Unsere Blogbeiträge
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 […]
Machine Learning Lifecycle: Hintergründe, Herausforderungen & Potenziale
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 […]
Wie man Analysen verbessert – Von Unsupervised zu Supervised Learning
Von Unsupervised zu Supervised Learning Wie man Analysen verbessert Das Vorbereiten von Daten für weitere Analysen ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung neuer digitaler Services. Was braucht es, damit aus Daten Informationen werden, mit denen sich erfolgreiche Analysen entwickeln lassen? Was ist (un)supervised Learning und wie können Anwender auch ohne Data-Science-Hintergrund Daten labeln? Darum […]
Beckhoff und eoda – Maschinelles Lernen in der Automation
Maschinelles Lernen in der Automation Webinar von Beckhoff und eoda Mit knapp 100 Teilnehmerinnen und Teilnehmern war die Veranstaltung von Beckhoff zum Thema „Maschinelles Lernen in der Automation“ ein voller Erfolg. Während des zweitätigen Webinars erhielten die Teilnehmer von Dr. Fabian Bause, Produktmanager TwinCAT von Beckhoff, und Oliver Bracht, Chief Data Scientist und Geschäftsführer von […]
Rückblick ein Jahr Home Office in der Corona-Pandemie – Auf einmal war vieles anders
Auf einmal war vieles anders: Rückblick auf ein Jahr Home Office Der 16. März 2020 hat das Arbeitsleben bei eoda und sicher auch vielen anderen deutschen Unternehmen nachhaltig verändert. Seit einem Jahr ist Home Office nicht nur ein freiwillig und punktuell eingesetztes Angebot der Arbeitgeber, sondern flächendeckend ein notwendiges Instrument, um die Arbeitsfähigkeit in Pandemiezeiten […]
The Erium Podcast
Wie funktioniert effektives und nachhaltiges Deployment? The Erium Podcast Sprechen Sie uns an The Erium Podcast gibt Einblicke in die Data-Science-Welt und zeigt die Power von Machine Learning. In der aktuellen Folge erklärt eoda Chief Data Scientist Oliver Bracht gemeinsam mit Dr. Theo Steininger die Hintergründe und Best Practices des Deployments von Machine-Learning-Algorithmen. Viel Spaß […]
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