Azure AutoML and NLP for Email Answer Suggestions

Machine Learning & Künstliche Intelligenz | Vortrag | 30 min | Deutsch

MO | 13:00 | BAHNHOF ST. PAULI

Für einen Kunden haben wir folgendes Szenario implementiert, welches wir gerne vorstellen würden:
Die Support-Abteilung eines Kunden muss jeden Tag eine Vielzahl von Emails beantworten und benötigt deswegen Unterstützung. Diese haben wir in Form eines Outlook Add-In implementiert, welches die aktuelle Email an unseren Webservice schickt, welcher durch Named-Entity Recognition verschiedenste Entitäten innerhalb der Email erkennt (Customer Reference, Produktnamen usw.) und anhand von Natural Language Processing den Inhalt der Email interpretiert und einen Fundus von sinnvollen, vordefinierten Antworten vorschlägt. Diese werden in Outlook angezeigt und können einfach als Antwort versendet werden. Der Webservice kann zudem mit dem CRM System des Kunden kommunizieren und dadurch den aktuellen Status von Bestellungen, Lagerbestand usw. in die möglichen Antworten einbeziehen.
Zum Trainieren des Machine Learning Models haben wir Azure AutoML verwendet, welches durch automatisches Experimentieren mit Klassifizierungen und Pipeline Parametern den besten Algorithmus und die besten Hyper Parameter findet. Somit braucht man weniger tiefes Fachwissen bzgl. Data Science und kann sich als Entwickler eher auf die Architektur des Systems und dessen Features konzentrieren.
Ich würde den Schwerpunkt auf das Aufsetzen von und Arbeiten mit Azure AutoML legen und den Outlook Add-In Service als sinnvollen Kontext dafür nutzen.
Hint: Dieser Vortrag kann wahlweise auch in Englisch gehalten werden.

Ruben Aster

QUIBIQ Hamburg

Ich habe meine Wurzeln in der Spieleentwicklung und entwickelte elf Jahre in der Industrie Spiele sowohl für PC, Web und Konsolen, als auch für mobile Geräte wie Tablets und Handys. Um meinen Horizont zu erweitern und komplett die IT-Branche zu wechseln, habe ich vor etwa einem Jahr bei QUIBIQ Hamburg angefangen und entwickle seit dem verschiedenste Integrationslösungen für Kunden auf Basis von Microsoft Produkten.
Mein Fokus innerhalb von QUIBIQ hat sich dabei auf die Bereiche Data Science und Machine Learning gerichtet.