Container Strategien für Data Science

Whitepaper zum Thema Data ScienceWhitepaper: Container Strategien für Data ScienceIn diesem Whitepaper besprechen wir die Grundlagen und Merkmale von Containern im Bereich KI-Produktentwicklung und definieren fünf essenzielle Ebenen einer Container Strategie für Data Science. Der Siegeszug von Containern hat die IT-Welt in den letzten Jahren auf den Kopf gestellt. Das Deployment von Anwendungen aller Art wird durch Container standardisiert und …

Titelbild Deployment Machine Learning Workflows mittels MLflow

3 Szenarien zum Deployment von Machine Learning Workflows mittels MLflow

John Vicente Blog, Data Science

Machine Learning Projekte zu deployen und zu überwachen ist ein komplexes Vorhaben. In diesem Artikel stellt John Vicente die typischen Herausforderungen entlang des Machine Learning Workflows dar und beschreibt mit MLflow eine mögliche Lösungsplattform. Zusätzlich stellt er drei verschiedene Szenarien dar, mit deren Hilfe sich Machine Learning Workflows professionalisieren lassen.

Warum die Cloud für den Erfolg von KI-Initiativen wichtig ist

Whitepaper zum Thema Cloud Technologie.Whitepaper: Warum die Cloud für den Erfolg von KI-Initiativen wichtig istDieses Whitepaper zeigt, wie die Cloud, insbesondere die Public Cloud, dazu beiträgt, moderne KI-Lösungen erfolgreich zu entwickeln, umzusetzen und zu betreiben. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie der Digitalisierung und wird über die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen mitentscheiden. Viele Unternehmen haben das Potenzial der KI für ihr …

Titelbild Kommentar KI-Richtlinie

Potenzial noch nicht ausgeschöpft – Ein Kommentar zur vorgeschlagenen KI-Regulierung der EU

Oliver Guggenbühl Blog, Data Science

«Vertrauen schaffen durch menschenzentrierte KI»: Unter diesem Slogan hat die Europäische Kommission in der vergangenen Woche ihren Vorschlag zur Regulierung von künstlicher Intelligenz (KI-Regulierung) vorgestellt. Oliver Guggenbühl beleuchtet den Vorschlag der EU in diesem Kommentar aus verschiedenen Blickwinkeln und zeigt dabei positive Aspekte sowie Unzulänglichkeiten auf.

Titelbild Creaition Blogbeitrag

Creaition – Revolutionierung des Designprozesses mit Machine Learning

Anne-Marie Antwerpen Blog, Data Science

Marco Limm hat das Startup cre[ai]tion gegründet, das mit seinem Produkt den äußerst komplexen und sehr iterativen Prozess der Designentwicklung mit Hilfe von Machine Learning optimiert. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Marco auf die Idee kam, dieses Problem anzugehen, welche Hürden ihm bei der Entwicklung begegnet sind und wie er schlussendlich mit seinem Prototypen die Messewelt eroberte.

Title 5 Types of Machine Learning Algorithms

5 Types of Machine Learning Algorithms (With Use Cases)

Fran Peric Blog, Data Science

We are encountering Machine Learning algorithms in our daily lives. Some are practical, like Google Translate; others are fun, like Snapchat Filters. Our interaction with artificial intelligence will most likely increase in the next few years. Given the potential impact of Machine Learning models on our future lives, Fran Peric presents to you the five branches of Machine Learning and their key concepts.

Wie sich Scrum für Data Science Projekte anwenden lässt

Whitepaper zum Thema Data Strategy.Whitepaper: Wie sich Scrum für Data Science Projekte anwenden lässt.In diesem Whitepaper erhalten Sie einen Überblick zu der Projektmanagementtechnik Scrum im Hinblick auf den typischen Ablauf eines Data Science Projektes. Darauf aufbauend stellen wir die größten Herausforderungen und Lösungsvorschläge für die Integration von Scrum in ihren Data Science Projekten dar. In den letzten Jahren haben sich …

Retail Marketing

Case Study: Automatisierte Marketing-Interaktion im Retail

Niklas Junker Blog, Data Science

Im Kundenlebenszyklus gilt es, den Kunden zum richtigen Zeitpunkt mit dem richtigen Angebot zu kontaktieren. Zur Lösung dieser Herausforderung haben wir hierzu für einen Kunden aus dem Einzelhandel einen ganzheitlichen Ansatz entwickelt. Auf Basis von Kundenstamm- und Transaktionsdaten haben wir verschiedene state-of-the-art Methoden des Machine Learnings und der künstlichen Intelligenz genutzt, um Kundengruppen individuell und automatisiert auf verschiedenen Kanälen ansprechen zu können.

Whitepaper: 35 KI und Machine Learning Use Cases für die Retail- und Konsumgüterindustrie

Jan Fischer Blog

In diesem Whitepaper geben wir Ihnen einen Überblick über mögliche Use Cases von KI in dieser speziellen Branche. Sie erhalten eine übersichtliche, umfassende Sammlung von 35 Use Cases, die Sie dazu anregen soll, über mögliche Anwendungen in Ihrem Unternehmen nachzudenken. Wir erklären, welche Anwendungsmöglichkeiten sich Ihnen bieten und warum Ihr Unternehmen von der Integration von künstlicher Intelligenz und Machine Learning profitieren kann.