Im zweiten Teil möchte ich nun auf meine Tätigkeiten in der Firma eingehen.
Über das Unternehmen ist eigentlich nicht viel zu sagen. TPro ist ein kleinerer IT Dienstleister mit ca. 50 Mitarbeitern und stellt Software für Krankhäuser her und supportet diese. Die Software besteht aus einem eigenem ERP System zur Speicherung von Kundendaten mit diversen Extrafunktionen.
Ich habe in meiner Zeit bei TPro vor allem an der Entwicklung einer solchen Extrafunktion, einer Spracherkennung, mitgearbeitet. Mit Hilfe dieser haben Doktoren die Möglichkeit ihre Aufzeichnungen automatisch in Text umwandeln zu lassen.
Diese Spracherkennung ist eine Eigenentwicklung von TPro und kommt im Gegensatz zu herkömmlichen Alternativen mit medizinischer Fachsprache klar.
Entwicklungsumgebung:
Meinen Arbeitsalltag habe ich größtenteils mit Python und diversen Python Librarys verbracht, besonders aber mit den Librarys „spaCy“ und „sklearn“.
SpaCy dient dem Natural Language Processing, also unter anderem der Konvertierung des gesprochenen Worts in Text. Dazu benutzt spaCy ein Wörterbuch, welches von TPro selbst angefertigt wird.
Das Problem ist: Wenn das Wörterbuch zu groß ist, wird das Programm sehr langsam. Deswegen ist die Optimierung von solchen Lernalgorithmen schwerer als sie zuerst aussieht. Die zentrale Frage ist: Welche Wörter müssen im Wörterbuch stehen um das bestmöglichste Ergebnis zu bekommen.
Außerdem habe ich noch viel mit sklearn gearbeitet. Sklearn wird zum Machine Learning benutzt und mit ihr ist es möglich eine KI auf bestimmt Muster zu trainieren und damit neue Daten nach diesen Mustern einzuordnen. Bei TPro wurde eine solche KI benutzt um dynamisch zwischen verschiedenen Spracherkennungen zu wechseln, je nach Thema des letzten Satzes.
Arbeitsalltag:
TPro benutzt das SCRUM Arbeitsmodell. Morgen hatte ich immer ein kurzes Meeting wo wir unseren letzten Tag beschrieben haben und uns über die nächsten Schritte unterhalten haben. Das war immer sehr nützlich, da man jeden Tag Input zu neuen Entwicklungen und Problemen bekommt.
Danach hat sich mein Tag größtenteils vor dem Rechner abgespielt, wo ich an der Verbesserung der Spracherkennung gearbeitet habe. Ansonsten war ich teilweise auch noch in anderen Bereichen oder in der Außenarbeit beim Kunden tätig.
In dem nächsten Blogeintrag werde ich mein Fazit über das Praktikum geben.