Serie | Datenmanagement – Natural Language Processing zur Analyse von E-Mails Was ist Natural Language Processing? Natural Language Processing kombiniert Informatik, Linguistik und künstliche Intelligenz zur Verarbeitung natürlicher Sprache durch Computer. Dadurch können Computer menschliche Sprache in Form von Schall oder Zeichenketten erfassen, verstehen und generieren. Dieser Impuls beschäftigt sich mit der Analyse von E-Mails mithilfe verschiedener Methoden des Natural
Serie | Datenmanagement – Einführung in Microsoft Azure Data Factory Was ist Azure Data Factory und wofür wird es benutzt? Diese Fragen hören wir oft von unseren Kunden. Dieser Artikel wird auch Ihnen helfen, genau diese Fragen zu beantworten. Azure Data Factory ist ein cloudbasierter Datenintegrations- und Orchestrierungsdienst von Microsoft. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Daten (strukturiert und unstrukturiert) aus einer
Serie | RPA – Best Practices bei der Entwicklung einer RPA-Lösung Einführung In den vorherigen Impuls-Beiträgen der RPA-Serie wurde genau erläutert, wie mithilfe von UiPath das Dokumentenmanagement verbessert, die Extrahierung von Daten aus unstrukturierten Dokumenten automatisiert umgesetzt sowie Machine Learning Modelle zur Optimierung der Prozesse eingesetzt werden können. Auch wenn sich die Prozesse, die hier durch RPA automatisiert werden, stark
Serie | Datenmanagement – Einführung in Cloud-basierte Datenbanken Die Wolke ruft – und Ihre Daten werden es Ihnen danken! Cloud-basierte Datenbanken erobern die Welt im Sturm und bieten Unternehmen eine effiziente und kostengünstige Möglichkeit zur Speicherung, Verwaltung und Analyse ihrer Daten. Doch der Sprung von einem herkömmlichen System vor Ort in die Cloud kann eine entmutigende Aussicht sein. Warum also
Serie | RPA – Automatisiertes Dokumentenmanagement für ein strukturiertes Ablagesystem mit UiPath Einführung Im vorherigen Impuls-Beitrag „Automatisierte Extrahierung von Daten aus unstrukturierten Dokumenten mit UiPath“ der RPA-Serie wurde die Entwicklung eines Roboters erläutert, der bestimmte Rechnungsdaten automatisiert extrahiert und zur Weiterverarbeitung in ein Excel-Sheet speichert. Aber was passiert eigentlich mit den Rechnungsdokumenten, die beispielsweise als E-Mail angekommen sind, nachdem die
Serie | Microsoft Power Platform – Power Virtual Agents Deep Dive Einleitung Virtual Agents Kundenservice. Was kommt bei diesem Wort zuerst in Ihre Gedanken? Lange Warteschleifen und Telefonate? Genervte Mitarbeiter, genervte Kunden, unzureichende Ergebnisse? Okay, vielleicht nicht ganz so schlimm. Inzwischen gibt es ja auch die Möglichkeit, ihre Organisation über Chat zu erreichen. Aber eben nur zwischen 9 Uhr und
Serie | Datenmanagement – Einführung in Deep Learning und PyTorch Die Grundlagen von Deep Learning Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, welcher von vielen ExpertInnen als die Zukunft dieses Bereichs und künstlicher Intelligenz allgemein angesehen wird. Maßgebliche Durchbrüche in der Forschung basieren auf Deep Learning Architekturen, wie bspw. Google’s „Alphafold 2“, welches eines der größten Probleme und Fragestellungen
Serie | Sicherheitskonzepte in Microsoft Power BI – dynamisches Row Level Security Ausgangslage & Set-up Sie haben viele Rollen (>50) und/oder es werden sehr regelmäßig Rollen erstellt? Dann benötigen Sie dynamisches RLS in Ihrem Bericht. Es gibt einige Voraussetzungen, um dynamische RLS im Vergleich zu statischen RLS zu verwenden. Sie müssen eine Tabelle mit allen Benutzern haben, die auf den
Serie | Interaktive Datenvisualisierung mit Python/R – AI im Fußball: Entwicklung eines Expected Goals Modells Die Nutzung von Daten im Fußball hat sich in den vergangenen Jahren stark entwickelt, weil durch den Einsatz von Sensortechnologien und verschiedenen Kameraperspektiven zu jedem Spiel eine große Menge an Daten gesammelt werden kann. Zudem erlangte der Einsatz von Datenanalysen im Sport durch das Buch
Serie | Interaktive Datenvisualisierung mit Python/R – Einführung in Boxplots am Beispiel mit R BI-Tools bieten eine große Vielfalt an Visualisierungen und zahlreiche Funktionen, um sie anzupassen. Doch bei dieser großen Auswahl stellen sich oft zwei Fragen: Welche Visualisierung ist die beste Visualisierung für meine Daten? Welche Art von Daten lassen sich am besten mit dieser Art von Visualisierung darstellen? In diesem