Erinnern Sie sich an die Szene aus dem Film „Her“, in der Samantha, die KI, die Briefe von Theodore durchgeht und sie in „Amazing“ und „Not-so-amazing“ unterteilt?
Im Gegensatz zu Samantha können die KI-Lösungen von natif.ai zwar keine gebrochenen Herzen heilen, Ihre Dokumente für Sie klassifizieren können sie jedoch durchaus!
Wir von natif.ai wissen, dass erfolgreiche Unternehmen täglich mit einer großen Menge von Dokumenten konfrontiert werden. Meist wissen die Empfänger*innen auch nicht, was sie enthalten und wer sie bearbeiten soll.
Jedes dieser Dokumente durchzugehen und zu entscheiden, ob sie es wegwerfen, an einen Mitarbeiter weitergeben oder in einen bestimmten Ordner einsortieren sollen, ist eine sehr zeitintensive und mühsame manuelle Arbeit.
Wenn das auf Sie zutrifft, brauchen Sie sich keine Sorgen mehr zu machen! Denn wir haben ein Produkt entwickelt, mit dem Sie Ihr individuelles KI-Modell mit Ihren eigenen Dokumente trainieren können. Die KI sortiert diese dann automatisch in die von Ihnen gewählten Ordner!
Bequemer geht’s kaum, oder?
Wir zeigen Ihnen, wie einfach Sie Ihren eigenen Classifier trainieren können – und das in nur wenigen Steps.
Wir starten dafür im
API Hub unserer Plattform und wählen „Create a new document classification API“.
1. Personalisieren Sie sich Ihre API
Geben Sie Ihrer API einen Namen, eine Beschreibung und ein Bild, um sie von den anderen APIs unterscheiden zu können.
2. Definieren Sie Ihre gewünschten Klassen
Dafür müssen Sie nichts weiter tun als den Namen Ihrer Klassen einzutragen.
Wenn der eingetragene Name mit den Inhalten der jeweiligen Dokumente einhergeht, kann unser allgemeines Klassifizierungsmodell sogar ohne individuelles Training funktionieren. Sie erzielen aber natürlich bessere Klassifizierungsergebnisse, wenn Sie mit Ihren Daten trainiert haben.
3. Sagen Sie dem Modell, auf was es sich konzentrieren soll
Nun können Sie dem Modell mitteilen, ob sich der relevante Inhalt Ihrer Dokumente auf bestimmten Seiten befindet – dadurch funktioniert es noch besser!
Außerdem können Sie angeben, ob sich das Modell eher auf den Text der Dokumente oder auf die Bilder konzentrieren soll. Unsere KI kann sowohl textuelle als auch visuelle Inhalte erkennen.
Falls Sie sich dabei noch nicht so sicher sind, ist das auch kein Problem. Das Modell wird es für Sie ausprobieren.
4. Hurray! Ihre API ist jetzt einsatzbereit
Ihr Modell ist jetzt fertig. Da es aber aktuell noch ein generisches Klassifizierungsmodell ist, braucht es ein wenig Unterstützung, um zu besser zu werden.
Sie können das Modell jetzt mit Ihren eigenen Daten testen. Weil die KI auf der Grundlage ihres allgemeinen Wissens arbeitet, kann es gut sein, dass die Ergebnisse noch nicht so zufriedenstellend sind.
Bestenfalls sollten Sie das Modell zunächst ein wenig trainieren – besonders wenn Ihre Daten etwas komplexer sind.
Sie können das Modell über unser Live Interface testen, indem Sie Ihre eigenen Dokumente hochladen.
Wenn Sie keine Lust haben, Ihre Dokumente manuell hochzuladen, können Sie das Modell auch über die API testen. Dafür können Sie Ihre Dateien über eine nutzerfreundliche POST Request senden.
Den Code stellen wir in den gängigen Programmiersprachen wie Python oder JavaScript zur Verfügung.
Mit einem simplen Copy & Paste können Sie es direkt selbst ausprobieren.
5. Trainieren Sie Ihr Modell
Jetzt kommen wir zu dem lang ersehnten Moment: Ihr individuelles Modell wird trainiert!
Es wird aus Ihren eigenen Daten lernen, sodass die Ergebnisse speziell auf Ihre Dokumente zugeschnitten werden können.
Wenn Sie bereits vorsortierte Dokumente haben, können Sie diese mit Angabe der jeweiligen Klasse hochladen. So kann das Modell direkt daraus lernen.
In diesem Fall können Sie zunächst den Namen der Klasse auswählen und anschließend die zugehörigen Dokumente hochladen.
Wenn Ihre Dokumente nicht vorsortiert sind, können Sie diese auch ohne Angabe der Klasse hochladen. Das Modell startet dann selbst mit der Klassifizierung Ihrer Dokumente.
Die KI liest Ihre Dokumente und zeigt an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass das Dokument der jeweiligen Klasse angehört. Die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird automatisch vom Modell gewählt. Sie können nun selbst die Klasse bestätigen oder ändern, falls das Modell sich falsch entschieden haben sollte. Bei jedem Ihrer Dokumente lernt das Modell weiter.
Nachdem Sie ausreichend Dokumente pro Klasse hochgeladen und definiert haben, können Sie auf den „Train now“ Button klicken und müssen nichts weiter tun als zu warten.
Sobald das Training abgeschlossen ist, erhalten Sie eine Mail von uns.
Die Ergebnisse können Sie dann auf derselben Seite einsehen.
6. Congratulations!
Ihr eigenes Klassifizierungsmodell erscheint nun auf Ihrem Dashboard der
natif.ai Plattform und ist jederzeit einsatzbereit für Sie.
Sie können die API auch schon integrieren, obwohl das Training noch nicht abgeschlossen ist.
Dafür werden die Ergebnisse zunächst über das allgemeine Modell generiert und von der KI verbessert, sobald die Klassifizierungen des trainierten Modells verfügbar sind.
Alle Schritte zu Ihrem eigenen Klassifizierungsmodell finden Sie auch in unserem Tutorial:
Haben Sie noch weitere Prozesse, die Sie automatisieren möchten?
Für viele Use-Cases haben wir schon vortrainierte Modelle, die Sie in unserem
API-Hub finden.
Sollten Sie dort nicht finden, was sie suchen, können Sie uns gerne
kontaktieren.
