Machine Learning Modelle mit Hilfe von Docker Containern bereitstellen

Thomas Alcock Blog, Data Science

Immer mehr Firmen erkennen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz und entwickeln eigene ML Modelle. Gleichzeitig stehen diese Unternehmen oft vor der Herausforderung, diese Modelle anderen Nutzern intern zugänglich zu machen und darüber einen Mehrwert aus dem Modell zu generieren. In diesem Beitrag zeigen wir auf, wie solche Herausforderungen aussehen und wie Docker Unternehmen dazu befähigt, sie zu bewältigen.

Model Regularization – The Bayesian Way

Thomas Alcock Blog, Data Science

Are you confused by Bayesian statistics? If you understand Ridge regression, one of the most common Bayesian models is within your reach! This post gives a brief intro to Bayesian thinking and shows you just how similar Ridge regression is to Bayesian linear regression by walking you through the math and exploring how coefficient estimates from both models compare.

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Tuning Random Forest on Time Series Data

Manuel Tilgner Blog, Data Science

Training random forests on time series is one thing, but tuning them? It’s not like you can just apply cross validation and be done with it. Or can you? This post forms part two our mini-series “Time Series Forecasting with Random Forest”. Find out how you can tune the hyperparameters of the random forest algorithm when dealing with time series data. The answers might surprise you!

Data Science Bootcamp

Vivian Jeenel Blog

Du interessiertst Dich für Data Science und möchtest Deine Daten sinnvoll nutzen? Im Data Science Bootcamp von der STATWORX Data Academy bekommen Einsteiger den perfekten Start in die Praxis. Gemeinsam erarbeiten wir in 5 Tagen die wichtigsten Grundlagen von Data Science, Machine Learning und Programmierung. Du entwickelst R und Python Modelle und arbeitest wie ein echter Data Scientist. ​ Was …