NLP-Klassifikator für Support-Tickets eines Berliner Insurtechs
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere einen BERT-Klassifikator mit 60.000 Support-Tickets, analysiere Fehler und erhalte dein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Insurtech hat keinen eigenen NLP-Track und sucht den günstigsten Weg, das interne Routing zu automatisieren, ohne ein Drittprodukt einzukaufen.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Kann ein fine-getuneter Transformer eingehende deutschsprachige Support-Tickets so zuverlässig auf 14 Kategorien routen, dass das manuelle Routing reduziert werden kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Vortrainierte Transformer auf eine deutschsprachige Domäne fine-tunen
- Mehrklassen-Klassifikation ehrlich pro Klasse bewerten
- Fehleranalyse als Quelle für nächste Datenrunden nutzen
- Ein Modell für die spätere Service-Integration spezifizieren
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.
- Nlp
Process and analyze natural language data to extract structure and meaning.
- Transformer Fine Tuning
Apply transformer fine tuning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Text Classification
Apply text classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Api Design
Design RESTful and GraphQL APIs that are intuitive, consistent, and well-documented.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
NLP Engineer
Vortrainierte Transformer auf deutsche Geschäftstexte fine-tunen, sauber bewerten und Fehler analysieren ist die Kerntätigkeit von NLP Engineers in produktnahen Teams.
Dieses Projekt schärft
- nlp
- transformer-fine-tuning
- text-classification
Machine Learning Engineer
Reproduzierbare Trainingsläufe plus eine API-Spezifikation sind die Brücke zur produktiven ML-Engineering-Arbeit der nächsten Stufe.
Dieses Projekt schärft
- transformer-fine-tuning
- python
- api-design
Applied AI Scientist
Eine ehrliche Fehleranalyse und eine Empfehlung zum nächsten Schritt sind genau das Profil, das Applied AI Scientists bei produktnahen Entscheidungen liefern.
Dieses Projekt schärft
- model-evaluation
- text-classification
- nlp
Noch eine Sache