Tag: künstliche Intelligenz

Virtueller Messekongress Schadenmanagement & Assistance 2020

Am 29. und 30. September 2020 traf sich die Versicherungsbranche zum 13. Messekongress „Schadenmanagement & Assistance“. Anders als die Jahre zuvor allerdings nicht in physischer Form in Leipzig, sondern rein virtuell. Dank des übersichtlichen Webportals gelang die Eingewöhnung sehr schnell und so verlief die Messe für uns mit vielen interessanten…

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Bilderverständnis im Gebäudeschaden: Status und Herausforderungen

This post is also available in English. Click here to download.   Der Regulierungsprozess steht im Zentrum der Beziehung zwischen dem Versicherungsnehmer und der Versicherung – ein Prozess, der auf einem intensiven Datenaustausch zwischen beiden Parteien basiert. Die Art dieser Daten kann sehr vielfältig sein und enthält normalerweise strukturierte Informationen,…

sachjournal im Gespräch – Dr. Andrey Lutich über komplexe Rätsel und die besondere Faszination von KI

Herr Dr. Lutich, seit 2017 sind Sie Teil unseres Teams. Was genau ist Ihre Aufgabe hier bei sachcontrol? Als Leiter Data Science verantworte ich strategische Entscheidungen bezüglich der Weiterentwicklung und Verwendung von KI-basierten Systemen. Dazu definiere ich die Entwicklung der Hard- und Software, um das maschinelle Sehen und das Verstehen…

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Künstliche Intelligenz erobert den Alltag

Tag für Tag nutzen wir ganz selbstverständlich viele intelligente Programme, die unseren Alltag erleichtern sollen. Ob der digitale Sprachassistent im Smartphone, die Gesichtserkennung in der Video-App oder die Ernährungs-App, die per Foto den Kaloriengehalt des Hamburgers berechnet, der vor einem steht. Ob Kommunikation, Gesundheit, Industrie oder Handel – Künstliche Intelligenz…

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Handwerker verstehen mit Data Science

Die digitale Verarbeitung und das maschinelle Verstehen von Handwerkerrechnungen sind eine ernstzunehmende Herausforderung. Es ist der erste Schritt auf dem Weg, Maschinen beizubringen, Texte so zu lesen und zu verarbeiten, wie wir Menschen es können. Worte verstehen zu können, bedeutet für Computer, diese in Zahlen und Vektoren abzubilden. Die ausgereiftesten Methoden des Maschinenlernens (z.B. GloVe, Word2Vec oder fasttext) ermöglichen es, Wortvektoren aus unstrukturierten Textdaten zu erlernen. Diese Vektoren (auch als Worteinbettungen bezeichnet) erlauben es Maschinen, dem menschlichen Verständnis von Sprache zu folgen, indem sie Wörter nach semantischen Ähnlichkeiten gruppieren und analysieren.