Andrej Kharadi

bmt2019 andrej kharadi

Titel:

“Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) für Industrie und Handel - Aktuelle Prinzipien und Anwendungen an einem Beispiel

These:

„Der aktuelle Trend in der automatischen Sprachverarbeitung geht in Richtung Kombination der beiden Paradigmen `Word-Embedding‘ und `Deep Learning‘. Diese Vereinigung erlaubt die Entwicklung von praktisch einsetzbaren Applikationen in Industrie und Handel, die bis vor wenigen Jahren noch nicht möglich waren.“  

 

 

Teaser:

Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) für Industrie und Handel
Aktuelle Prinzipien und Anwendungen an einem Beispiel

Mit Natural Language Processing und Machine Learning in Kombination lassen sich mächtige Business-Anwendungen für Industrie und Handel entwickeln, in denen geschriebene oder gesprochene Texte maschinell interpretiert werden müssen. Von der korrekten Interpretation hängt dann die Qualität weiterer Artefakte oder Entscheidungen ab, die auf den Informationen dieser Texte basieren.

Die aktuellsten und leistungsfähigsten Verfahren des Natural Language Processings beruhen auf s.g. Word Embeddings – Einbettung von Sprachelementen in einen mathematischen Raum. Die Prinzipien dieser Verfahren werden anhand einfacher Beispiele erläutert. An einem Anwendungsbeispiel wird gezeigt, wie innerhalb der Würth-Gruppe mittels Natural Language Processing und Machine Learning Abläufe vereinfacht und beschleunigt werden.     

Zur Person:

Andrej Kharadi, Mathematiker, verantwortet als Leiter Big Data Research bei der Adolf Würth GmbH & Co. KG die Entwicklung von AI- und Machine Learning gestützten Applikationen für die Würth-Gruppe. Der Schwerpunkt seiner Arbeit als Datenwissenschaftler, Software-Ingenieur und System-Architekt liegt seit über 15 Jahren in den Bereichen Machine Learning, Document Analysis, Information Extraction sowie Big Data Architekturen für Industrie, Dienstleistung und Handel.

 

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