Wir setzen Transfer Learning mit ULMFiT vor allem für unsere Informationsextraktionslösungen ein. Der wesentliche Vorteil ist die geringe Datenmenge, die zum Trainieren des Deep Learning Models notwendig ist. Transfer Learning ist heute eine der wichtigsten eingesetzten Techniken in Deep Learning Anwendungen. Es geht dabei um die Übertragung gelernten Wissens von einem allgemeinen zu einem spezialisierten AI Modell.
Ablegen eines Dokuments. Wir zeigen mit diesem Projekt, dass es möglich ist, Dokumente unterschiedlichster Herkunft und Type aus einem Ablagebestand in einem Sekretariat (Vorgabe zu Ablage) zu erlernen und auf neue Dokumente anzuwenden.
Koppelung zwischen SAP und BIM System. Wir schaffen jene Genauigkeit im DIN-Buchungsschlüssel im Bauinformations-System die es benötigt, ausgehend von einer Generalunternehmer-Rechnung.
Um das Development im Bau-Investment schneller mit passenden Angeboten zu versorgen soll über eine AI basierte Vorentscheidung (Analyseplattform) eine deutlicher Entscheidungsdurchsatz bei gleichem Personal erreicht werden.
Der Kunde wollte wissen, ob sich typen aus dem bestehenden Bau-Datenmaterial erkennen lassen. Damit kann man den nächsten Schritt für die Bewertung von typischen Grundannahmen und Bautypen erschätzen um eine Investitionsvorhersage machen zu können.
