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Künstliche Intelligenz

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People. Code. AI – WeAreDevelopers AI Conference in Wien

Der WeAreDeveopers AI Congress Vienna startet mit großem Besucherandrang

Das hätte sich das Haus Habsburg nicht träumen lassen, dass sich im imposanten Festsaaltrakt der Hofburg die Nerds des 21ten Jahrhunderts treffen. Sie trafen sich um zu zeigen, was natürliche Intelligenz und künstliche Intelligenz in unserer Gegenwart können, was sie für die Zukunft versprechen und auch, was sie noch an Hürden zu nehmen haben.

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Digitaler Arbeitsplatz: Ein Video sagt mehr als tausend Worte!

Was wäre die Welt ohne Bild und Ton?

Wir alle nutzen täglich Videoportale und es ist völlig normal, sich mit Bild und Ton entweder abends vor der Kiste mit digitalen Videos beschallen zu lassen bzw. besser sich mit Videos zu informieren und zu lernen. Was wäre die Welt ohne Bild und Ton? Idealerweise stehen solche Funktionen auch am digitalen Arbeitsplatz integriert zur Verfügung – also um sich informieren zu können und zu lernen (sich von der Kiste beschallen zu lassen ist dann wohl doch nicht so ganz ein „Business-Case“ *grins*).

Nach mehreren sehr holprigen Gehversuchen in diesem Bereich, hat der Hersteller nun endlich etwas sehr brauchbares geschaffen, was jedem digitalen Arbeitsplatz eigentlich nicht mehr fehlen darf. Office 365 Stream ist das Videoportal, welches nun endlich jene Möglichkeiten bietet, die man sich auch erwartet.

Das Videoportal für den digitalen Arbeiter!

Haben Sie schon, oder wollen Sie erst?

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Microsoft Azure Advanced Analytics und Data Science Tools  (Teil 1.) 

Bei Microsoft zum Hands-On Workshop: Azure Advanced Analytics und Data Science Tools 

Neulich im Microsoft Lab zum Hands-On Termin: Azure Machine Learning Studio und Workbench, Azure (Data Science) Virtual Machine, Microsoft Open R und mehr. Gemeinsam mit meinem Kollegen Michael König bei Microsoft. Die Größe der Community hält sich in Grenzen (9 Teilnehmer inkl. Tutor).

Der Gegenstand: Anwendung von Machine Learning in Data Science und Data Analytics  

Für Data Analytics können nun Machine Learning Systeme in ihrer speziellen Eigenschaft angewendet werden, auf der Basis von Daten selbstständig zu lernen. Data Science ist dabei ein Überbegriff, der Data Analytics beinhaltet. Während man von einem Data Scientist erwarten kann, auf der Basis von Daten Prognosen zu liefern, muss der Datenanalyst aussagekräftige und belastbare Daten aus verschiedenen Datenquellen aggregieren. (mehr …)

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AI Basics: KI Anwendungen

Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit das Schlagwort, wenn es darum geht, Unternehmen in jeder Hinsicht zu verbessern. Viele wollen diese Verbesserung auch für Ihr eigenes Unternehmen, doch wo setzt man diese noch gerade am Anfang stehende Technologie am besten ein. Anwendungsfälle gibt es genügend, doch welche passen auch tatsächlich für das eigene Unternehmen.

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Automatische Klassifizierung von Servicetickets mittels Natural Language Processing

Rohdaten

Der Datensatz umfasst etwa 30000 Tickets erstellt in einem Zeitraum von 5 Jahren. Ein Ticket wird mittels einer E-Mail erstellt. Jedem Ticket wurde ein Servicetyp zugewiesen, wobei bei ca. 7000 Tickets dieser Servicetyp fehlt. Insgesamt wurden ca. 400 verschiedene Typen verwendet.

Aufbereitung

Eine Klassifizierung mit einer sehr großen Anzahl an verschiedenen Typen ist nicht zielführend. Betrachtet man den Datensatz kann man erkennen, dass einige Servicetypen nur sehr spärlich verwendet wurden. Um die Kategorien einzuschränken, betrachten wir nun nur Typen mit mindestens 200 Einträgen. Dadurch bleiben 17 verschiedene Kategorien bei verbleibenden 22000 Tickets. Ohne die Anzahl der Tickets signifikant zu verringern (ca. 1000 Datensätze) kann so mit einem abgespeckten Klassenspektrum gestartet werden. Als Input wird die E-Mail im Format „<Betreff>: <Inhalt>“ verwendet.

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Ein eigenes Machine Learning WebService aufrufen, jetzt mit Excel

In meinem letzten Blogartikel habe ich gezeigt, dass es ganz einfach ist, ein Machine Learning WebService zu bauen. Es  kann ganz einfach in „Custom-Code“ verwendet werden. Eigentlich braucht man sogar nur mehr den generierten Code kopieren, anpassen und verwenden. Jetzt möchte ich zeigen wie einfach es ist, das WebService aus Excel heraus zu verwenden.

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AllgemeinInterviewKünstliche IntelligenzSocial Networking, CommunityVeranstaltung, Event, KonferenzVortrag, Training, Screencast

Interview – Wie sieht der ideale CIO der Zukunft aus?

Am 11. und 12. April findet der 11. Confare CIO SUMMIT, Österreichs größter und mit dem CIO Award wichtigster IT-Treffpunkt des Jahres statt. Anlässlich dieses Events, bei dem die HATAHET productivity solutions als Aussteller und Vortragender vertreten sein wird, hat Nahed Hatahet, Michael Ghezzo, Geschäftsführer und Eigentümer der Confare GmbH, einige Fragen gestellt.

Lesen Sie hier das ganze Interview:

Nahed: Mit welchen Themen werden sich CIOs vor allem im Jahr 2018 hauptsächlich beschäftigen? 

Michael: Technologisch sind moderne Arbeitsumgebungen, Customer Experience und Sicherheit wohl ganz oben auf der Agenda des CIO. Künstliche Intelligenz und IoT sind weitere Trendthemen, an denen man 2018 nicht vorbeikommt. Doch hinter all diesen Hypethemen steht vor allem eines – IT muss Innovation möglich machen. „Never change a running system“ war gestern. Wir haben erlebt, wie Technologie-getriebene Geschäftsmodelle ganze Branchen verändert haben. Es ist bei den Geschäftsführern, CEOs und Aufsichtsräten angekommen, dass Digitalisierung nicht ein leeres Schlagwort, die nächste „dot.com Blase“, ist, sondern eine nachhaltige Veränderung der Wirtschaft und der Gesellschaft. Der Blick geht Richtung IT. Von dort erwartet man schlüssige Antworten auf die modernen Herausforderungen. Man beurteilt die Leistung des CIOs nicht mehr an Einsparungen oder Performance-Kennzahlen alleine. Daher:

  • Blick auf den Kunden – damit ist nicht der interne Anwender oder der sogenannte DAU – „dümmste anzunehmende User“ – gemeint, sondern der reale Endkunde, der mit Apps, Verrechnungssystemen, e-Shops etc. unmittelbar mit der internen IT zu tun hat.
  • Blick auf Innovation – jetzt sind nachhaltige Veränderungen möglich. Selbst der technologiefeindlichste und konservativste Chef ist jetzt mit guten Ideen zu gewinnen.
  • Blick auf die Hausaufgaben – wer mit Kundendaten nicht gewissenhaft umgehen kann, braucht sich gar nicht erst Daten-zentrierte Geschäftsmodelle überlegen. Wer die Performance nicht im Griff hat, wird unzufriedene Kunden ernten.

CIO zu sein ist wohl eine der herausforderndsten Aufgaben im Management Board, aber sicherlich auch die Spannendste. Ich würde sogar sagen: Es war noch nie so aufregend CIO zu sein, wie 2018.

http://confare.at/being-cio-in-the-digital-age-10-tips-for-the-digital-age-cio/

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Microsoft Bot Framework

Das Microsoft Bot Framework mitsamt dem Bot Builder SDK, das für C# und Node.js verfügbar ist, bietet das Rüstzeug zum Senden und Empfangen von Nachrichten sowie eine Anbindung an verschiedene Chat Kanäle wie Facebook oder Skype. Weiters erleichtert es durch die Bereitstellung bereits vorgefertigter Hilfsklassen die Verwendung der Microsoft Cognitive Services.

Eine Übersicht über das Microsoft Bot Framework und dessen Schnittstellen ist in Abbildung 1 zu sehen.

Abbildung 1: Microsoft Bot Framework und dessen Schnittstellen

Bei den Microsoft Cognitive Services sind vor allem der QnA Maker sowie die Language Understanding Intelligent Services (LUIS) für die Bot-Kommunikation sehr hilfreich.

QnA Maker

Für die Erstellung eines neuen QnA Maker Services gibt es verschiedene Möglichkeiten. Die Knowledge Base kann erzeugt werden durch:

  • Die Angabe einer FAQ Website
  • Das Hochladen von FAQ Dokumenten
  • Die manuelle Eingabe der Frage Antwort Einträge

Mit der Knowledge-Base als Startpunkt können dann bei Bedarf Verbesserungen vorgenommen werden. Gibt ein Benutzer beispielsweise eine Frage ein, die nicht hinterlegt ist, werden die wahrscheinlichsten Alternativen zur Auswahl zurückgegeben. Wird eine dieser Alternativen vom Benutzer ausgewählt, erhält das System ein Feedback, welches zur Verbesserung beitragen kann. Ein Beispiel für diese Vorschläge ist in Abbildung 2 dargestellt.

Abbildung 2: Alternativen bei unbekannter Frage

Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung ist es, den Bot zu trainieren. Hierbei kann man die besten Antworten auswählen und auch alternative Phrasen zu einer bestimmten Frage hinzufügen. Ein Beispiel hierfür ist in Abbildung 3 dargestellt.

Abbildung 3: Training eines Bots

Weiters können alle bestehenden Konversationen abgefragt und die Fragen sortiert nach Häufigkeit trainiert werden.

LUIS

Dieser Service analysiert die Bedeutung (Intent) und die dazugehörigen Objekte (Entities) von verschiedenen Aussagen. Abbildung 4 zeigt ein Beispiel, das die Bedeutung der Fragen (Intent) zu einer gewissen Person (Entity) behandelt.

Abbildung 4: Intents und Entities

Abbildung 5 zeigt, wie mit Hilfe des LUIS Service Portals Intents erzeugt werden können.

Abbildung 5: Intents anlegen

Mit Hilfe dieser Trainingsdaten wird im nächsten Schritt eine bestimmte Wahrscheinlichkeit zugewiesen (siehe Labeled Intent in Abbildung 6).

Abbildung 6: Zugewiesene Wahrscheinlichkeiten

Das dabei erstellte Model kann danach für neue (auch unbekannte) Nachrichten die Wahrscheinlichkeiten berechnen.

Ist das Model fertig kann LUIS nun in der Bot-Implementierung verwendet werden. Als Einstiegspunkt bei jedem Bot dient der Messages Controller. Dieser ist in Abbildung 7 ersichtlich. Der Message Controller bekommt ein Activity Objekt übergeben. Ist das Activity Objekt vom Typ Message dann wird der LuisDialog aufgerufen. Andere Typen sind beispielsweise das Hinzufügen eines Chatteilnehmers oder das Beenden einer Konversation, auf welche wir hier nicht weiter eingehen.

Abbildung 7: Messages Controller

Die Nachricht wird dann über die REST Schnittstelle analysiert und je nachdem, welcher Intent am wahrscheinlichsten ist, wird der dazugehörige Task ausgeführt und eine entsprechende Rückmeldung an den Benutzer gesendet (siehe Abbildung 8).

Abbildung 8: LuisDialog

Auch bei LUIS kann das Model stetig verbessert werden, indem bisherige Zuweisungen bei Bedarf korrigiert werden.

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Machine Learning Studio von Microsoft

Wer aufmerksam das Microsoft Azure Portal beobachtet und regelmäßig besucht, hat vielleicht schon entdeckt, dass es eine Ressource „Machine Learning Studio workplaces“ gibt. Wie der Name schon andeutet, kann man damit Machine Learning Arbeitsbereiche erstellen und verwenden. Nun wird der Eine oder Andere der Meinung sein, dass das sehr kompliziert klingt und möglicherweise außer Aufwand keinen Nutzen hat. Dem möchte ich hier doch deutlich widersprechen :).

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