In einer sich ständig wandelnden und datengetriebenen IT-Welt sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu unverzichtbaren Technologien geworden. Sie unterstützen Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Im Jahr 2023 überrannte KI die gesamte Welt und prägt seitdem global von ethischen Fragen bis hin zu den Aktienkursen von KI-affinen Technologieunternehmen. Was genau ist die Bedeutung von NLP? Das erfahren Sie in diesem Blog anhand einer Erklärung von Natural Language Processing.
Die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) besteht aus fünf zentralen Arten von Künstlicher Intelligenz. Diese Kategorien umfassen Machine Learning, Ausreißererkennung, Computer Vision, NLP (Natural Language Processing) und Knowledge Mining. Jeder dieser Bereiche birgt einzigartige Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten, die spezifische geschäftliche Herausforderungen adressieren und wertvolle Ergebnisse generieren können.
Wir werden detailliert erklären, was NLP ist, sowie warum NLP mitverantwortlich für den KI-Hype in 2023 ist.
KI ist Software, die versucht wie ein Mensch zu handeln und menschliche Fähigkeiten nachahmt.
NLP ist spezialisiert auf natürliche Sprache und kann diese interpretieren und verarbeiten. ChatGPT ist zum Beispiel eine NLP-Software.
Die Fähigkeiten von NLP lassen sich unter folgenden Punkten zusammenfassen:
Die revolutionären Fähigkeiten von NLP haben NLP eine große Bedeutung im KI-Hype 2023 garantiert.
Der Hype um KI im Jahr 2023 ist hauptsächlich auf die neuen Möglichkeiten des Natural Language Processing (NLP) zurückzuführen. Die Fähigkeit von Computern, natürliche menschliche Sprache zu verstehen und damit zu arbeiten, hat der IT-Welt ganz neue Perspektiven eröffnet.
Eine wichtige Funktion des NLP in Azure besteht darin, Text in verschiedenen Quellen wie Dokumenten oder E-Mail-Nachrichten zu analysieren und zu interpretieren. NLP-Algorithmen können automatisch relevante Informationen extrahieren, wie Schlüsselwörter, Entitäten, Themen oder Stimmungen. Gleichzeitig ist NLP auch in der Lage, natürliche, gesprochene Sprache zu verarbeiten. Durch die Kombination von Spracherkennung und NLP-Techniken können gesprochene Eingaben in Text umgewandelt und anschließend analysiert und interpretiert werden. Diese Funktion ist besonders nützlich für Anwendungen wie Sprachassistenten, Anruftranskriptionen oder die sprachgesteuerte Steuerung von Geräten.
NLP geht auch die Herausforderung der Sprachbarriere an, indem NLP-Modelle mehrere Sprachen unterstützen. Die automatische Übersetzung von gesprochenen oder geschriebenen Sätzen zwischen verschiedenen Sprachen ist eine weitere beeindruckende Funktion des NLP.
Darüber hinaus kann NLP Befehle in geschriebener oder gesprochener natürlicher Sprache interpretieren und entsprechende Aktionen festlegen. Dies ermöglicht die Entwicklung sprachgesteuerter Anwendungen, bei denen Benutzer mit natürlicher Sprache interagieren können, um bestimmte Aufgaben auszuführen, ähnlich wie bei ChatGPT.
Erfahren Sie, wie Sie NLP in Azure nutzen können in unserem kostenlosen Whitepaper. Dort finden Sie auch die vier weiteren Arten von KI, sowie was ein gutes NLP-Modell ausmacht.
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Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist in aller Munde, dabei wissen so wenige, was sich dahinter alles verbirgt. In diesem Whitepaper erfahren Sie, welche Arten von KI es gibt, wie diese Arten definiert sind und wie Microsoft alle angesprochenen Arten von KI in Azure umgesetzt hat.
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