Unsere Blogbeiträge
DevOps: Wissenswertes auf einem Blick
DevOps: Wissenswertes auf einem Blick Wie lässt sich Software effizient und schnell entwickeln? DevOps kann hier helfen. Wir werfen ein Blick auf Merkmale und zeigen, wie DevOps bei der Anwendungsentwicklung helfen kann. Sprechen Sie uns an Worum geht es? DevOps ist ein agiler Ansatz in der Softwareentwicklung, der auf die Zusammenarbeit und Integration von Entwicklung […]
Was ist Active Learning?
Was ist Active Learning? Was sind die Unterschiede und warum sind sie für Ihre IT-Sicherheit entscheidend? Wie lassen sich Machine-Learning Modelle effizient und schnell entwickeln? Was versteht man unter Active Learning? Wir beleuchten den Begriff und zeigen Vorteile auf. Sprechen Sie uns an In der Welt der Data Science stellt die Suche nach aufschlussreichen Mustern […]
MLOps: Wissenswertes auf einem Blick
MLOps: Wissenswertes auf einem Blick Wie lässt sich die Lücke zwischen der Entwicklung von Data-Science- und KI-Modellen sowie deren reibungsloser Integration in betriebliche Abläufe schließen? Wir werfen einen Blick auf MLOps und zeigen wie MLOps hier helfen kann. Sprechen Sie uns an Worum geht es? MLOps steht für „Machine Learning Operations“ und ist ein integrativer […]
9 Erfolgsfaktoren für bessere Forecasts
9 Erfolgsfaktoren für belastbare Forecasts „Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen.“, so lautet eine bekannte Phrase. So schwierig zutreffende Forecasts sind, so wichtig sind sie auch für erfolgreiche operative Entscheidungen und die strategische Ausrichtung eines Unternehmens. Wie entwickelt sich der Absatz in einem bestimmten Zielmarkt? Wie viele Ersatzteile eines bestimmten Bauteils müssen […]
Was ist Explainable AI? Hintergründe und Vorteile
Explainable AI: Hintergründe und Vorteile Explainable Artificial Intelligence (kurz XAI) bezeichnet Forschungsansätze, Methoden und Modelle, die es ermöglichen sollen, die inneren Vorgänge eines Algorithmus nachvollziehbarer und verständlicher zu machen. Es geht vereinfacht gesagt darum, algorithmische Black-Box Modelle hin zur Glass-Box zu entwickeln. Also die internen Vorgänge von Anwendungen künstlicher Intelligenz transparenter zu gestalten und getroffene […]
Machine-Learning-Projekte mit mlflow – Teil 2
Machine-Learning-Projekte mit mlflow Teil 2 Sprechen Sie uns an Mlflow ist ein open-source-tool, um die Entwicklung und das Bereitstellen von ML-Modellen entsprechend dem ML-Lifecycle zu erleichtern. In einem vorherigen Beitrag wurde der ML-Lifecycle näher betrachtet. Im ersten Teil dieses Beitrags wurde das grundlegende Konzept von mlflow inklusive der Komponenten mlflow tracking und mlflow projects beleuchtet. […]
Federated Learning Frameworks im Vergleich
Federated Learning Frameworks im Vergleich Dezentrale gespeicherte Daten, hohe Datenschutzanforderungen und Rare Events: Das sind die Rahmenbedingungen, in denen Federated Learning seine Stärken ausspielen kann. Die Einsatzszenarien von Federated Learning reichen von der Erforschung seltener Krankheiten über die Prognose von Maschinenausfällen bis zur Spracherkennung von Smart Home Devices. Sprechen Sie uns an Bereiche mit besonders […]
Was ist Machine Learning?
Was ist Machine Learning? Was haben der Maschinenbauer TRUMPF, der Medizintechnikhersteller B. Braun oder der Photovoltaikspezialist SMA gemeinsam? Sie setzen auf Data-Science- und KI-Lösungen von eoda. Vom mittelständischen Familienunternehmen bis zum Weltkonzern unterstützen wir branchenübergreifend Unternehmen dabei, ihre Visionen in erfolgreiche Data-Science- und KI-Anwendungen zu verwandeln. Sprechen Sie uns an Das Ziel von Machine Learning […]
Automatisierung von AWS Organizations mit Terraform
Automatisierung von AWS Organizations mit Terraform Im ersten Teil unserer Artikelreihe haben wir die Grundlagen von Terraform erklärt. In diesem Teil setzen wir ein Projekt um: Wir verwalten unseren AWS Account, um Teams innerhalb unseres Unternehmens einen weitgehenden Zugang zur AWS Cloud zu ermöglichen, und dennoch die Teams und deren Ressourcen voneinander zu isolieren. Dank […]
Machine-Learning-Projekte mit mlflow – Teil 1
Machine-Learning-Projekte mit mlflow Teil 1 Sprechen Sie uns an Im letzten Beitrag haben wir das Konzept des Machine-Learning-Lifecycles vorgestellt. Dieser ermöglicht es uns die verschiedenen Phasen, die ein ML-Modell während seiner Entwicklung und seines Betriebs durchläuft, klar voneinander zu trennen und einzeln zu betrachten. Da dies ein relativ neues Konzept ist, gibt es nur sehr […]
Was ist der Machine Learning Lifecycle?
Machine Learning Lifecycle Hintergründe, Herausforderungen & Potenziale Sprechen Sie uns an Die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen ist ein wichtiger Bestandteil beim Aufbau von datengetriebenen Prozessen und Anwendungen. Die dafür benötigte kollaborative Entwicklung sowie der produktive Einsatz von Machine-Learning-Modellen stellen große Herausforderungen dar. Wohingegen Data Scientists vor einigen Jahren ML-Modelle in ihren eigenen Umgebungen entwickelt haben und […]
Augmented Analytics – Umsetzung und Anwendung
Augmented Analytics – Umsetzung und Anwendung Sprechen Sie uns an Augmented Analytics Systeme unterstützen auf vielfältige Weise In einem vorherigen Artikel sind wir auf die Grundlagen und Unterschiede zwischen BI-Tools und Augmented Analytics eingegangen. Zur Erinnerung: Augmented Analytics Systeme konsolidieren die gesammelten Informationen eines Unternehmens innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette. Nahezu jedes Unternehmen besitzt Tools die Informationen entlang […]
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