DISH-O-TRON – Train that vision model!
10/12/20
In this article of our dish-o-tron series, we train vision models and continue building an AI system to prevent dirty dishes. Read more
Posts by Marcel Mikl
DISH-O-TRON – Gather that DATA you must!
09/25/20
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. Read more
DISH-O-TRON – No more dirty dishes thanks to AI
09/11/20
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. Read more
KI in der Praxis: Fehlerhafte Bauteile mit Rekognition auf AWS identifizieren
07/30/20
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. Read more
KI in der Praxis: Fehlerhafte Bauteile mit AutoML in der Google Cloud identifizieren
07/09/20
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. Read more
KI für KMU: (Teil-)Automatisierung der Qualitätskontrolle von Bauteilen
07/07/20
Aktuelle Entwicklungen ermöglichen es nun auch kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) kosteneffizient KI anzuwenden. Ein Beispiel ist die Qualitätskontrolle von Bauteilen. Read more
Thinking AI means re-thinking data
05/28/20
While doing AI is sexy and cool, data infrastructure is not considered any of this, even though machine learning applications rely on it. Read more
Wie man Data-Science-Projekte nicht in die PoC-Sackgasse manövriert
03/27/20
Warum gelingt es Data-Science-Initiativen häufig nicht, einen echten Mehrwert zu schaffen? Wir haben einige Ursachen dafür ausgemacht. In diesem Blogpost... Read more
Great Expectations: Validating datasets in machine learning pipelines
02/17/20
Machine learning models don't care if an input dataset is correct, thus validating datasets beforehand is strongly advised. Read more
Remote training with GitLab-CI and DVC
01/27/20
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. Read more
E-Mail-Klassifizierung mit SpaCy
04/29/19
Noch vor kurzer Zeit war E-Mail-Klassifikation mittels Deep Learning nur mit Spezialwissen und ausreichend Data Science Know-how möglich. Heute existieren... Read more
Kunden-E-Mails effizient verarbeiten – mit künstlicher Intelligenz
04/08/19
Einleitung Künstliche Intelligenz (KI) findet sich heutzutage scheinbar überall. Bereits ohne den derzeitigen Hype-Faktor um KI ist der Begriff nur... Read more
Wie trainiert man eigentlich neuronale Netze?
08/28/18
Neuronale Netze sind für Außenstehende häufig von einer mystischen Aura umgeben. Sie werden regelmäßig in Verbindung mit menschlichen Gehirnen gebracht,... Read more