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
KI in der Praxis: Fehlerhafte Bauteile mit Rekognition auf AWS identifizieren 30.07.2020 von Marcel Mikl und Nico Axtmann 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 Kommentar schreiben
KI in der Praxis: Fehlerhafte Bauteile mit AutoML in der Google Cloud identifizieren 09.07.2020 von Nico Axtmann und Marcel Mikl 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 Kommentar schreiben
KI für KMU: (Teil-)Automatisierung der Qualitätskontrolle von Bauteilen 07.07.2020 von Marcel Mikl und Nico Axtmann Aktuelle Entwicklungen ermöglichen es nun auch kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) kosteneffizient KI anzuwenden. Ein Beispiel ist die Qualitätskontrolle von Bauteilen. Weiterlesen Kommentar schreiben
Machine Learning in der Praxis. Eine Mate mit … Matthias Niehoff #EineMateMit 28.05.2020 von Matthias Niehoff Machine Learning & künstliche Intelligenz versprechen vielfältige Einsatzmöglichkeiten im Unternehmen – und doch wird das Potential bislang kaum genutzt. Weiterlesen Kommentar schreiben
Process Mining mit bupaR 06.05.2020 von Anna Helbig Process Mining schafft Transparenz darüber, was wirklich in Unternehmen geschieht. Anstelle von langwierigen Prozessbeschreibungen identifiziert Process Mining den realen Prozess automatisch. Weiterlesen Kommentar schreiben
Wie man Data-Science-Projekte nicht in die PoC-Sackgasse manövriert 27.03.2020 von Marcel Mikl Warum gelingt es Data-Science-Initiativen häufig nicht, einen echten Mehrwert zu schaffen? Wir haben einige Ursachen dafür ausgemacht. In diesem Blogpost... Weiterlesen Kommentar schreiben
