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 | Data Science (ML & AI) – 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
Serie | Microsoft Power Platform – 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
Serie | Data Science (ML & AI) – 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
Serie | Interaktive Datenvisualisierung – 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 Impuls
Serie | Microsoft Power Platform – Power Automate Deep Dive Die Welt ist im Wandel Selbst eine 40-Stunden Woche kommt inzwischen oftmals zu kurz, um Aufgaben neben Meetings und sich schnell ändernden Anforderungen an den Arbeitsalltag zu bewältigen. Dazu eine gute und eine schlechte Nachricht. Die Schlechte zuerst: Im Schnitt sind 40% der im Arbeitsalltag verwendeten Zeit auf repetitive Tasks
Unfallatlas mit künstlicher Intelligenz als Azure Webapp Wie sicher ist Pendeln eigentlich? Gibt es auf Ihrem Weg ins Büro Gefahrenstellen, an denen Sie besonders aufpassen müssen? Wir zeigen Ihnen, wo die Gefahren lauern und wie Sie diese vermeiden können! Das Statistische Bundesamt veröffentlicht unter dem Namen “Unfallatlas” regelmäßig neue Unfalldaten mit GPS-Koordinaten, die sich hervorragend auswerten lassen. Als Experten
Serie | RPA – Trainieren eines ML-Modells mit UiPath zur optimierten Dokumentenverarbeitung Einführung ML-Modelle Im vorherigen Beitrag “Automatisierte Extrahierung von Daten aus unstrukturierten Dokumenten mit UiPath” unserer Impuls-Serie zum Thema RPA wurde die Vorgehensweise zur Automatisierung der Datenauslesung aus unstrukturierten Rechnungsdokumenten mit UiPath genau erklärt. In diesem Impuls-Beitrag soll es nun um die Verbesserung der Daten-Auslesung mithilfe eines Machine Learning Modells
Serie | Microsoft Power BI – Datamarts Power BI. Power BI kann viel. Aber nicht alles. In Sachen Data Governance und Wiederverwendbarkeit von Datensets gibt es noch Luft nach oben. Folgendes Szenario: Unser Mitarbeiter Fred hat ein Datenmodell erstellt, dass er in mehreren Projekten benutzen möchte. Fred setzt dazu ein Microsoft Shared Dataset auf. Kurz darauf wird er von den