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Case Study: Potenziale des maschinellen Lernens im Kreditrisikomanagement optimal einsetzen

Aktueller Stand im Hinblick auf die quantitativen Modelle Modelle und deren Lebenszyklen Grundlegende Voraussetzungen für maschinelles Lernen und mögliche Ansätze des maschinellen Lernens bei der Prognose von Kreditrisiken Ansatz von KNN und evolutionäre Algorithmen zur Prognose von Kreditrisiken & mehr… Vergleich zu bisher eingesetzten Methoden Was sind wesentliche Bedenken und Hürden und wie sind dieseRead more

Case Study: Data Science in der Produktion – Use Cases von CLAAS

Digitalisierung bei CLAAS Data Science Use Cases (Applied Machine Learning & AI) Data Science Architecture (Data Science in production)Read more

5 | Tools Café: Von Machine Translation bis Computer Vision – Deep Learning mit Tensorflow, Keras, PyTorch, Caffe – Welche Tools sind für welche Anwendungsfälle am besten geeignet?

Welche Tools setzen Sie in Ihrer Anwendungsdomäne ein? Was macht das Tool, das Sie benutzen, einzigartig? Welche Nachteile erkauft man sich damit? Die Rolle von Python und Python-Bibliotheken (numpy, scikit-learn, pandas, etc.) – haben „etablierte Werkzeuge“ noch eine Chance? Stichwort Embedded Systems – Was ist der schnellste Weg, neuronale Netze auf Embedded-Hardware laufen zu lassen?Read more

Case Study: Industrial AI: How to Accelerate Machine Intelligence in Industrial Applications

Much of the progress of Artificial Intelligence over the past years is not only based on significant advances in Machine & Deep Learning, but also grounds on the movement of a new generation of young aspiring new data science talents, which foster the open-source and open innovation revolution. In recent years, AI technologies have knockedRead more

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