DISH-O-TRON – Train that vision model!
12.10.2020
In this article of our dish-o-tron series, we train vision models and continue building an AI system to prevent dirty dishes. Weiterlesen
Beiträge von Marcel Mikl
DISH-O-TRON – Gather that DATA you must!
25.09.2020
This is the second article in our dish-o-tron series in which we tackle one of the biggest problems in community kitchens: coming across someone else's dirty dishes. Weiterlesen
DISH-O-TRON – No more dirty dishes thanks to AI
11.09.2020
It is time to and finally apply AI in a meaningful way. Enter the dish-o-tron, an AI system designed to solve a real-world problem. Weiterlesen
KI in der Praxis: Fehlerhafte Bauteile mit Rekognition auf AWS identifizieren
30.07.2020
Wir trainieren mit Rekognition ein KI-Modell und integrieren es mittels Lambda-Functions und Elastic-Beanstalk in einen Prozess, bei dem manuelle Korrekturen in der Qualitätskontrolle möglich sind. Weiterlesen
KI in der Praxis: Fehlerhafte Bauteile mit AutoML in der Google Cloud identifizieren
09.07.2020
Wir trainieren mit AutoML ein Modell und integrieren es mittels Cloud Functions und App Engine in einen Prozess, bei dem manuelle Korrekturen in der Qualitätskontrolle möglich sind. Weiterlesen
KI für KMU: (Teil-)Automatisierung der Qualitätskontrolle von Bauteilen
07.07.2020
Aktuelle Entwicklungen ermöglichen es nun auch kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) kosteneffizient KI anzuwenden. Ein Beispiel ist die Qualitätskontrolle von Bauteilen. Weiterlesen
Thinking AI means re-thinking data
28.05.2020
While doing AI is sexy and cool, data infrastructure is not considered any of this, even though machine learning applications rely on it. Weiterlesen
Wie man Data-Science-Projekte nicht in die PoC-Sackgasse manövriert
27.03.2020
Warum gelingt es Data-Science-Initiativen häufig nicht, einen echten Mehrwert zu schaffen? Wir haben einige Ursachen dafür ausgemacht. In diesem Blogpost... Weiterlesen
Great Expectations: Validating datasets in machine learning pipelines
17.02.2020
Machine learning models don't care if an input dataset is correct, thus validating datasets beforehand is strongly advised. Weiterlesen
Remote training with GitLab-CI and DVC
27.01.2020
In this article, we show how you can build a custom remote training set up for your machine learning models. We aim for automation and team collaboration. Weiterlesen
E-Mail-Klassifizierung mit SpaCy
29.04.2019
Noch vor kurzer Zeit war E-Mail-Klassifikation mittels Deep Learning nur mit Spezialwissen und ausreichend Data Science Know-how möglich. Heute existieren... Weiterlesen
Kunden-E-Mails effizient verarbeiten – mit künstlicher Intelligenz
08.04.2019
Einleitung Künstliche Intelligenz (KI) findet sich heutzutage scheinbar überall. Bereits ohne den derzeitigen Hype-Faktor um KI ist der Begriff nur... Weiterlesen
Wie trainiert man eigentlich neuronale Netze?
28.08.2018
Neuronale Netze sind für Außenstehende häufig von einer mystischen Aura umgeben. Sie werden regelmäßig in Verbindung mit menschlichen Gehirnen gebracht,... Weiterlesen