Stream Processing mit Kafka Streams und Spring Boot 20.12.2021 von Maik Fleuter und Lukas Maier Kontinuierliche Datenströme in verteilten Systemen ohne Zeitverzögerung zu verarbeiten, birgt einige Herausforderungen. Wir zeigen euch, wie das mit Kafka Streams und Spring Boot gelingt. Weiterlesen Kommentar schreiben
Smart DistancR – Perspektivisch korrekte Distanzmessung zwischen Personen 13.12.2021 von Michel Ehmen Die Corona-Krise ist weiterhin in aller Munde und wird uns mit hoher Wahrscheinlichkeit noch etwas länger begleiten. Wie man aus... Weiterlesen Kommentar schreiben
Machine-Learning-Modelle bewerten – Quality Gates etablieren 07.12.2021 von Berthold Schulte Die Qualität bzw. Nützlichkeit von Machine-Learning-Modellen lässt sich mit Hilfe von Testdaten und Metriken bewerten. Allerdings in welchem Umfang? Manuell,... Weiterlesen Kommentar schreiben
Wie man Java-Klassen in Python benutzt 15.11.2021 von Hendrik Schawe Wir nutzen das Machine-Learning-Ökosystem von Python, um ein Reinforcement-Learning-Modell direkt auf Java-Klassen zu trainieren. Weiterlesen Kommentar schreiben
Kürzere Time-to-Market für ML-Modelle durch Googles BigQuery ML 27.07.2021 von Timo Böhm und Niklas Haas Machine Learning (ML) erzeugt erst dann realen Mehrwert, wenn es in Produktion benutzt wird. Allerdings kann die Zeitspanne zwischen der... Weiterlesen Kommentar schreiben
Schnelles Training eines Recommendation-Modells durch BigQuery ML 27.07.2021 von Niklas Haas und Timo Böhm Machine Learning (ML) kann nur durch Modelle in der Produktion Business Value erzeugen. Allerdings kann die Zeitspanne zwischen der Entwicklung der... Weiterlesen Kommentar schreiben
KI, Daten und Infrastruktur – ML-Systeme schnell Ende-zu-Ende verproben und umsetzen 22.06.2021 von Marcel Mikl Heutzutage steht fast alles, was mit den Labels „KI“ oder „ML“ versehen ist, für Fortschritt. Diese Assoziation schließt jedoch häufig das Thema Dateninfrastruktur nicht ausreichend mit ein. Weiterlesen Kommentar schreiben
Schnelles KI-Prototyping mit Google Cloud AutoML Vision 18.05.2021 von Nils Bauroth, Sven Rediske & Lennart Küll Data Scientists beschäftigen sich häufig lange mit der Entwicklung eines ML-Modells. Nicht so mit AutoML der Google Cloud Platform (GCP). Weiterlesen Kommentar schreiben
The Good, the Bad and the Ugly: Daten effektiv visualisieren und kommunizieren 20.10.2020 von Shirin Elsinghorst Dieser Artikel begleitet meinen Vortrag **The Good, the Bad and the Ugly: Daten effektiv visualisieren und kommunizieren**, den ich am 20.10.2020 auf der data2day gehalten habe. Weiterlesen Kommentar schreiben
