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 […]
Machine Learning: Definition, Algorithmen, Methoden und Beispiele
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 erklären wir Ihnen die Grundlagen von maschinellem Lernen und zeigen, welche […]
Machine Learning Feature Store für Data Science
Ein Machine Learning Feature Store ist ein zentraler Datenspeicher speziell für Data Science Prozesse. Die Datenzugriffs- und verarbeitungsschicht unterstützt Projekte und Anwendungen des maschinellen Lernens und steigert so Effizienz und Skalierbarkeit. In diesem Beitrag erklären wir, was genau hinter dem Feature Store steckt, welche Vorteile dieser bringt, wie er verwendet wird und vieles mehr. Was […]
Transfer Learning: Grundlagen und Einsatzgebiete
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 […]
Data Science Projekte erfolgreich umsetzen!
Was brauchen Sie für die Umsetzung erfolgreicher Data Science Projekte? In diesem Artikel erfahren Sie, welche Faktoren Sie bei der Umsetzung beachten sollten, und wie Sie die richtigen Fragen stellen, um erfolgreiche Data Science Anwendungen umzusetzen. Was sind die Besonderheiten von Data Science Projekten? Das Besondere an Data Science Projekten ergibt sich aus dem Zusammenspiel […]
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 In diesem Artikel gehe ich auf die […]
