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Webinare spielen immer eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, ein Produkt und die dahinter verwendete Technologie zu verstehen. So lernen die Benutzer, WAS, WARUM und WIE über jede Technologie und jedes Produkt zu erfahren. Wir freuen uns, unser Webinar ankündigen zu können, das Benutzern zeigen soll, wie offene Umfrageanalysen mithilfe von maschinellem Lernen durchgeführt werden können. Die Webinare werden auch den schrittweisen Prozess von beinhalten WAS, WARUM und WIE über offene Umfrageanalysen mit maschinellem Lernen.
Sie sind eingeladen, an dem Webinar teilzunehmen am 21. Juni 2018 um 11:00 Uhr PST. Sie können auf die Schaltfläche unten klicken, um sich für das Webinar zu registrieren.
Über die Referenten:
Ankit Narayan Singh, Technischer Leiter, Parallele Punkte beginnt die Serie mit einer Führung durch die WAS und WARUM des Webinars zur offenen Umfrageanalyse mit maschinellem Lernen, gefolgt von Kushank Poddar, Head of Business, Karna.AI wer wird dich durchbringen WIE um offene Umfrageanalysen mithilfe von maschinellem Lernen durchzuführen.
Was ist eine offene Umfrageanalyse?
Mit den jüngsten Fortschritten im Bereich Deep Learning hat sich die Fähigkeit von Algorithmen zur Textanalyse erheblich verbessert. Die Analyse digitaler und sozialer Medien beschränkt sich heute nicht nur auf grundlegende Stimmungsanalysen und zählbasierte Kennzahlen. Der kreative Einsatz fortschrittlicher Techniken der künstlichen Intelligenz kann ein wirksames Instrument für eingehende Recherchen sein. Wir glauben, dass es wichtig ist, eingehende Kundengespräche über eine Marke anhand der folgenden Zeilen zu klassifizieren:
- Wichtige Aspekte des Produkts und der Dienstleistung einer Marke, die den Kunden wichtig sind.
- Die den Nutzern zugrunde liegenden Absichten und Reaktionen in Bezug auf diese Aspekte.
Lesen Sie hier mehr über Contextual Semantic Search, die Technologie für maschinelles Lernen, die hinter Open Ended Survey Analysis steckt.
In diesem Webinar lernen Sie die folgenden Dinge:
- Wie die sequentiellen Modelle von ParallelDots viel besser abschneiden als andere Techniken zur Textklassifizierung.
- Wie Benutzer einen Text automatisch in ihre eigenen benutzerdefinierten Kategorien einordnen können, ohne dass Trainingsdaten (oder beschriftete Daten) erforderlich sind.
- So visualisieren Sie die analysierten Daten in den Tabellen
Lesen hier über offene Umfrageanalysen mit maschinellem Lernen.
Wir freuen uns, das ganze Jahr über neue Webinare zu starten. Seien Sie gespannt auf weitere Informationen zum nächsten Webinar.
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