{"id":1591,"date":"2023-02-23T16:39:00","date_gmt":"2023-02-23T16:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/fuehrend-in-der-branche-die-innovative-technologie-des-massgeschneiderten-ml-modells-von-graip-ai-in-idp"},"modified":"2024-12-09T15:04:50","modified_gmt":"2024-12-09T15:04:50","slug":"fuehrend-in-der-branche-die-innovative-technologie-des-massgeschneiderten-ml-modells-von-graip-ai-in-idp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/de\/fuehrend-in-der-branche-die-innovative-technologie-des-massgeschneiderten-ml-modells-von-graip-ai-in-idp","title":{"rendered":"F\u00fchrend in der Branche: Die innovative Technologie des ma\u00dfgeschneiderten ML-Modells von Graip.AI in IDP"},"content":{"rendered":"\n<p>Im Bereich der <a href=\"https:\/\/graip.ai\/de\/ki-idp\">intelligenten Dokumentenverarbeitung<\/a> (IDP) werden zunehmend Modelle des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt, um den Prozess der Extraktion von Schl\u00fcssel-Wert-Paaren aus verschiedenen Arten von Dokumenten zu automatisieren. Diese ML-Modelle werden durch Training auf einer Reihe von markierten Beispielen erstellt, wobei das Ziel darin besteht, zu lernen, Schl\u00fcssel-Wert-Paare wie &#8220;Dokumenterstellungsdatum&#8221; und &#8220;Dokumentnummer&#8221; innerhalb eines Dokuments zu erkennen und zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Sobald das Modell trainiert wurde, kann es auf neue und ungesehene Dokumente angewandt werden, so dass es automatisch relevante Informationen wie Daten und Zahlen extrahieren kann. Diese extrahierten Informationen k\u00f6nnen dann verwendet werden, um Dokumente zu klassifizieren, zu organisieren und effektiv zu verwalten. Die Automatisierung dieser Aufgaben, wie z.B. die Dateneingabe und das Abrufen von Informationen, f\u00fchrt zu einer erheblichen Zeitersparnis und verbesserten Effizienz im Unternehmen. Dar\u00fcber hinaus werden die ML-Modelle in IDP kontinuierlich mit neuen Trainingsdaten aktualisiert und verbessert, so dass sie sich an wechselnde Dokumentenformate anpassen und die Genauigkeit erh\u00f6hen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Aber wenn es um die Extraktion von Schl\u00fcssel-Wert-Paaren aus Dokumenten geht, kann die Wahl des richtigen Modells den Unterschied ausmachen. Vorgefertigte Modelle, wie sie z.B. von gro\u00dfen Technologieunternehmen angeboten werden, sind zwar wegen ihrer Benutzerfreundlichkeit eine beliebte Wahl, aber f\u00fcr eine hohe Genauigkeit und das Auffinden aller Schl\u00fcssel-Wert-Paare sind ma\u00dfgeschneiderte Modelle m\u00f6glicherweise eine bessere Option.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Inhalt<\/h2><ul><li><a href=\"#h-vergleich-des-ml-modells-von-graip-ai-mit-dem-vortrainierten-modell-von-microsoft\" data-level=\"2\">Vergleich des ML-Modells von Graip.AI mit dem vortrainierten Modell von Microsoft<\/a><\/li><li><a href=\"#h-microsoft-ml-modell\" data-level=\"2\">Microsoft ML-Modell<\/a><\/li><li><a href=\"#h-graip-ai-ml-modell\" data-level=\"2\">Graip.AI ML-Modell<\/a><\/li><li><a href=\"#h-fazit\" data-level=\"2\">Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vergleich-des-ml-modells-von-graip-ai-mit-dem-vortrainierten-modell-von-microsoft\">Vergleich des ML-Modells von Graip.AI mit dem vortrainierten Modell von Microsoft<\/h2>\n\n\n\n<p>In einem k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrten Test haben wir ein Dokument in englischer und lettischer Sprache verwendet, um zu sehen, wie die beiden Modelle mit dieser Herausforderung umgehen. Beide Modelle schnitten gut ab, aber es gab einige deutliche Unterschiede in ihren Ans\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"345\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li1_2ebfa6ee92.webp\" alt=\"ML-Modells von Graip.AI  \/ Modell von Microsoft\" class=\"wp-image-333 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/345;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Einer der Hauptunterschiede besteht darin, dass unser benutzerdefiniertes Modell konsequent an der Logik festh\u00e4lt, dass der gesamte Dokumenttext in Schl\u00fcssel-Wert-Paare unterteilt werden sollte. Zum Beispiel sollte der Titel des Dokuments behandelt werden, da er oft eine Dokumentennummer mit wichtigen erl\u00e4uternden Informationen ist. Im Microsoft-Modell werden diese Informationen jedoch nicht als wichtig erachtet.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"420\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li2_de4f3b8cb6.webp\" alt=\"ML-Modells von Graip.AI  \/ Modell von Microsoft: Hauptunterschiede\" class=\"wp-image-332 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/420;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Im Allgemeinen ignoriert das Microsoft-Modell oft auch andere wichtige Schl\u00fcssel-Wert-Paare. Dies ist kein guter Ansatz, da die Aufteilung des gesamten Textes in Schl\u00fcssel und Werte eine bessere Strategie ist. Selbst wenn unser benutzerdefiniertes Modell einen Fehler macht, kann dieser sp\u00e4ter korrigiert werden, aber wenn die Informationen ignoriert werden, sind sie verloren.<\/p>\n\n\n\n<p>Aus der Sicht des Endbenutzers kann die Verwendung des Microsoft-Modells weniger vorteilhaft sein, da wichtige Informationen verloren gehen k\u00f6nnen. Au\u00dferdem haben wir festgestellt, dass das Microsoft-Modell Schl\u00fcssel-Wert-Paare nicht immer korrekt erkennt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"398\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li3_09de880ed1.webp\" alt=\"Vergleich des ML-Modells von Graip.AI mit Modell von Microsoft\" class=\"wp-image-331 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/398;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Obwohl beide Modelle gut funktionieren, ist unser benutzerdefiniertes ML-Modell besser geeignet, um wichtige Informationen aus Dokumenten zu extrahieren. Die Aufteilung des gesamten Textes in Schl\u00fcssel und Werte und die M\u00f6glichkeit, Fehler nachtr\u00e4glich zu korrigieren, machen es zu einer zuverl\u00e4ssigen Wahl f\u00fcr Benutzer, die Informationen aus ihren Dokumenten extrahieren m\u00f6chten. Das Microsoft-Modell hingegen l\u00e4sst oft wichtige Informationen au\u00dfer Acht, was dazu f\u00fchren kann, dass wichtige Erkenntnisse aus den Daten verloren gehen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-microsoft-ml-modell\">Microsoft ML-Modell<\/h2>\n\n\n\n<p>Einer der Hauptvorteile des Microsoft-Modells besteht darin, dass es bei Dokumenten in g\u00e4ngigen Sprachen, insbesondere Englisch, sofort gute Ergebnisse liefert. Das Modell wird auch von Microsoft gut unterst\u00fctzt, denn alle sechs Monate werden Updates ver\u00f6ffentlicht, was f\u00fcr eine so gro\u00dfe Plattform recht gut ist. Au\u00dferdem verf\u00fcgt das Modell \u00fcber eine benutzerfreundliche Oberfl\u00e4che und Microsoft investiert viel in die KI-Forschung und -Entwicklung. Microsoft bietet auch eine begrenzte M\u00f6glichkeit, sein Modell neu zu trainieren, obwohl dies kostspielig und schwierig sein kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Andererseits besteht einer der gr\u00f6\u00dften Nachteile des Microsoft-Modells darin, dass es jederzeit als veraltet angesehen werden kann, was f\u00fcr Benutzer, die es bereits in ihr System integriert haben, ung\u00fcnstig sein kann. Au\u00dferdem bietet das Modell keine Schnittstelle f\u00fcr aktives Lernen und Nachbearbeitungsverbesserungen, und es kann schwierig sein, die Ergebnisse des Modells vorherzusagen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-graip-ai-ml-modell\">Graip.AI ML-Modell<\/h2>\n\n\n\n<p>Einer der Hauptvorteile unseres Modells ist, dass es sich auf die Klassifizierung des gesamten Dokuments und die Suche nach Schl\u00fcssel-Wert-Paaren konzentriert, wodurch sichergestellt wird, dass keine Informationen verloren gehen. Wir haben auch eine sehr hohe Qualit\u00e4t der Dokumenterkennung nachgewiesen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt unser ML-Modell verschiedene Sprachen und wir k\u00f6nnen ein On-Premise-Hosting anbieten, bei dem die Benutzer ihre Daten auf ihren eigenen Servern ablegen und speichern k\u00f6nnen, was zus\u00e4tzliche Sicherheit bietet.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein weiterer Vorteil unseres Modells ist seine Rechtskonformit\u00e4t, da es alle erforderlichen Sicherheitsstandards erf\u00fcllt. Mit unserem Modell haben die Benutzer die volle Kontrolle \u00fcber das Umlernen und die Nachbearbeitung und k\u00f6nnen so aktiv lernen.<\/p>\n\n\n\n<p>Unser Modell gibt den Benutzern au\u00dferdem die volle Kontrolle \u00fcber alle Versionen des Modells und erm\u00f6glicht eine einfache Integration mit L\u00f6sungen von Drittanbietern.<\/p>\n\n\n\n<p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich feststellen, dass unser benutzerdefiniertes Modell eine Reihe von Vorteilen gegen\u00fcber anderen Modellen auf dem Markt bietet. Dazu geh\u00f6ren die Konzentration auf die Klassifizierung des gesamten Dokuments und die Suche nach Schl\u00fcssel-Wert-Paaren, die hohe Qualit\u00e4t der Dokumenterkennung, die Unterst\u00fctzung verschiedener Sprachen, die Hosting-Optionen vor Ort und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Dar\u00fcber hinaus haben die Benutzer die volle Kontrolle \u00fcber die Umschulung und Nachbearbeitung und k\u00f6nnen sie mit L\u00f6sungen von Drittanbietern integrieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fazit\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p>Was das <a href=\"https:\/\/graip.ai\/de\">Graip.AI<\/a>-Modell von anderen auf dem Markt unterscheidet, ist seine Konzentration auf die Klassifizierung des gesamten Textes in einem Dokument in Schl\u00fcssel und Werte und die Definition der Beziehungen zwischen ihnen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass keine Informationen verloren gehen und erm\u00f6glicht ein umfassenderes Verst\u00e4ndnis der Daten.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein weiterer wichtiger Vorteil des Graip.AI-Modells ist seine aktive Lernfunktion. Dies erm\u00f6glicht es dem Kunden, die Daten selbst zu markieren und nach dem Training des Modells nur noch geringf\u00fcgige \u00c4nderungen an den Ergebnissen vorzunehmen. Das Ergebnis ist ein vollautomatisches System, bei dem der Kunde seine eigenen Zyklen und Vorlagen verwaltet.<\/p>\n\n\n\n<p>Neben seiner \u00fcberlegenen Leistung ist das Graip.AI-Modell auch kosteng\u00fcnstiger als sein Gegenst\u00fcck von Microsoft.<\/p>\n\n\n\n<p>Insgesamt stellt das Graip.AI-Modell einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der intelligenten Datenverarbeitung (<a href=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/de\/ein-anfaengerhandbuch-fuer-intelligente-dokumentenverarbeitung\">IDP<\/a>) dar. Seine Konzentration auf die Klassifizierung des gesamten Textes in einem Dokument, seine aktive Lernfunktion und seine Kosteneffizienz machen es zu einer \u00e4u\u00dferst attraktiven Option f\u00fcr Unternehmen und Organisationen, die wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen m\u00f6chten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Bereich der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) werden zunehmend Modelle des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt, um den Prozess der Extraktion von Schl\u00fcssel-Wert-Paaren aus verschiedenen Arten von Dokumenten zu automatisieren. 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