Alle Geschichten

Die Analyse echter Gespräche zwischen Bürgern und Behörden oder Organisationen, die den Menschen in den Bereichen Gesundheit, Bildung, Sicherheit usw. dienen, durch die Anwendung von deep learning Modellen, wie sie von Deep Talk verwendet werden, ist ein leistungsfähiges Instrument für die öffentliche Politik, da relevante Daten für die Entscheidungsfindung direkt aus dem Gespräch eines Bürgers und nicht durch indirekte Methoden gewonnen werden.

Der Begriff Low-Code wurde erstmals 2014 von den Analysten von Forrester verwendet. In dem in jenem Jahr veröffentlichten Bericht wurde erwähnt, dass Low-Code-Plattformen mit einer grafischen Oberfläche und Drag-and-Drop-Elementen den Umfang der für den Start eines Projekts erforderlichen manuellen Codierung drastisch reduzieren würden. Die LCNC-Technologie ist von älteren RAD-Technologien (Rapid Application Development) wie Lotus Notes oder Microsoft Access abgeleitet, die es auch Nicht-IT-Teams ermöglichten, einen Teil der Entwicklung zu übernehmen, aber immer noch tiefgreifende Kenntnisse erforderten.

No-Code-KI-Plattformen sind die Zukunft und Deep Talk ist die führende Plattform für Textanalyse.

Das Abrufen von Daten aus Twitter kann manchmal kompliziert sein. Aber mit einigen Tools kann der Prozess einfach sein.

In diesem Bericht haben wir ein System zur Erkennung dringender, risikoreicher Nachrichten in einer Chat-Anwendung entwickelt, die ihre Nutzer mit Psychologen verbindet. Mit einer Gruppe von freiwilligen Psychologen haben wir Segmentpaare von Unterhaltungen in risikoreiche Nachrichten, die dringende Aufmerksamkeit erfordern, und normale Nachrichten kategorisiert. Wir haben 1795 Beispiele annotiert, von denen 612 Notfälle sind. Wir hatten es also mit einem unausgewogenen Klassifizierungsproblem zu tun.

Der Einsatz von deep learning Technologien in massiven Bürgerkonsultationsprozessen ermöglicht eine schnelle und effiziente Bearbeitung von Tausenden von Vorschlägen, um diese Art von demokratischen Verfahren praktikabel zu machen.

Ein Index, um Ihre Kunden wirklich zu verstehen

Schriftliche Kundengespräche sind eine riesige Datenquelle, die aufgrund der Komplexität ihrer Verarbeitung oft nicht genutzt wird. Deep Talk ermöglicht es Unternehmen, Customer Success-, Customer Experience- und KI-Teams, diese unstrukturierten Daten in wertvolle Daten für die Entscheidungsfindung umzuwandeln.

Überwachte und unüberwachte deep learning Modelle sind zwei verschiedene Arten der Analyse von Textdaten.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist eine Disziplin mit einer langen Geschichte. Sie entstand in den 1950er Jahren als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und der Linguistik mit dem Ziel, die Probleme zu untersuchen, die sich aus der automatischen Erzeugung und dem Verständnis natürlicher Sprache ergeben. Auch wenn es bereits Arbeiten aus früheren Perioden gibt, veröffentlichte Alan Turing 1950 einen Artikel mit dem Titel "Intelligenz", in dem er das vorschlug, was heute als Turing-Test bezeichnet wird, als Kriterium für Intelligenz (siehe Turing-Test).

Deep Talk ist eine großartige Plattform, um den Inhalt von Twitter zu analysieren.

Unternehmen, die unstrukturierte Daten als entscheidungsrelevante Ressource nutzen können, haben einen Vorteil gegenüber Unternehmen, die nur versuchen, auf 20 % der insgesamt verfügbaren Daten zuzugreifen.

Klassifizierungsmodelle unter Verwendung von deep learning können den Prozess der Erstellung von Chatbots beschleunigen.

Unternehmen können mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz die Kundenzufriedenheit und den NPS vorhersagen.

2023 ist ein Jahr, in dem künstliche Intelligenz intensiv genutzt werden wird, um die Kunden zu verstehen.

Die 7 besten Tools zur Umfrageanalyse für 2022. Einige Plattformen sind sehr traditionell und seit vielen Jahren auf dem Markt, während andere wie Deep Talk den Markt mit KI-Techniken wie maschinellem Lernen und deep learning zur Analyse der Daten aufmischen.