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Klassifikator für Beschwerde-Tickets eines Telekommunikations-Anbieters

FreeVerified credential2 WochenIntermediate

Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Trainiere einen BERT-Klassifikator für Beschwerde-Tickets, vergleiche mit TF-IDF und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

Das Briefing

Was Du tust und was Du zeigst.

Wie baut man einen Klassifikator, der mindestens 85 % der Beschwerden korrekt in die Top-5-Kategorien einsortiert und Confidence-basiert routet?

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • TF-IDF + logistische Regression als ehrliche Baseline aufsetzen
  • Ein deutsches BERT-Modell sauber feintunen und gegen die Baseline benchen
  • Confidence-Schwellenwerte pro Klasse so wählen, dass Precision für Auto-Routing reicht
  • Empfehlungen formulieren, die Mensch-Maschine-Übergabepunkte klar benennen

Studienpassung

Wo dies in Dein Studium passt.

Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.

Data Mining and Knowledge Discovery

Master · Ai Ml

Fit score: 1

Fähigkeiten

Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.

Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.

Karrieren

Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.

Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.

Karrierewege, die das aufbaut

Kanonische Rollen

NLP Engineer

Ein deutsch-sprachiger Klassifikator mit ehrlicher Baseline, Confidence-Routing und Übergabe-Empfehlung ist das kanonische erste NLP-Engineer-Projekt — die Challenge produziert genau dieses Portfolio-Stück.

Dieses Projekt schärft

  • text-classification
  • transformers
  • confidence-thresholding

Machine Learning Engineer

Schwellen-Tuning, Baseline-Disziplin und das Schreiben einer produktiven Routing-Logik gehören zum Tagesgeschäft eines ML Engineers.

Dieses Projekt schärft

  • text-classification
  • model-evaluation
  • python

Applied AI Scientist

Pro-Klasse-Analyse und Mensch-Maschine-Übergabe sind die typischen Themen, mit denen angewandte KI-Wissenschaftler:innen Modelle wirklich produktiv machen.

Dieses Projekt schärft

  • model-evaluation
  • transformers
  • tf-idf

Noch eine Sache

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.