Wie man Audio in Text umwandelt: Ein Leitfaden zur Audiotranskription und Spracherkennung

Die Transkription von Audio in Text (Audiotranskription) ist ein effektives Verfahren, um genaue Aufzeichnungen von Gesprächen zu erstellen sowie Reden zu verfolgen und zu transkribieren. Dazu gibt es eine Vielzahl weiterer Einsatzmöglichkeiten.

In diesem Leitfaden geht es um die Vorteile der Transkription, ihre Anwendungsfälle, Speech to Text, KI-Transkription und menschliche Transkription sowie Spracherkennung. Wenn Sie mehr über diese Themen erfahren, werden Sie die Funktionsweise besser verstehen und lernen, wie Sie Audiotranskription und Spracherkennung für die Ziele Ihres Unternehmens und in Ihrem Privatleben einsetzen können

Die 4. industrielle Revolution – Was bedeutet das?

Die Digitalisierung der Industrie ist ein sehr komplexer und vielschichtiger Prozess und eine der größten Herausforderungen unserer heutigen Zeit. Die sogenannte 4. industrielle Revolution hat viele soziale, technologische und arbeitsrechtliche Auswirkungen auf die heutige Arbeitswelt. Diese Konsequenzen betreffen u.a. die Themen berufliche Aus- und Weiterbildung, Arbeitnehmerschutz, Datensicherheit und Work-Life-Balance.

E-Commerce: Mit Produktdaten zum Erfolg

Was früher das Erdöl war, sind heute Daten. Immer mehr und immer bessere Produktinformationen bieten die Grundlage für den kommerziellen Erfolg – vor allem im E-Commerce. Es geht darum, mit intelligent aufbereiteten Daten Kunden auf die eigene Website zu locken, ihnen dort ein einmaliges Shopping-Erlebnis zu bieten und sie schließlich zur Conversion zu bringen. Robuste, konsistente und aktuelle Produktinformationen sind hierfür die Basis.

5 Wege zur Integration von KI in Ihren E-Commerce Shop

Die andauernde Pandemie hat die Menschen dazu gebracht, immer mehr Produkte online einzukaufen. Dieser Trend hat der E-Commerce-Branche einen rasanten Aufschwung beschert. Während der Pandemie verzeichnete der E-Commerce-Markt ein Wachstum von 50 %.

Und weil sich immer mehr Menschen für E-Commerce-Geschäfte statt für den konventionellen Einzelhandel entscheiden, wird die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) für die Effizienzsteigerung immer wichtiger. KI hat viele Vorteile: Förderung der Kundenbindung, Aufdeckung von Betrug, Bindung von Kunden und Verbesserung des Einkaufserlebnisses.

Große Unternehmen setzen KI bereits ein. Hier finden Sie fünf Möglichkeiten, wie Sie KI für den Ausbau Ihres Geschäfts nutzen können.

9 Möglichkeiten zur Überwindung oder Verhinderung von KI-Bias

Intelligente Algorithmen sind nur so gut wie ihre Trainingsdatensätze. Daher ist es nicht verwunderlich, dass algorithmische Verzerrungen (KI-Bias) immer häufiger auftreten, wenn Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in Produktion gehen.

KI-Bias ist gefährlich, weil sie leicht zu Fehlentscheidungen mit katastrophalen Folgen führen kann. Ich bin sicher, dass Sie in den Nachrichten Beispiele für KI Bias gesehen haben, wie die Unfähigkeit von KI, Minderheiten zu erkennen usw. Es ist also nicht schwer, sich vorzustellen, dass Unternehmen sich in einem rechtlichen Alptraum wiederfinden.

Wie kann man KI-Bias überwinden oder verhindern?

SEO-Keywords: Tot oder lebendig?

Content, Suchintention, User Experience, differenzierte Nutzersignale und Künstliche Intelligenz – die Google-Kriterien für das Ranking werden immer komplexer. Wo bleiben da die Keywords? Haben die Schlüsselbegriffe im Text als Rankingfaktoren ausgedient? Die Bedeutung der Keywords für die Suchmaschinenoptimierung hat sich gewandelt. Online-Texter stehen vor neuen Herausforderungen.

Wie man die ML-Entwicklung mit vortrainierten Datenmodellen beschleunigt

Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wie autonome Systeme, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen werden alle durch maschinelles Lernen (ML) durchgeführt. In diesen Szenarien hilft ML dabei, Daten in der Wertschöpfungskette von der Informationsebene auf die Wissensebene zu bringen.

Die meisten intelligenten Systeme, mit denen Sie heute zu tun haben, wurden wahrscheinlich mit Hilfe des überwachten Lernens entwickelt. Beim überwachten Lernen geht es darum, ML-Modelle von Grund auf zu erstellen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht immer der beste. Viele KI- und ML-Projekte scheitern an fehlenden Ressourcen und natürlich an einem Mangel von nützlichen KI-Trainingsdatensätzen.

Überwachtes Lernen erfordert viel Zeit, Geld und erheblichen menschlichen Einsatz, damit es funktioniert. Deshalb ist es für Unternehmen wichtig, praktikable Alternativen zum überwachten Lernen zu finden. Während es viele Jahre lang keine Möglichkeit gab, dieses Problem zu umgehen, haben ML-Ingenieure kürzlich neue Wege zur Optimierung von ML-Modellen gefunden.

Die 5 häufigsten Fehler bei Trainingsdaten und wie man sie vermeidet

Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung ist der Code der wichtigste Teil des Computerprogramms. Im Gegensatz dazu sind bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) die KI-Trainingsdaten entscheidend. Das liegt daran, dass KI-Trainingsdatenmodelle komplexe und mehrstufige Prozessschritte umfassen, die intelligente Algorithmen erlernen müssen, um Aufgaben erfolgreich durchzuführen.

In diesem Szenario kann ein kleiner Fehler, den Sie heute beim Training machen, dazu führen, dass Ihr Datenmodell nicht mehr funktioniert. Das kann katastrophale Folgen haben, wenn man sich die Anwendungsbereiche genauer betrachtet – zum Beispiel schlechte Entscheidungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und natürlich bei selbstfahrenden Autos.

Auf welche Fehler bei den Trainingsdaten sollte man also achten, und welche Schritte können Sie unternehmen, um sie zu vermeiden? Schauen wir uns die fünf gravierendsten Datenfehler an und wie wir sie vermeiden können.

Emotionserkennung – Wie Computer unsere Gefühle durchschauen

Die Emotionserkennung ist ein Prozess zur Erkennung von Gefühlen auf der Grundlage von Bildern, Videos, Audio und Text mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI). In diesem Szenario kann die Technologie zur Emotionserkennung Daten aus verschiedenen Quellen wie Fotos, Audioaufnahmen, Videos, Echtzeitgesprächen und Dokumentationen für die Stimmungsanalyse verwenden.

In den letzten Jahren ist die Emotionserkennung immer beliebter geworden. Der weltweite Markt für die Erkennung von Emotionen wird bis 2026 voraussichtlich auf 37,1 Mrd. USD anwachsen.

Als Teil der Technologiefamilie des „Affective Computing“ besteht das Hauptziel darin, Computern oder Maschinen bei der Interpretation menschlicher Emotionen und affektiver Zustände zu helfen, indem sie nonverbale Kommunikationsformen wie Mimik, Satzbau, Sprachgebrauch und mehr untersuchen.

Tagebuchstudien – wertvolle Insights für das Marketing

Echte Wahrheiten stehen nur in Tagebüchern. Die moderne Marktforschung macht sich diese alte Weisheit zunutze. Ein Tagebuch, das sich auf den Gebrauch eines Geräts, einer App oder einer Software bezieht, liefert wertvolle Insights für das Marketing. Wie funktionieren Tagebuchstudien und was macht sie so erfolgreich?