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Regierung & Öffentlicher Sektor

Regierung & Öffentlicher Sektor

Beschleunigen Sie den öffentlichen Dienst und entlasten Sie Beamte von monotonen Aufgaben

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Mit Machine Learning können die Abläufe im öffentlichen Dienst optimiert werden, indem:

einfache, sich wiederholende Bürgerdienste vollständig automatisiert werden
Bürgern durch KI-Assistenten geholfen wird, die gewünschte Dienstleistung selbst zu finden und anzufordern, z.B. durch Chatbots oder Question Answering
hoheitliche Aufgaben und Informationsdienste auf Basis von Satellitenbildern automatisch aktualisiert und zur Verfügung gestellt werden

Projekte in Regierung & Öffentlicher Sektor

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Rechtliche Überprüfung von Mietverträgen

Different methods from the field of NLP helped us to create a software that spots errors in legal contracts

Semantische Suche für die öffentliche Verwaltung

dida entwickelte einen KI-basierten Algorithmus zur Extraktion relevanter Informationen aus Behördendokumenten

Automatische Überprüfung von Nebenkosten­abrechnungen

Klassifizierung der Kulturpflanzenart

Durch die Vorhersage von Feldfrüchten mit Hilfe von Satellitendaten wird die moderne Landwirtschaft unterstützt.

Überwachung von urbanen Veränderungen

Ein Algorithmus zur Bildsegmentierung unterstützt nachhaltige Stadtplanung

Automatische Zugangskontrolle mit Gesichtserkennung

We developed a multi-level security system with facial recognition for automatic access control.

Blog Posts in Regierung & Öffentlicher Sektor

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Computer Vision

Die besten (Python-)Tools für die Fernerkundung

Von Emilius Richter 2. August 2022

Ich stelle die besten (Python-)Werkzeuge für die Fernerkundung und die Verarbeitung von Satellitendaten vor, basierend auf unseren praktischen Erfahrungen mit ihnen bei dida. Für einige zeige ich Anwendungsbeispiele inklusive Code.

Einführendes

Der Projektantrag - der erste Schritt zu einem erfolgreichen ML-Projekt

Von Emilius Richter 18. Juli 2022

Für einen Softwareanbieter ist der Projektantrag der erste Schritt zur Erfüllung der Anforderungen des Kunden. In diesem Artikel werde ich die wichtigsten Module in Machine-Learning-Projektanträgen beschreiben.

Einführendes

Ethik im Natural Language Processing

Von Dr. Marty Oelschläger 20. Dezember 2021

Ich erkläre, warum Sprachmodelle dazu neigen, Stereotypen und Vorurteile mit potenziell schädlichen Folgen zu reproduzieren - und wie man sie mit der gebotenen Vorsicht einsetzt.

Natural Language Processing

GPT-3 und darüber hinaus - Teil 2: Schwächen und Gegenmittel

Von Fabian Gringel 24. Oktober 2021

Hier erkläre ich, in welchen Situationen GPT-3 noch scheitert, welche Ansätze helfen können, diese Probleme zu entschärfen und vielleicht zum nächsten Durchbruch führen und welche Alternativen zu GPT-3 es bereits gibt.

Natural Language Processing

GPT-3 und darüber hinaus - Teil 1: Das Grundrezept

Von Fabian Gringel 27. September 2021

In diesem Blogartikel erkläre ich, wie GPT-3 funktioniert, warum manche Leute es für gefährlich halten und wie Sie selbst ein GPT-3-ähnliches Modell kostenlos ausprobieren können.

Computer Vision

CLIP: Wie sich der Schatz ungelabelter Bilddaten heben lässt

Von Fabian Gringel 21. Juni 2021

Contrastive Language-Image Pretraining (kurz: CLIP) nutzt Bildunterschriften, um einen Zero-Shot-Bildklassifikator zu trainieren. In diesem Blogartikel gebe ich einen groben, nicht-technischen Überblick über die Funktionsweise von CLIP und zeige auch, wie Sie CLIP selbst ausprobieren können!

Projects

21 Fragen, die wir unseren Kunden stellen: Start eines erfolgreichen ML-Projekts

Von Emilius Richter 21. Mai 2021

Wir besprechen, welche Fragen im Vorfeld berücksichtigt und beantwortet werden sollten, um ein erfolgreiches Machine-Learning-Softwareprojekt zu starten.

Einführendes

Automatische Fragebeantwortung für Suchmaschinen

Von Angela Maennel 26. April 2021

Hier zeige ich, wie Open-Domain-Fragebeantwortungssysteme funktionieren und wie sie Suchmaschinen verbessern können. Wir werden uns eine bestimmte Art von System, DrQA, näher ansehen.

Use Cases in Regierung & Öffentlicher Sektor

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