MLFRAME REPLY integriert neuen Ansatz zur Modellierung von Wissensdatenbanken für Konversationsmodelle

REPLY: MLFRAME REPLY integriert einen neuen Ansatz zur Analyse und Modellierung von Wissensdatenbanken, um Konversationsmodelle zu erstellen

17.05.2024 | Reply hat die neueste Version von MLFRAME Reply – einem generativen KI-Framework für heterogene Wissensdatenbanken – auf der jährlichen Veranstaltung Reply Xchange in Mailand vorgestellt, die Innovationen und neuen Technologien gewidmet ist. Das neue Release integriert einen Ansatz zur Analyse und Modellierung von Wissensdatenbanken, die für die Erstellung und Spezialisierung von auf generativer KI basierenden Konversationsmodellen verwendet werden.

Dieser innovative Ansatz für das Wissensmanagement ermöglicht Konversationsmodelle, die in der Lage sind, komplexe Gespräche zu führen und Beziehungen zwischen ähnlichen Themen in der Wissensbasis zu erkennen, ohne dass eine vorherige Schulung erforderlich ist.

Die Anwendung MLFRAME Reply für die Modellierung der Wissensbasis erlaubt darüber hinaus die schnelle konzeptionelle Darstellung einer bestimmten Wissensdomäne. So verbessert sich die Organisation und Analyse großer Mengen heterogener oder unstrukturierter Daten. Die Verwendung von Graphenmodellen erleichtert die Definition der Informationsstruktur, indem die wichtigsten Verbindungen und Beziehungen für eine effiziente Analyse identifiziert werden. Die Graphenmodelle sorgen auch für eine automatische Zuordnung der Hauptthemen, wodurch sich manuelle Eingriffe bei der Datenbereinigung und -überarbeitung für das Training der den Gesprächsmodellen zugrunde liegenden Algorithmen reduzieren lassen.

MLFRAME Reply wurde von Machine Learning Reply, einem Spezialisten für KI-Lösungen, entwickelt und wendet eine proprietäre Methodik zur Analyse von Datenbanken, zum Training von Algorithmen und zur Validierung der Ergebnisse auf die wichtigsten KI-Technologien an. So können schnell generative Konversationsmodelle erstellt werden, die auf dedizierte Wissensbereiche in Unternehmen anwendbar sind. Mit Hilfe von MLFRAME Reply lässt sich die Komponente der „Künstlichen Intelligenz“ für „menschenähnliche“ digitale Assistenten oder Digital Humans aktivieren.

Mit seinen neuesten Funktionen bietet MLFRAME Reply eine umfassende Unterstützung in allen Phasen der Entwicklung und des Trainings von Konversationssystemen: von der Erstellung einer robusten Datenbank innerhalb bestimmter Wissensbereiche über die Implementierung von Modellen bis hin zum Training und der anschließenden Optimierung von Algorithmen mit den Techniken, die für den jeweiligen Anwendungsfall am besten geeignet sind.

Weitere Informationen zu MLFRAME Reply und den generativen KI-Lösungen von Reply: www.ai.reply.com

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Reply
Reply [EXM, STAR: REY] ist spezialisiert auf die Konzeption und Implementierung von Lösungen, die auf neuen Kommunikationskanälen und digitalen Medien basieren. Mit einem Netzwerk hoch spezialisierter Unternehmen definiert und entwickelt Reply Geschäftsmodelle, die durch KI, Big Data, Cloud Computing, digitale Medien und dem Internet der Dinge ermöglicht werden. Reply bietet Beratung, Systemintegration und Digital Services für Unternehmen aus den Bereichen Telekommunikation und Medien, Industrie und Dienstleistungen, Banken und Versicherungen sowie öffentliche Verwaltung. www.reply.com

Machine Learning Reply
Machine Learning Reply ist das Unternehmen der Reply Gruppe, das auf Dienstleistungen und Lösungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz spezialisiert ist. Das Unternehmen begleitet Kunden auf dem Weg der Digitalisierung und hilft dabei, wettbewerbsfähig zu werden und sich mithilfe von Smart Analytics, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz auf Daten zu stützen. Mit Expertise in den Bereichen Deep Learning, Machine Vision, NLP und Predictive Modelling unterstützt Machine Learning Reply Kunden bei der Stärkung ihres Geschäfts, indem es dedizierte sowie erfahrene Entwicklungsteams zur Verfügung stellt. www.machine-learning.reply.de

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fon ..: 069 269 56 86 950
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email : s.dennhardt@reply.com

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