22. August 2019

Ob Machine Learning oder Vorschlagssysteme – Wir haben die Lösung

Daten verwalten ist das A und O in Unternehmen. Aber was tun, wenn die Daten zu klein sind? Oder wenn Regularien Sie daran hindern, die Rechnungserstellung einfacher zu gestalten? Wir helfen Ihnen dabei voll durch zu starten.

Big Data und Recommender-Systeme – Das sind unsere zwei Themen, mit denen wir am 24. September 2019 beim Java Forum Nord in Hannover ins Rennen gehen. Unsere Mission: Wir helfen Ihnen, Ihre Daten im Unternehmen sicher und einfach zu speichern. Finden Sie mit uns den perfect flow in Sachen Datenverwaltung!

bildhübsche fotografie | Andreas Körner | www.a-koerner.de | info@a-koerner.de | +49 711 22 11 20

Machine Learning trotz Small Data

Big Data ist der Treibstoff für Deep Learning. Aber was tun, wenn Ihre vorhandenen Datenmengen zu klein sind, um die Parameter Ihres Machine-Learning-Modells ausreichend zu trainieren? Dies ist eins der größten Hindernisse auf dem Weg zum erfolgreichen Einsatz von Machine Learning.

Wie bereits auf anderen Konferenzen wird Hauke Brammer in seiner Session „Deep Learning mit Small Data“ die Herausforderungen von kleinen Datensets erläutern und stellt Ihnen Strategien vor, die auch mit Small Data zum Erfolg führen. Zum Beispiel können mit Hilfe von verschiedenen Data-Augmentation-Verfahren Datensätze vergrößert werden. Auch der Einsatz von vortrainierten neuronalen Netzen und Transferlearning können helfen, damit Small Data nicht zu einem großen Problem in Ihrem Unternehmen wird.

Rechnungsstellung mit Recommender-Systemen

Bei der Abrechnung von Leistungen sehen sich Dienstleister mit vielen Regularien konfrontiert: Beispielsweise hat jede Versicherung einen eigenen Leistungskatalog, in welchen die erbrachten Reparaturen und Instandsetzungen einsortiert werden. Die einzelnen Tätigkeiten einer Reparatur sind im Katalog pauschal in einem Rechnungsposten enthalten, werden bei einem anderen Katalog aber separat abgerechnet. Diese Unterschiede machen die Rechnungsstellung arbeitsintensiv und fehleranfällig. Jede nicht abgerechnete Leistung ist ein monetärer Verlust.

In seinem Vortrag „Recommender-Systeme für die Rechnungsstellung“ rät Harald Bosch deshalb zu Vorschlagssystemen: Ähnlich zu den Kaufvorschlägen im Onlinehandel („andere Kunden kauften auch …“), können dem Sachbearbeiter abhängig von der Schadensart und den bereits hinzugefügten Rechnungspositionen weitere Vorschläge unterbreitet werden. Dort teilt er auch seine Erfahrungen mit verschiedenen Lösungsansätzen und hilft Ihnen dabei, voll durch zu starten.

Buchen Sie jetzt Ihre Teilnahme und sprechen Sie mit uns vor Ort – Wir haben die Lösung für Sie!

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