Text-to-Speech: Hören statt Lesen
Text-to-Speech (Abk.: TTS) – dieser Begriff ist nahezu selbsterklärend: Text in Sprache verwandeln. Die hierfür eingesetzten Programme werden ständig weiterentwickelt. Zwar gibt es bis heute noch keine Anwendungen, bei denen die maschinelle Herkunft des Gesprochenen nicht erkennbar ist. Doch der technische Fortschritt lässt sich nicht aufhalten. Welche Vorteile bieten Text-to-Speech-Systeme? Nicht nur Sehbehinderte profitieren davon – auch Unternehmen können ihre Reichweite damit vergrößern.
Mehr lesenCrowdsourcing ohne Profit-Gedanken: 9 inspirierende Projekte
Crowdsourcing ist nur etwas für große Unternehmen, um die nächste Produktveröffentlichung zu promoten oder günstig an kreative Ideen zu kommen? Dass es auch anders geht, zeigen diese 9 erfolgreichen Non-Profit-Projekte. Und vielleicht finden Sie dadurch eine Inspiration für Ihr eigenes Crowdsourcing-Projekt, ob nun mit oder ohne Profit.
Mehr lesenBusiness To Business: Clevere Tipps für das Social Media Marketing
Dass es im B2C-Geschäft mit Social Media Marketing viele Blumentöpfe zu gewinnen gibt, ist klar. Doch wie sieht es im B2B-Bereich aus? Hier denken nicht wenige Firmen: Was sollen wir auf Facebook und Co? Da finden wir keine Business-Kunden. Aber das Geschäftsleben hat sich geändert.
Mehr lesenEinsatzgebiete von Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) bedeutet die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache. NLP ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Der Mensch kommt im Alltag immer häufiger damit in Berührung – er kommuniziert mit Maschinen – sei es mit Alexa Zuhause, mit OK Google im Smartphone oder bei einem Anruf im Kunden-Support. Und die Einsatzgebiete von NLP werden immer größer.
Mehr lesenRealistische Trainingsdaten für Maschinelles Lernen
Daten sind die Grundlage für das Training von Algorithmen. Je realistischer die Daten, umso besser die Ergebnisse. Denn Künstliche Intelligenz beruht auf genauen und zuverlässigen Informationen im Training seiner Algorithmen. Das ist eigentlich selbstverständlich, wird aber oft übersehen. Realistisch sind die Trainingsdaten dann, wenn sie die Daten widerspiegeln die das KI-System im echten Einsatz aufnimmt. Unrealistische Datensätze behindern das Maschinelle Lernen und führen zu teuren Fehlinterpretationen.
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