihre aktuelle Situation zu verbessern. Wenn Sie die Implementierung von KI-Lösungen in Erwägung ziehen, müssen Sie sich überlegen, warum Sie diese wollen. Haben Sie ein bestimmtes Ziel vor Augen? Möchten Sie beispielsweise Ihre Kommunikation mit Kunden über Ihre Geschäftszeiten hinaus ausweiten? Oder die Reaktionszeiten verkürzen und Ihre Kundendienstmitarbeiter entlasten? Wenn ja, dann ist ein Chatbot eine hervorragende Investition.

Konzentrieren Sie sich auf die Bereiche, in denen Sie schnell einen signifikanten Einfluss erzielen können

KI hat einige wirklich beeindruckende Fähigkeiten, aber Sie müssen nicht alles auf einmal nutzen. Wenn Sie Ihre KI-Reise beginnen, sollten Sie sich besser auf die Geschäftsbereiche konzentrieren, in denen KI die größten Verbesserungen bringen kann, aber mit wenig Aufwand. Eine einfache robotergestützte Prozessautomatisierung kann die Effizienz erheblich steigern und die Arbeitskosten in mehreren Abteilungen senken und ist leicht zu implementieren. Ein weiteres Beispiel ist die Kreditscoring-Komponente, die den Underwriting-Prozess vollständig automatisieren und das Risiko reduzieren kann, während gleichzeitig die Annahmequoten steigen. Diese und andere einfache KI-Lösungen sind ein guter Ausgangspunkt.

Holen Sie die begeistertsten Mitarbeiter an Bord

Laut einer Microsoft-Studie sind 671.000 der befragten Führungskräfte und 591.000 der befragten Mitarbeiter offen für Experimente mit KI. Dies zeigt ein klares Interesse und eine Begeisterung für KI an unseren Arbeitsplätzen. Wenn Sie KI-Lösungen erfolgreich implementieren möchten, müssen Sie dieses Interesse fördern. Wie machen Sie das? Indem Sie die Mitarbeiter einbeziehen, die am meisten von KI begeistert sind. Diese Mitarbeiter werden Ihre KI-Promoter sein und es viel einfacher machen, Veränderungen durchzusetzen.

Nutzen Sie die Demokratisierung der KI zu Ihrem Vorteil

In einer demokratischen Gesellschaft sind alle Menschen und ihre Ansichten vertreten. Wenn also etwas demokratisiert wird, können alle Menschen die Vorteile einer Ressource (in diesem Fall KI) nutzen. Derzeit herrscht ein enormer Mangel an Fachkräften im Bereich der Datenwissenschaften, was es Unternehmen schwer macht, ihre Daten in den Griff zu bekommen. Es gibt jedoch nicht nur schlechte Nachrichten. Es gibt unzählige kostenlose oder erschwingliche KI-Algorithmen, mit denen Sie Ihre Daten besser verstehen können.

Sind Sie Bauherr oder Käufer?

Wenn Sie sich für die Implementierung von KI entscheiden, müssen Sie zwischen zwei Optionen wählen: Möchten Sie eine vorgefertigte KI-Lösung kaufen oder Ihre eigene entwickeln? Die meisten Experten sind sich einig, dass der Kauf eines vorgefertigten Algorithmus der einfachste Weg ist, KI-Prozesse zu starten. Vorgefertigte KI-Anwendungen lassen sich schnell implementieren, sind im Allgemeinen günstiger und die Wartung ist einfacher und kostengünstiger. Allerdings sind diese Lösungen oft nicht genau auf Ihr Problem zugeschnitten, ihre Funktionalität ist möglicherweise eingeschränkt und sie werden letztendlich nutzlos, wenn Sie feststellen, dass Sie einzigartige Analysen benötigen. In diesem Fall ist die Entwicklung Ihrer eigenen Analysen der einzig richtige Weg.

Daten als Denkweise

Daten spielen eine wesentliche Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Unternehmens, insbesondere bei KI und Analytik. Es ist wichtig, dass jeder Mitarbeiter ein gutes Verständnis von Daten hat und weiß, wie sie genutzt werden können, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dies gilt für Mitarbeiter aller Ebenen, von Mitarbeitern auf niedrigerem Rang bis hin zu Mitarbeitern der obersten Führungsebene. Jeder muss Daten auf einer grundlegenden Ebene verstehen, und einige Mitarbeiter müssen ein tieferes Verständnis davon haben, wenn das Unternehmen bei der Einführung von KI erfolgreich sein soll.

Gehen Sie bei Ihrem ethischen Ansatz überlegt und gezielt vor

Manche Unternehmen sind übermäßig begeistert von den Möglichkeiten der KI und des maschinellen Lernens und vergessen dabei die Ethik. Vertrauen ist seit langem ein Problem bei der KI, insbesondere im Hinblick auf die Einführung von KI in Unternehmen. Viele Menschen sind gegenüber KI vorsichtig und möchten daher ihren Kontakt mit ihr begrenzen. Eine Möglichkeit, dies zu überwinden, besteht darin, bei Ihrem Umgang mit Ethik bewusst und absichtlich vorzugehen. Denken Sie daran, klare ethische Grundsätze und Verpflichtungen für den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen festzulegen. Studien haben gezeigt, dass Unternehmen, die dies tun, besser abschneiden als Unternehmen, die dies nicht tun.