Daten- & NLP-Pipelines

Pipelines, die unübersichtliche Daten bereinigen, strukturieren und nutzbar machen. Dazu gehören Stammdatenbereinigung und Clustering, NLP-Aufgaben wie Sentimentanalyse, Named Entity Recognition und Chunking sowie klassisches maschinelles Lernen und selbst entwickelte neuronale Netze, wenn die Aufgabe es erfordert.

Unübersichtliche Stammdaten in saubere, gruppierte Datensätze verwandeln, mit denen sich arbeiten lässt.

Struktur aus Freitext gewinnen: Entitäten, Stimmungen, Themen und sinnvolle Textabschnitte.

Die passende Methode einsetzen – von Statistik und klassischem ML bis zum eigens entwickelten neuronalen Netz.

Zuerst die Daten verstehen

Vor der Methodenwahl klären, was tatsächlich in den Daten steckt, wie gut ihre Qualität ist und welche Frage sie beantworten sollen.

Bereinigen und strukturieren

Schritte für Bereinigung, Clustering, Extraktion und Chunking entwickeln, die Rohdaten und Freitext für die weitere Verarbeitung nutzbar machen.

Modelle dort einsetzen, wo sie helfen

Statistik und klassisches maschinelles Lernen lösen mehr Probleme als oft erwartet. Komplexere Modelle kommen zum Einsatz, wenn die Aufgabe sie wirklich braucht.

Welche Datenprojekte hast du umgesetzt?

Stammdaten bereinigt und geclustert, um Produktgruppen abzuleiten; ein neuronales Netz zur Erkennung handgeschriebener Ziffern von Grund auf entwickelt; und NLP in Chat- und Textsystemen eingesetzt, darunter Sentimentanalyse, Named Entity Recognition und Chunking.

Machst du nur Deep Learning?

Nein. Ein grosser Teil der Arbeit ist Statistik und klassisches maschinelles Lernen – oft die passende und leichter wartbare Lösung. Neuronale Netze setze ich dort ein, wo die Aufgabe sie erfordert.

Wie hängt das mit deiner LLM-Arbeit zusammen?

Direkt. Chunking, Entitätsextraktion und die Qualität der Suche bestimmen, ob ein RAG-System nützliche Antworten liefert. An der Datenpipeline entscheidet sich oft, ob ein LLM-System funktioniert.