Nach dem wir in den vorherigen Teilen dieser Serie über maschinelles Lernen mit WKS ein Textanalysemodell trainiert haben, möchte ich in diesem Artikel beschreiben wie wir dieses Modell nun in den verschiedenen IBM Watson Diensten anwenden können um damit eine große Anzahl von Texten zu verstehen.
Für das maschinelle Lernen selbst haben wir IBM Watson Knowledge Studio (WKS) verwendet. Watson Knowledge Studio bietet uns einen intuitiven Weg Expertenwissen vom Menschen auf ein Textanalysemodell zu übertragen.
Das fertig trainierte Textanalysemodell können wir nun in verschiedenen IBM Watson Diensten einsetzen. Unser System hat gelernt was für uns wichtige Begriffe und Zusammenhänge sind und kann dieses Wissen auf eine große Menge von neuen Inhalten anwenden, diese lesen und verstehen und die für uns wichtigen Informationen extrahieren.
Und das natürlich viel schneller als wenn wir selbst jeden dieser Texte lesen müssten.
Dazu können wir entweder cloudbasierte Dienste verwenden oder wir können die Verarbeitung auch komplett „On Premise“ auf einer eigenen Infrastruktur laufen lassen.