Unternehmen erstellen und speichern eine Vielzahl von Inhalten, wissen aber oft zu wenig darüber, was diese Inhalte darstellen. Um den Inhalten eine Bedeutung zu geben, ist im Vorfeld ein großer Aufwand erforderlich. Die Klassifizierung von Inhalten ist jedoch zeitaufwändig und teuer, wenn sie manuell erfolgt. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) kann dies exponentiell schneller und oft auch genauer erfolgen. Darüber hinaus verbessert der Mehrwert die Erkennung und Analyse von Inhalten.
ProcessMaker IDP setzt KI- und ML-Technologien ein, um den wahren Wert von Inhalten zu ermitteln. Dieser Artikel gibt weitere Einblicke in die einzigartigen kognitiven Fähigkeiten von ProcessMaker IDP.
Post-OCR-Korrektur
ProcessMaker IDP nutzt die OCR-Technologie (Optical Character Recognition), um Text aus Dokumenten zu extrahieren. Dadurch werden Dokumente durchsuchbar, und der extrahierte Text kann für die weitere Verarbeitung verwendet werden.
Wenn der OCR-Dienst Wörter nicht richtig erkennen kann, z. B. aufgrund von schlechter Bildqualität oder Flecken, werden sie mit unserem Post-OCR-Korrekturdienst korrigiert. Indem wir sowohl ein inhaltsbasiertes Korrekturmodell als auch ein Wörterbuch verwenden, um die erkannten Fehler zu korrigieren, steigern wir die Qualität Ihrer OCR-Daten.
Big Data-Clustering
Maschinelles Lernen an sich ist nicht der heilige Gral, da es nur funktioniert, wenn eine geeignete Trainingsmenge zur Verfügung steht. Die Erstellung des Trainingssatzes ist mit erheblichem menschlichem Aufwand verbunden, wenn man mit großen Mengen vieler verschiedener Arten von Dokumenten arbeitet.
ProcessMaker IDP verwendet Clustering-Techniken, um ähnliche Dokumente automatisch zu identifizieren. Es hilft, die Vorbereitung einer Trainingsmenge zu beschleunigen und einen besseren und genaueren Einblick in die Beziehungen zwischen Dokumenten zu erhalten.
Evolutionäres maschinelles Lernen
Richtiges maschinelles Lernen erfordert sowohl einen Trainings- als auch einen Testsatz, die Implementierung von Klassifikatoren und schließlich das Testen der verschiedenen Klassifikatoren auf der Grundlage der Trainingsdaten. Um die Ergebnisse zu verbessern, muss ein Datenwissenschaftler die Klassifikatoren manuell testen und die Ergebnisse vergleichen.
Mit ProcessMaker IDP Evolutionary Machine Learning kann das System dynamisch den optimalsten Klassifikator ermitteln, um die besten Ergebnisse zu erzielen, anstatt feste Klassifikatoren mit einer festen Trainingsmenge zu verwenden.
(Inter-)Aktives Lernen
Wenn der Machine Learner feststellt, dass das Ergebnis unter einem vordefinierten Schwellenwert liegt, wird der Fachanwender benachrichtigt. ProcessMaker IDP fordert über eine automatisch generierte Aufgabe einen menschlichen Eingriff an, damit die vorausgefüllten Datenfelder korrigiert werden können.
ProcessMaker IDP (Inter-) Active Learning speist die menschlichen Korrekturen zurück und lässt den Lernprozess diese zum Training und zur Erweiterung der Trainingsmenge nutzen.
Erkennung von benannten Entitäten
Die meisten Dokumente enthalten benannte Entitäten. Die benannte Entität ist ein Wort oder eine Phrase, die ein Element aus einer Reihe anderer Elemente mit ähnlichen Attributen eindeutig identifiziert. Dabei kann es sich entweder um Firmennamen, Daten, geografische Orte oder spezifischere Elemente wie eine Serien- oder Sozialversicherungsnummer handeln. Die Erkennung dieser Entitäten ermöglicht es ProcessMaker IDP, Named Entity Relations zu entdecken, um die Leistung und Genauigkeit der Informationsbeschaffung zu verbessern.
ProcessMaker IDP bietet eine automatische Erkennung von benannten Entitäten, und für spezielle Anforderungen kann das integrierte Annotationswerkzeug verwendet werden, um relevantes Trainingsmaterial zu erstellen.
Image Recognition
ProcessMaker IDP basiert auf einem Bilderkennungsalgorithmus, der den Bildern vollautomatisch Kontext hinzufügt. Der Algorithmus verwendet Deep Learning-Techniken wie Convolutional Neural Networks und wird mit einer großen Anzahl von Bildern trainiert. Sobald er trainiert ist, versteht ProcessMaker IDP, was auf dem Bild zu sehen ist, und reichert es mit relevanten Tags an, die den Inhalt des Bildes beschreiben.
Im Gegensatz zu den meisten Erkennungstools, die Cloud-basierte Dienste nutzen, läuft die Bilderkennungstechnologie von ProcessMaker IDP vor Ort. Daher bietet sie die ultimative Privatsphäre und Datenkontrolle.
Visuelle Konfiguration des Workflows
Eine typische Machine Learning Aufgabe besteht aus mehreren miteinander gekoppelten Prozessoren. ProcessMaker IDP bietet umfangreiche Funktionen, mit denen Sie solche Prozesse über eine visuelle Konfigurationsoberfläche erstellen können. Die visuelle Konfiguration der Prozessoren gibt dem Benutzer einen detaillierten Einblick in die Schritte innerhalb einer Aufgabe und den Fluss der Inhalte durch die gesamte Konfiguration.
Die kognitiven Fähigkeiten von ProcessMaker IDP beruhen vollständig auf unserer eigenen KI- und Machine Learning-Technologie. Unser Engagement für die Bereitstellung von On-Premise-Lösungen stellt sicher, dass die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Inhalte unserer Kunden gewährleistet ist. Mit maximalen Ergebnissen.
ProcessMaker IDP bietet mehrsprachige Tools, um die Arbeit unserer Kunden sowohl lokal als auch international zu unterstützen.
