Transfer Learning: Grundlagen und Einsatzgebiete

Transfer Learning

Transfer Learning ist eine Methode aus dem Deep Learning, mit der ein vortrainiertes künstliches neuronales Netz für die Lösung neuer Problemstellungen genutzt wird. Dazu wird der Lernfortschritt des bestehenden Modells transferiert. Dadurch ergeben sich Vorteile, wie: schnellere Erstellung, bessere Modellqualität und weniger Ressourceneinsatz. Transfer Learning wird insbesondere im Bereich der Bild- und Textverarbeitung eingesetzt, da […]

Machine Learning: Definition, Algorithmen, Methoden und Beispiele

Wie funktioniert Machine Learning? Eingabedaten, Algorithmen und Ausgabe.

Machine Learning (deutsch: maschinelles Lernen) ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI). IT-Systeme lernen automatisch Muster und Zusammenhänge aus Daten und verbessern sich, ohne explizit programmiert zu sein. Machine Learning unterstützt uns seit vielen Jahren erfolgreich in Wirtschaft, Forschung und Entwicklung. In diesem Artikel erkläre ich die Grundlagen von maschinellem Lernen, zeige welche unterschiedlichen Arten […]

Data Mining: Algorithmen, Definition, Methoden und Anwendungsbeispiele

Data Mining ist ein analytischer Prozess, der anhand von computergestützten Methoden eine möglichst autonome und effiziente Identifizierung von interessanten Datenmustern innerhalb großer Datensätze ermöglicht. Die eingesetzten Algorithmen kommen aus der Statistik, künstlichen Intelligenz oder dem maschinellen Lernen. Data Mining ist ein breites Forschungsfeld und nutzt zur Mustererkennung in Datenbeständen verschiedene Algorithmen aus der Mathematik, Statistik […]

Data Science Projekte erfolgreich umsetzen!

Unternehmen erhoffen sich von Data Science Projekten und künstlicher Intelligenz große Potentiale für die Optimierung bestehender Prozesse sowie innovative Ansätze für neue Dienste. Doch was macht Data Science Projekte erfolgreich und wie schafft man den Erfolg langfristig zu sichern? In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Aspekte erfolgreicher Data Science Projekte ein. Dabei zeigen […]

Machine Learning Feature Store für Data Science

Ein Machine Learning Feature Store ist ein zentraler Datenspeicher speziell für Data Science Prozesse. Projekte und Anwendungen des maschinellen Lernens sind oft teuer und schwer skalierbar. Um die Effizienz und Skalierbarkeit von maschinellem Lernen zu steigern, kommen diese zentralen Datenspeicher für Lerndaten zum Einsatz. Herausforderungen von maschinellem Lernen und Data Science Was ist ein Machine […]

MLflow eine Plattform für den Machine Learning Lifecycle

MLflow ist eine Machine Learning Plattform Komponente und begleitet den kompletten Machine Learning Prozess eines Data Science Projektes. Ziel ist die Dokumentation, Reproduzierbarkeit und das Deployment zu vereinfachen. Das Silicon Valley Startup databricks hat MLflow als Open Source Projekt hervorgerufen und entwickelt sehr aktiv an diesem Projekt. Hintergrund Probleme in Machine Learning Phasen MLFlow Funktionen […]