Was ist AutoML Natural Language?
AutoML Natural Language ermöglicht das Training von benutzerdefinierten NLP-Modellen ohne Machine Learning Expertise. Der Service automatisiert die Modellarchitektur-Auswahl, Hyperparameter-Tuning und Training. Sie liefern gelabelte Texte, Google erstellt ein optimiertes Modell für Ihre spezifische Aufgabe.
Kernfunktionen
- Textklassifikation: Kategorisieren von Dokumenten in benutzerdefinierte Klassen
- Entity-Extraktion: Erkennen und Extrahieren von benutzerdefinierten Entitäten aus Text
- Sentiment-Analyse: Analyse der Stimmung in Texten auf Dokumenten- oder Entitäts-Ebene
- AutoML Training: Automatische Modelloptimierung ohne manuelle Konfiguration
- One-Click Deployment: Trainierte Modelle direkt als API bereitstellen
Typische Anwendungsfälle
Support-Ticket-Klassifikation
Eingehende Support-Anfragen werden automatisch kategorisiert und priorisiert. Das Modell lernt aus historischen Ticket-Daten und der zugewiesenen Kategorisierung.
Vertragsanalyse
Entity-Extraktion identifiziert Vertragsparteien, Daten, Beträge und Klauseln in Rechtsdokumenten. Juristen können sich auf Ausnahmen konzentrieren statt manuelle Durchsicht.
Social Media Monitoring
Sentiment-Analyse wertet Markenerwähnungen in sozialen Medien aus. Das Modell erkennt branchenspezifisches Vokabular besser als generische Lösungen.
Vorteile
- Produktionsreife Modelle in Stunden statt Monaten
- Keine ML-Infrastruktur oder Expertise erforderlich
- Automatische Skalierung der Inference-Kapazität
- Kontinuierliches Verbessern durch Nachtraining
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei AutoML Natural Language: Datenaufbereitung, Labeling-Strategie, Modelltraining und Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Wir helfen bei der Bewertung ob AutoML oder Custom Training besser passt.
Verfügbare Varianten & Optionen
AutoML
- Kein ML-Wissen erforderlich
- Automatisches Hyperparameter-Tuning
- Schnelles Training
- Weniger Kontrolle als Custom Training
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist AutoML Natural Language?
AutoML Natural Language ermöglicht das Training von benutzerdefinierten NLP-Modellen ohne ML-Expertise. Der Service automatisiert Modellarchitektur, Hyperparameter-Tuning und Training basierend auf Ihren Daten.
Wie viele Trainingsdaten werden benötigt?
Für Textklassifikation werden mindestens 1.000 Dokumente pro Kategorie empfohlen. Bei Entity-Extraktion sollten mindestens 200 Beispiele pro Entity-Typ vorliegen.
Wie unterscheidet sich AutoML von der Natural Language API?
Die Natural Language API bietet vortrainierte Modelle für allgemeine NLP-Aufgaben. AutoML Natural Language trainiert benutzerdefinierte Modelle auf Ihren spezifischen Daten für bessere Ergebnisse bei domänenspezifischen Aufgaben.
Ist AutoML Natural Language Teil von Vertex AI?
Ja, AutoML Natural Language ist in Vertex AI integriert. Die Modelle werden in Vertex AI trainiert und deployed, was einheitliches MLOps ermöglicht.
