Die Automatisierung von Datenpipelines ermöglicht die Verarbeitung großer sprachbasierter Datensätze.
Inhalt- Optimierung von Workflows zur Bereinigung, Tokenisierung und Feature-Extraktion
- Effizienter Einsatz statistischer Sprachmodelle und Machine Learning-Ansätze im NLP-Bereich
- Strukturierte Analyse großer Textmengen mittels SQL
- Optimierung von Abfragen, Joins und Aggregationen zur Extraktion linguistischer Muster
- Vorbereitung von NLP-Trainingsdaten für datengetriebene Modelloptimierungen
- Visualisierung komplexer NLP-Analysen mit Power BI
- Erstellung interaktiver Dashboards und Nutzung von DAX-Funktionen zur Darstellung von Textklassifikation und Sentiment-Analyse
- Aufbereitung datengetriebener Insights für NLP-Prozesse
- Erkennung grammatikalischer und semantischer Strukturen in Texten durch explorative Datenanalyse
- Anwendung statistischer Verfahren und Wahrscheinlichkeitsmodelle zur Verbesserung von Sprachmodellen
- Ermöglichung von NLP-Optimierungen durch datenbasierte Bewertungen
- Steigerung der Präzision von NLP-Analysen durch maschinelles Lernen
- Training von Klassifikations- und Clustering-Modellen
- Erweiterung der Kenntnisse im Feature Engineering
- Optimierung neuronaler Netze für die Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache