The Role of Big Data Analytics in Influencing Artificial ...
Artificial Intelligence & Analytics · 26.02.2018| Artificial Intelligence & Analytics made in...
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Artificial Intelligence & AnalyticsMade in Austria
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Artificial Intelligence & AnalyticsSummary of AI related definitions
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Base on: Figure 1.4, Deep Learning, Goodfellow et al., MIT Press, 2016
Artificial Intelligence
Machine Learning
Deep Learning
Tesler‘s Theorem: „Artificial Intelligence is whatever machines haven‘t done yet.“
Examples:
Expert systems using
knowledge bases.
Examples:
Logistic Regression
Support Vector Machines
Random Forests
Techniques that enable computer systems to improve with experience and data.
Especially Artificial Neural Networks
Examples:
Recurrent Neural Networks
Convolutional Neural Networks
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Gegründet Jänner 2002
Team von 10 Personen davon 8 Data Scientists
Medizinisches Prozess Management und Logistik
Seit 2012 Spezialgebiet:
▪ Content Analytics
▪ Predictive Analytics
▪ Similarity Analytics
Seit 2013 zertifizierter BP IBM für IBM Watson Analytics-Technologie
Seit 2014 Lösungsanbieter für Content analytische Werkzeuge
Seit 2016 Kooperation mit Oracle für die statistische Entwicklungsplattform R
Seit 2/2017 Kapsch BusinessCom AG Beteiligung an AIMC
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AIMC GmbHAdvanced Information Management Consulting GmbH
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End2End Lösungen von KapschWir integrieren Lösungen in den täglichen Geschäftsprozess
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Data Science& Analytics
Module Konnektivität Plattform End user
26.02.2018 | Artificial Intelligence & Analytics made in Austria
Bei Kapsch liefern wir Ihnen das dafür nötige Know-How und die passende Infrastruktur:
Sensoren, Module, Software, Plattformen, Analytische Methoden, …
Aktuelle ProjekteArtificial Intelligence & Analytics made in Austria
Kapsch BusinessCom AG
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AIMC ProjektlisteDurchgeführte und aktuelle Projekte
Gesundheitssektor:
AKH-Medizinischer Campus Wien
itSV (CSC/DXC)
Medizinische Universität Graz (Kapsch)
Paracelsus Medical University (Kapsch)
Cancer Cluster Salzburg (Kapsch)
Kärntner Landeskrankenanstalten
(Comparex)
Landesklinikenholding NÖ (Kapsch/Tiani)
Versicherungen:
Allianz (Kapsch)
AOK Nordost (IBM)
Techniker Krankenkasse (IBM)
UNIQA (Comparex)
Industrie:
DMH Dichtungen (Kapsch)
RHI (Kapsch)
Diverses:
Region Schladming/ Dachstein
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Das digitale Leberpathologie ExpertenportalMedizinische Erfahrung erhalten und weitergeben
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Befunde
Bilddaten von
Gewebeproben
Diagnosen
Beschreibungen
Machine Learning
Strukturen & Muster
identifizieren
Digitales Expertenportal
Übersichtliches Bereitstellen
von Informationen
FachärztInnen
WissenschaftlerInnen
Studierende
ÄrztInnen in Ausbildung0110011001011010
1011011000001010
1010101010101010
1111100000001011
Digitalisierung &
Anonymisierung
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Eine neue Form der WissensweitergabeNeue Möglichkeiten durch Artificial Intelligence
Klassische Wissensvermittlung:
Bücher, Fachpublikationen, Vorträge, …
An der MedUni Graz wurden in der Leberpathologie
insgesamt 19.000 Gewebeschnitte inklusive
Beschreibungen der Veränderungen und Diagnosen der
Befunde.
Wie können die Erkenntnisse und Erfahrungen die
aus diesen Leberfällen gewonnen wurden einer
breiteren Masse zur Verfügung gestellt werden?
Die Digitalisierung eröffnet hier neue Möglichkeiten der
Wissensvermittlung zusätzlich zu den klassischen
Kanälen.
Digitalisieren der 19.000 histologischen Gewebeschnitte
mittels hochauflösendem Scanner.
Die Daten werden anonymisiert und gemäß der
europäischen DSGVO verarbeitet. Das Recht der
Patienten auf Anonymität wird gewahrt.
Bildverarbeitung mittels Machine Learning.
Finden von Strukturen und Mustern in den Bilddaten
die mit den Beschreibungen und Diagnosen korrelieren.
Die Gemeinsamkeiten und morphologische Vielfalt
vergleichbarer Krankheitsbilder werden ermittelt.
Das Ergebnis ist ein internationaler und globaler
Referenzdatensatz für die Ausbildung, praktizierende
Ärzte und Forschung zugänglich.
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Digitalisierung der Produktionskette
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Werkstücksverfolgung & Qualitätskontrolle
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End to End Einzelsteinverfolgung
12.09.2017 | Kapsch BusinessCom 6
Anlieferung Presse
OfenVersand/Logistik
Erstellung Fingerprint
Qualitätskontrolle
{J5EF6GR8} – Parameter Presse
{J5EF6GR8} –
Ergebnis Qualitätskontrolle{J5EF6GR8} –
Parameter Ofen
{J5EF6GR8} –
Kontrolle
Fingerprint Check
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Werkstücksverfolgung & QualitätskontrolleDigitalisierung der Produktionskette
Datenanalyse: Werkstückverfolgung
▪ monatliche Auswertung der aufgezeichneten Daten
▪ Verfolgung einzelner Werkstücke über den gesamten
Produktionsprozess
▪ Evaluierung via definierter KPIs und statistischer
Methoden
▪ Berichterstattung über Anzahl der erkannten oder
fehlender Werkstücke
▪ Identifizierung möglicher Fehlerquellen
▪ Auffälligkeiten im echten Produktionsumfeld
Machine Learning: Qualitätskontrolle
▪ Auswertung und Analyse der Bilddaten zu einzelnen
Werkstücken
▪ Evaluierung ob und in welchem Umfang es möglich ist,
fehlerhafte Werkstücke (z. B. Risse, Brüche, etc.)
bereits frühzeitig im Produktionsprozess vorherzusagen
▪ Identifizierung und Evaluierung eines optimalen Modells
zur frühzeitigen Vorhersage von fehlerhaften
Werkstücken
▪ Identifizierung der Ursachen von fehlerhaften
Werkstücken
▪ Identifizierung optimaler Reinigungs- bzw.
Wartungsintervalle der Kameras zur Aufzeichnung
einzelner Werkstücke
▪ Berichterstattung und Visualisierung der Ergebnisse
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Schladming-Dachstein SommercardÜber 100 Attraktionen inkludiert
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Ausgabe der Sommercard
Durch Beherbergungsbetriebe
Einlösung bei Attraktion
durch Scan des Barcodeshttps://www.schladming-dachstein.at/de/sommercard
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Digitalisierung im TourismusMaßgeschneidertes Marketing und Dienstleistungen
Stakeholders schließen sich zusammen um ihre
gemeinsamen Kunden zu verstehen.
Identifizierung relevanter Datenquellen (Sommercard,
demographische Daten, Kommunikationspreferezen, …)
Berücksichtigung der Datenschutzgrundverordnung
Sommercard (Gästekarte)
▪ Freie Eintritte und Ermäßigungen für über 200 Attraktionen in der
Region
▪ Im Austausch für Daten
Zusammenlegung der unterschiedlichen Datenquellen für
einen umfassenden Blick auf den Gast der Region.
Analyse der Daten und Clustern der Touristen in Gästetypen
Maßgeschneidertes Marketing und Dienstleistungen um
den Sommertourismus in der Region zu stärken
GastARGE
Sommercard
Regionales
Tourismus
Marketing
Congress
Schladming
Planai-
Hochwurzen
Bahnen
TVB
Schladming
Gemeinde
Schladming
Stakeholder
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Dokumentverarbeitung für VersicherungenInformationen aus unstrukturierten Dokumenten gewinnen
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Kunden
Klassifizierung
nach
Geschäftsfällen
Klassifizierung
nach
Komplexität
Bearbeiteter
Geschäftsfall
Diagnosen
OP-Berichte
Befunde
Anamnese
Emails
Automatische
Dunkelverarbeitung
Manuelle
Bearbeitung
Sachbearbeiter
Spitäler
Schaden
KFZ
Lebensvers.
Storno
Krankenvers.
Adressänder.
Haushaltsvers.
Insolvenz
Leistungsfall
usw.
Einfach
oder
Komplex
Abrechnungen
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Natural Language ProcessingInformationen aus unstrukturierten Dokumenten gewinnen
Eingehende Emails
Natural Language Processing:
▪ Minimaler Einsatz von vordefinierten Regeln
▪ Implizite Regeln
▪ Erkennen von Entitäten
▪ Extrahieren von Informationen
Automatische Klassifizierung = Einordnung der Emails in
die Businesslogik des Versicherungsunternehmens
Klassifizierung in einfache und komplexe Geschäftsfälle
Automatische Abarbeitung der einfachen Geschäftsfälle
Mehr Zeit der Sachbearbeiter für die komplexen
Geschäftsfälle
Erhöhte Qualität und Genauigkeit in der Bearbeitung
der Kundenanliegen
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Emails
Klassifizierung nach Geschäftsfällen
Manuelle Bearbeitung
Sachbearbeiter
Bearbeiteter Geschäftsfall
1 .2 5 7 9 .8 .3 64
Klassifizierung nach
Komplexität
Automatische
Dunkelverarbeitung
.
einfach komplex
Tipps aus der Praxis – Lessons LearnedUnser Ansatz für erfolgreiche Projekte
Kapsch BusinessCom AG
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Zutaten für ein erfolgreiches ProjektData Science ist interdisziplinär
Source: http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram26.02.2018 | Artificial Intelligence & Analytics made in Austria 16
Domain
Knowledge
Data
Science
Machine
Learning
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Arbeitsgemeinschaften bildenKommunikation als Schlüssel zum Erfolg
26.02.2018 |
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Ständiger
Kundenkontakt
Hinterfragen der
Problemstellung
Transparenz und
Ehrlichkeit
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Typischer Projektverlauf in Data Science ProjektenIterativer workflow
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Source: APM - Agiles Projektmanagement: Erfolgreiches Timeboxing fur IT-Projekte”,
Bernd Oesterreich und Christian Weiss, dpunkt.Verlag, 2008
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Schritt für Schritt zum Erfolg Mit klar definierten Zwischenzielen
26.02.2018 |
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Projekte verlaufen
nichtlinear
Explorative
Datenanalyse
Sauberes
Experimentdesign
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AIMC Data Science ToolboxFlexibilität durch Open Source Technologien
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Visualisation
Analytics
Data Storage
Interactive
Notebooks
Cross-platform
Libraries
Programming
Languages
Big Data
Processing
Hadoop
FilesystemNoSQLDB2Cassandra
HBase
XGBoost TensorflowMxNet
R ScalaJulia Python
Spark H2O
Jupyter Zeppelin
Shiny
Dashboards
Web
ApplicationsPlotly D3.js
Microsoft
Azure
SAP
HANA
IBM
WEX &
Bluemix
Oracle
Cloud
spaCy
R Notebooks Beaker
Deep Water
AdminLTE
Integration in Plattformen und vorhandene
Infrastruktur beim Kunden
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Standardmethoden lösen StandardproblemeIndividuelle Lösungen für individuelle Kundensituationen
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Vorhandene
Infrastruktur
Technische
Details
Echte Daten sind
immer „dirty“
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Vom Problem zur Lösung
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Decision Gate
Datenanalyse
(PoC)
Modellentwicklung
& Evaluierung
(PoC)
Analytics Workshop
Decision Gate
Ergebnisse &
Visualisierung
(PoC)
Integration
Projektmanagement, Reporting, Feedback und Dokumentation
We transform ideas into business value