Klassifikator für Beschwerde-Tickets eines Telekommunikations-Anbieters
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere einen BERT-Klassifikator für Beschwerde-Tickets, vergleiche mit TF-IDF und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Anbieter (kommunale Eigentumsanteile, regionaler Marktführer in seinem Gebiet) hat eine Service-Vereinbarung von 5 Werktagen Erstreaktion und sieht das manuelle Pre-Routing als Hauptengpass; die Customer-Care-Leitung will mindestens 70 % der Top-5-Kategorien automatisch vorrouten lassen.
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.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Text Classification
Apply text classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Transformers
Apply transformers to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Tf Idf
Apply tf idf to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Confidence Thresholding
Apply confidence thresholding to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
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