Machine Learning / Deep Learning

Die zunehmende Digitalisierung aller Unternehmensbereiche und Geschäftsabläufe führt zu einem explosiven Anstieg an Daten im Unternehmen. Alle zwei Jahre verdoppelt sich das Datenvolumen[1]. Von 2013 bis 2020 wird ein Anstieg von 4 Trillionen Gigabytes (GB) auf 44 Trillionen GB (=Zettabytes) und bis 2025 auf 180 Zettabytes prognostiziert[2].

Aktuelle Entwicklungen wie Cyber-Physical Systems, Internet of Things (IoT) und Corporate Data Lakes als Basis für Big Data Analytics sorgen dafür, dass diese Tendenz anhält. Einhergehend mit diesen Entwicklungen, wird das Auffinden von Informationen im Unternehmen zunehmend schwieriger und der Bedarf an IT-Systemen zur Unterstützung wächst. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Marktforschungsunternehmen ein rasantes Wachstum der Ausgaben für ebendiese kognitiven Systeme prognostizieren[3].

Die Logistik ist als Anwendungsgebiet massiv betroffen. Unsere Forschungsschwerpunkte umfassen:

  • Detektion und Extraktion von Benutzerintentionen aus Textnachrichten
  • Kontinuierlich lernende Bot-Systeme, die sich mit jeder Interaktion weiterentwickeln und an die Bedürfnisse des Benutzers anpassen
  • Textsynthese zur Beschreibung bestehender und aggregierter Daten
  • Design und Architektur skalierbarer Anwendungen auf Basis neuartiger Erkenntnisse bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP)

 

[1] Siehe https://germany.emc.com/leadership/digital-universe/2014iview/executive-summary.htm, zugegriffen am 12.01.2017

[2] Siehe http://www.forbes.com/sites/michaelkanellos/2016/03/03/152000-smart-devices-every-minute-in-2025-idc-outlines-the-future-of-smart-things/#5620b11369a7, zugegriffen am 12.01.2017

[3] Siehe https://idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616, zugegriffen am 12.01.2017

 

 

 

 

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