在機器學習會議上，放松并觀看他的會議，他在會議上討論如何應對與數(shù)據(jù)質量有關的挑戰(zhàn)，以及如何使用數(shù)據(jù)提高人工智能性能。

LEVERTON正在開發(fā)和利用人工智能從公司和法律文件中提取關鍵數(shù)據(jù)。對于來自不同來源的大量數(shù)據(jù)，有必要保持健康的數(shù)據(jù)質量水平，以供深度學習算法學習。在本次演講中，Michael Kieweg將展示LEVERTON如何解決與數(shù)據(jù)質量相關的挑戰(zhàn)，以實現(xiàn)出色的AI性能。

Michael Kieweg擁有數(shù)學博士學位，并且在人工智能領域工作了11年，包括計算機視覺和推薦系統(tǒng)領域。在過去的四年中，他一直在LEVERTON工作，該公司開發(fā)并應用深度學習技術，以自動從公司和法律文檔中提取數(shù)據(jù)。在LEVERTON，Michael領導了數(shù)據(jù)科學/機器學習團隊，該團隊負責開發(fā)和改進信息提取算法和內(nèi)部光學字符識別管道。