Skip to contentSkip to content
Verifizierte Zertifikate. On-Chain. Für immer.Mehr erfahren
Ewance
Anmelden
Cover image for Maschinelle Übersetzung Deutsch-Türkisch für Berliner Customer-Service
Code

Maschinelle Übersetzung Deutsch-Türkisch für Berliner Customer-Service

FreeVerified credential3 WochenAdvanced

Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Fine-tune NLLB-200 mit 24.000 Support-Tickets (DE→TR), evaluiere mit BLEU und Human-Eval. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.

Das Szenario

Das Startup (rund 60 Mitarbeitende, Series A) bekommt täglich rund 1.800 Support-Tickets; die manuelle Übersetzung kostet rund 28.000 EUR/Monat über eine externe Agentur und ist häufig die Quelle für SLA-Verletzungen.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

Das Briefing

Was Du tust und was Du zeigst.

Wie viel besser performt domain-adaptiertes NLLB gegenüber Google Translate und Vanilla-NLLB auf App-spezifischen DE-TR-Support-Antworten?

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • MT-Modelle auf domänenspezifische Daten fine-tunen
  • Drei MT-Metriken (BLEU, chrF, COMET) korrekt anwenden und interpretieren
  • Eine kleine Human-Eval blindgesteuert durchführen
  • Domänen-Terminologie-Probleme als ML-Problem statt als Translator-Problem framen

Studienpassung

Wo dies in Dein Studium passt.

Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.

Studienzuordnung folgt in Kürze.

Karrieren

Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.

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

NLP-Ingenieur:in

Domain-Adaptation für MT-Modelle ist eine direkt produktrelevante Disziplin in jedem Consumer-Produkt mit internationalem Publikum — diese Challenge baut ein direktes Portfolio-Stück.

Dieses Projekt schärft

  • machine-translation
  • nllb
  • domain-adaptation

Machine-Learning-Ingenieur:in

Fine-Tuning großer Sequence-to-Sequence-Modelle mit COMET-Eval und Human-Eval ist eine fortgeschrittene MLE-Disziplin, die für Senior-Pfade qualifiziert.

Dieses Projekt schärft

  • fine-tuning
  • comet-score
  • evaluation

KI-Ingenieur:in

Wer eine MT-Pipeline gegen eine Cloud-API antreten lässt und kostentechnisch begründet, übt die Build-vs-Buy-Argumentation, die AI-Engineers in Startups laufend führen müssen.

Dieses Projekt schärft

  • machine-translation
  • nllb
  • evaluation

Noch eine Sache

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.