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  • 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 [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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    Frau Sandra Dennhardt
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    fon ..: 069 269 56 86 950
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    email : s.dennhardt@reply.com

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  • Neo4j gibt die Gewinner der Graphie Awards 2021 bekannt

    Neo4j gibt die Gewinner der Graphie Awards 2021 bekannt

    Neo4j gibt die Gewinner der Graphie Awards 2021 bekannt

    Unternehmen wie Amazon Business, Levi Strauss, Volvo und Pfizer überzeugen
    mit innovativen Graph-Anwendungen

    München, 1.Dezember 2021 – Neo4j, die weltweit führende Graph Plattform, gab heute die Gewinner der Neo4j Graphie Awards 2021 bekannt. Die jährlich vergebenen Auszeichnungen honorieren Unternehmen und Einzelpersonen, die in der globalen Graph-Community herausragende Leistungen bei Innovation und Implementierung der Neo4j-Graphdatenbank erbringen.

    Die Nutzung von Graphtechnologie in Unternehmen aller Größenordnungen wächst nach Angaben von Forrester weltweit. Treiber sind unter anderem die digitale Transformation und das Potenzial vernetzter Daten für Data Analytics, KI und Machine Learning. Am diesjährigen Graphie-Wettbewerb nahmen Kandidaten aus mehr als 10 Länder in Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa und Lateinamerika teil. Dazu zählen sowohl globale Konzerne als auch Organisationen und Startups. Die Neo4j Graph Plattform wird in unterschiedlichen Anwendungsfällen genutzt: Von der Betrugsaufdeckung im Finanzsektor (z. B. PwC Canada) über Green Manufacturing (z. B. Levi Strauss) und Qualitätssicherung (z. B. Pfizer) bis hin zu sicheren Transkationen im Online-Handel (z. B. Amazon Business) und der Automobilindustrie (z. B. Volvo). Bewertet wurden die Use Cases nach Problemstellung, Ergebnis und dem beispielhaften Einsatz von Graphtechnologie innerhalb ihres Anwendungsgebiets.

    „Jedes Jahr zeigen die Graphies, wie Graphtechnologie das Arbeiten mit Daten auf eine Art und Weise verändert, die wir uns nicht hätten vorstellen können. Die Branche entwickelt sich kontinuierlich weiter. Diese Innovationskraft und die herausragenden Projekte wollen wir feiern“, so Lance Walter, CMO bei Neo4j. „Die Teilnehmer unserer Graphie-Awards sind der Beleg dafür, wie wichtig die richtige Nutzung vernetzter Daten ist. Das zeigen unter anderem bahnbrechende Projekte in der medizinischen Forschung oder die Pionierarbeit im Bereich Nachhaltigkeit im Einzelhandel. Wir gratulieren allen Gewinnern des Graphie Awards 2021.“

    Die Gewinner der Neo4j Graphie Awards 2021 auf einen Blick:

    Exzellenz
    Pfizer: Produktion & Qualitätssicherung
    Qualicorp S.A.: Digitale Transformation
    Commonwealth Bank of Australia (CBA): Netzwerktechnologie
    Lenovo: Performance & Skalierung
    Telstra: Data Discovery
    Volvo Cars: Automobilindustrie
    OrbitMI: Graph-Ecosystem – Supply Chain Management

    Pioneers
    Amazon Business: Zahlungssicherheit im Online-Handel
    Levi Strauss & Co.: Nachhaltigkeit in der Produktion
    Standard Chartered Bank: Knowledge Graph & Cybersecurity
    PwC Canada: AML, Betrugsaufdeckung & Cybersicherheit
    International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ): Graphs4Good – Datenjournalismus
    Priority Technology Holdings (PRTH): Betrugsaufdeckung
    Todo1: KI für Betrugsaufdeckung im Bankwesen
    CSX Transportation: Logistik & Transport
    Project Domino: Graphs4Good – Bekämpfung von COVID-19 Fake-News

    Innovation
    DBS Bank: KI-gestützte Finanzanalyse
    ASTRIAGraph: Graphs4Good – Nachhaltigkeit im Weltraum
    Myraa Technologies: Graphs4Good – Medizinische Forschung
    HealthECCO: Graphs4Good – Medizinische Forschung
    Trillion Node Team: Performance & Skalierung

    Graph Ecosystem
    TCS IP2: IoT und Digital Twin
    KewMann: Betrugsaufdeckung
    Ashleigh Faith: Graph Community MVP – Knowledge Graph
    Paul Loke: Graph Community MVP – Transparenz im öffentlichen Sektor
    Michal Stefanák: Graph Community MVP – PHP-Ecosystem
    Xenophon Kitsios: Graph Community MVP – Data Science

    Mehr über die Graphie Awards und den diesjährigen Gewinnern finden Sie unter www.neo4j.com/graphies und im neuen Blogbeitrag.

    Neo4j ist die weltweit führende Graph Plattform. Sie hilft Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler, die vorliegenden Daten mit Kontext anzureichern, um damit Herausforderungen ganz unabhängig von Umfang oder Komplexität zu lösen. Anwender nutzen Neo4j, um ihre Branchen nachhaltig zu verändern, indem sie Finanzbetrug und Cyberkriminalität eindämmen, globale Netzwerke optimieren, Forschung beschleunigen oder bessere Empfehlungen liefern. Neo4j bietet Echtzeit-Transaktionsverarbeitung, fortschrittliche KI/ML, intuitive Datenvisualisierung und vieles mehr. Weitere Informationen finden Sie auf Neo4j.com und @Neo4j.

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