Akademische Arbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Note: 1,0, Hochschule München, Sprache: Deutsch, Abstract: Auf Basis einer detaillierten Umfrage mit 103 Teilnehmern von Unternehmen aus verschiedenen Branchen konnten in dieser Studienarbeit die Auswirkungen des Einsatzes von Process Mining im unternehmerischen Umfeld auf die Prozesskennzahlen Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität näher erörtert werden.Process Mining hat sich in den letzten zehn Jahren als eines der beliebtesten und spannendsten Technologiefelder entwickelt. Durch das stetige Ansammeln von Geschäftsereignissen in Form von Event-Logs können aus den verschiedenen Informationssystemen Daten ausgewertet und anschließend anhand einer visualisierten Oberfläche einfach undübersichtlich dargestellt werden. Da sich dadurch große unternehmerische Vorteile wie Verringerung von Kosten, schnellere Durchlaufzeiten oder erhöhte Kundenzufriedenheit ergeben können, ist die Technik mittels einem Process Mining Tool mittlerweile auch in der Praxis weit verbreitet und wird aktiv genutzt. Das Ziel durch den Einsatz von Process Mining ist neben der Visualisierung von Geschäftsprozessen, auch die Verbesserung der Prozesskennzahlen wie Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität. Um durch Process Mining eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit für die Verbesserung der internen Prozesse zu erzielen, werden aus den Umfrageergebnissen vier Wege abgeleitet, die zu einer positiven Entwicklung der sowohl eigenen, als auch abteilungsübergreifenden Prozesslandschaft und Prozesskennzahlen führen kann.

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1,1, Hochschule München, Veranstaltung: Datenbanken, Sprache: Deutsch, Abstract: Transfer Learning schafft es durch vortrainierte Modelle komplexe neuronale Zusammenhänge abzubilden. Aus einem bereits fertig trainierten Korpus können Ergebnisse auf neue Themengebiete übertragen werden. Anfangs wurde diese Technologie hauptsächlich zur Bildanalyse eingesetzt, doch in den letzten Jahren gewann Transfer Learning auch im Bereich der Textverarbeitung immer mehr an Bedeutung. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, eine detaillierte Vermittlung des aktuellen Stands der Wissenschaft zu liefern. Hierbei wird neben einem grundlegenden Überblick über künstliche neuronale Netzwerke zunächst ein Verständnis für Transfer Learning vermittelt, in dem die Einsatzgebiete, Herausforderungen und Risiken unterschiedlicher Transfer Learning Strategien aufgezeigt werden. Insbesondere wird die spezielle Anwendung BERT ausführlich evaluiert und nicht nur deren Entwicklung, sondern auch die Funktionsweise erörtert. BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, wurde 2018 von Google veröffentlicht und gilt als Fundament für eine neue Art der Textverarbeitung. Damit BERT im Kontext der Textanalyse eine objektive Einordnung erfährt, werden differenzierte Modelle wie Doc2Vec und GloVe unter die Lupe genommen, um zusätzliche Blickwinkel auf Transfer Learning zu erschließen. Diese einzelnen Modelle können mit Hilfe von Benchmark-Methoden untereinander verglichen werden. Dabei werden neben dem General Language Understanding Evaluation (GLUE) Benchmark, ebenfalls Analyseaufgaben, wie SQuAD und SWAG erläutert und die einzelnen Modelle auf deren Rangliste miteinander in Konkurrenz gesetzt. Diese Benchmark-Methoden sind ein Zusammenschluss von einzelnen Ressourcen, die zum trainieren, analysieren und bewerten von Systemen zum Verständnis natürlicher Sprachen, wie BERT, dienen. Abgerundet wird die Studienarbeit mit einem Ausblick in die Zukunft in der klar Stellung bezogen werden kann, dass Transfer Learning auch in den nächsten Jahren einen hohen Stellenwert im Bereich der Verbesserung und Verbreitung von KI einnimmt. Abschließend wird eine neue Technologie erwähnt, die eventuell die das Zusammenspiel mit Transfer Learning revolutionieren könnte.

Academic Paper from the year 2021 in the subject Business economics - Offline Marketing and Online Marketing, grade: 1.3, Edinburgh Napier University (Business School), language: English, abstract: This assessment is based on L.P. Baltes' statement that digital marketing requires the existence of content marketing and that the success or failure of a company's online communication depends largely on the quality of the content marketing. This assessment gives an overview of different definitions of content marketing, the beginnings of marketing, and the main differences between traditional and digital marketing. Furthermore, an assessment of the quality of content marketing taking intoaccount different types of content marketing, quality measurements, and the analysis of quality content was created and presented using the example of Coca Cola. Coca Cola was critically evaluated, if and how L.P. Baltes statement can be confirmed or not.

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Note: 1,0, Hochschule München, Sprache: Deutsch, Abstract: Auf Basis einer detaillierten Umfrage mit 103 Teilnehmern von Unternehmen aus verschiedenen Branchen konnten in dieser Studienarbeit die Auswirkungen des Einsatzes von Process Mining im unternehmerischen Umfeld auf die Prozesskennzahlen Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität näher erörtert werden.Process Mining hat sich in den letzten zehn Jahren als eines der beliebtesten und spannendsten Technologiefelder entwickelt. Durch das stetige Ansammeln von Geschäftsereignissen in Form von Event-Logs können aus den verschiedenen Informationssystemen Daten ausgewertet und anschließend anhand einer visualisierten Oberfläche einfach undübersichtlich dargestellt werden. Da sich dadurch große unternehmerische Vorteile wie Verringerung von Kosten, schnellere Durchlaufzeiten oder erhöhte Kundenzufriedenheit ergeben können, ist die Technik mittels einem Process Mining Tool mittlerweile auch in der Praxis weit verbreitet und wird aktiv genutzt. Das Ziel durch den Einsatz von Process Mining ist neben der Visualisierung von Geschäftsprozessen, auch die Verbesserung der Prozesskennzahlen wie Qualität, Kosten, Zeit und Flexibilität. Um durch Process Mining eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit für die Verbesserung der internen Prozesse zu erzielen, werden aus den Umfrageergebnissen vier Wege abgeleitet, die zu einer positiven Entwicklung der sowohl eigenen, als auch abteilungsübergreifenden Prozesslandschaft und Prozesskennzahlen führen kann.

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1,1, Hochschule München, Veranstaltung: Datenbanken, Sprache: Deutsch, Abstract: Transfer Learning schafft es durch vortrainierte Modelle komplexe neuronale Zusammenhänge abzubilden. Aus einem bereits fertig trainierten Korpus können Ergebnisse auf neue Themengebiete übertragen werden. Anfangs wurde diese Technologie hauptsächlich zur Bildanalyse eingesetzt, doch in den letzten Jahren gewann Transfer Learning auch im Bereich der Textverarbeitung immer mehr an Bedeutung. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, eine detaillierte Vermittlung des aktuellen Stands der Wissenschaft zu liefern. Hierbei wird neben einem grundlegenden Überblick über künstliche neuronale Netzwerke zunächst ein Verständnis für Transfer Learning vermittelt, in dem die Einsatzgebiete, Herausforderungen und Risiken unterschiedlicher Transfer Learning Strategien aufgezeigt werden. Insbesondere wird die spezielle Anwendung BERT ausführlich evaluiert und nicht nur deren Entwicklung, sondern auch die Funktionsweise erörtert. BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, wurde 2018 von Google veröffentlicht und gilt als Fundament für eine neue Art der Textverarbeitung. Damit BERT im Kontext der Textanalyse eine objektive Einordnung erfährt, werden differenzierte Modelle wie Doc2Vec und GloVe unter die Lupe genommen, um zusätzliche Blickwinkel auf Transfer Learning zu erschließen. Diese einzelnen Modelle können mit Hilfe von Benchmark-Methoden untereinander verglichen werden. Dabei werden neben dem General Language Understanding Evaluation (GLUE) Benchmark, ebenfalls Analyseaufgaben, wie SQuAD und SWAG erläutert und die einzelnen Modelle auf deren Rangliste miteinander in Konkurrenz gesetzt. Diese Benchmark-Methoden sind ein Zusammenschluss von einzelnen Ressourcen, die zum trainieren, analysieren und bewerten von Systemen zum Verständnis natürlicher Sprachen, wie BERT, dienen. Abgerundet wird die Studienarbeit mit einem Ausblick in die Zukunft in der klar Stellung bezogen werden kann, dass Transfer Learning auch in den nächsten Jahren einen hohen Stellenwert im Bereich der Verbesserung und Verbreitung von KI einnimmt. Abschließend wird eine neue Technologie erwähnt, die eventuell die das Zusammenspiel mit Transfer Learning revolutionieren könnte.

Academic Paper from the year 2021 in the subject Business economics - Offline Marketing and Online Marketing, grade: 1.3, Edinburgh Napier University (Business School), language: English, abstract: This assessment is based on L.P. Baltes' statement that digital marketing requires the existence of content marketing and that the success or failure of a company's online communication depends largely on the quality of the content marketing. This assessment gives an overview of different definitions of content marketing, the beginnings of marketing, and the main differences between traditional and digital marketing. Furthermore, an assessment of the quality of content marketing taking intoaccount different types of content marketing, quality measurements, and the analysis of quality content was created and presented using the example of Coca Cola. Coca Cola was critically evaluated, if and how L.P. Baltes statement can be confirmed or not.