IVN

Case

IVN

Maskinlæring finder den røde tråd blandt 55.000 Facebookbrugere

Maskinlæring sætter iværksætternetværket, IVN, i stand til at sortere og forudsige i emnerne blandt et af Danmarks største iværksætternetværk.

Det kan både være tidskrævende og uoverskueligt at skulle finde mønstre i, hvad 55.000 iværksættere diskuterer.

Det er netop den udfordring, som IVN står med, der en portal for iværksættere, hvor man kan søge viden, udveksle erfaringer og hente hjælp til udfordringer inden for iværksætteri. Ud over at give portalens brugere adgang til en række tilbud, producerer IVN den stribe af indhold, der skal gøre det nemmere at starte virksomhed i Danmark.

Udgangspunktet for indholdet henter IVN fra den ti år gamle Facebookgruppe “Iværksætter Netværk”, der med 55.000 medlemmer er et af de mest aktive i dansk regi. Men hvordan finder man frem til de mest relevante emner i diskussionerne og skaber godt indhold ud fra det? Det kræver både tid og kan være uoverskueligt. Her giver det rigtig god mening at anvende et værktøj som maskinlæring, der automatisk kan klassificere i emnerne.

Derfor har IVN’s redaktionelle medarbejdere hentet hjælp hos Alexandra Instituttets specialister, der har udviklet en maskinlæringsalgoritme, der kan holde styr på, hvor ofte et emne optræder, og som kan forudsige trends.

Startdato 11-06-2018

Hjælpen til at udvikle maskinlæringsalgoritmen henter IVN hos Sarah McGillion, der er specialist i maskinlæring og dataanalyse på Alexandra Instituttet.

Det giver ifølge Sarah McGillion rigtig god mening at anvende maskinlæring i IVN’s situation. Med maskinlæring kan man på en automatiseret måde finde ud af, hvad folk vil vide om iværksætteri. I stedet for at sætte en person til det kan man bruge maskinlæring til at registrere ord og finde ud af, om de trender.

Efterfølgende kan IVN evaluere på, om resultaterne stemmer overens med deres forståelse af, hvad der trender netop nu. Algoritmen betyder samtidig, at IVN kan være på forkant og identificere det, der er vigtigt i stedet for at bruge tid på noget, der ikke er vigtigt. Det giver dem samtidig input til en mere langsigtet planlægning.

Kunstig intelligens dækker over teknologi, der rummer en stribe af værktøjer, der kan genkende mønstre, forudsige udfald og dermed automatisere processer.

Blandt værktøjerne hører maskinlæring, datamining og dataanalyse, der har været grundbegreber inden for datalogien i årtier. Det er for alvor i disse år, at dataanalyse kommer ind alle steder. Hvor der ikke tidligere var mulighed for at lave dataanalyse, fordi beregningskraften kostede for meget, er det i dag langt billigere at processere data.

I samarbejdet med IVN anvendes der textmining. Det er en speciel form for datamining, der kan bruges til at finde mønstre og sammenhænge i store mængder af tekster. Det kan anvendes inden for en bred vifte af områder. Det gælder lige fra at finde sensitiv (personfølsom) information i (offentlige) dokumenter til forretningshemmeligheder i en virksomheds dokumenter.

Det kan være svært at vurdere, hvordan man som virksomhed kan anvende kunstig intelligens. Her kan Alexandra Instituttet levere både rådgivning og løsninger, der baserer sig på kunstig intelligens og en række tilhørende discipliner.

IVN.dk er en iværksætterportal, hvor man kan søge viden, udveksle erfaringer og hente hjælp til specifikke udfordringer. Drivkræfterne bag IVN.dk er Facebook-gruppen “Iværksætter Netværk”, der er startet af Lasse Bo Jensen fra Aarhus og Martin Christensen fra Ebeltoft.

Samarbejdet med IVN er en del af projektet Innovativ Brug af Big Data, som er finansieret af Den Europæiske Fond for Regionaludvikling og Region Midtjylland. Alexandra Instituttet er operatør.

 

       

Kontakt os hvis du ønsker at høre mere, om hvordan du som virksomhed kan få gavn af kunstig intelligens.

Kontakt
Machine Learning Specialist
Data Science and Engineering Lab
+45 93 50 89 33
Profilbillede af Sarah McGillion Se profil
.