Der Datenanalyse-Blog von eoda
Der Datenanalyse-Blog vom Data Science Spezialisten: Wir erzählen Geschichten rund um die Data-Science-Sprachen R und Python, Data Science im Business-Kontext und vieles mehr.
Abonnieren Sie den Datenanalyse-Blog!
Machine-Learning-Projekte mit mlflow - Teil 2
In unserem zweiten Teil erfahren Sie, wie Sie mit MLflow ML-Modelle in einem standardisierten Format speichern, verwalten und problemlos als REST-API bereitstellen können, um die die Entwicklung von produktiv einsetzbaren ML-Modellen zu vereinfachen.
Federated Learning Frameworks im Vergleich
TensorFlow Federated, PySyft, FATE, Paddle: Wir beleuchten führende Open Source Frameworks für Federated Learning und zeigen den aktuellen Reifegrad und bestehende Potenzial der Lösungen.
Automatisierung von AWS Organizations mit Terraform
AWS Organizations erlaubt die Nutzung von Unterkonten, um eine Separierung von verschiedenen Teams und Projekten zu ermöglichen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie die Erstellung der Unterkonten mit Terraform automatisieren.
Machine-Learning-Projekte mit mlflow - Teil 1
Die Entwicklung von produktiv einsetzbaren ML-Modellen birgt viele Herausforderungen. mlflow bietet die Möglichkeit Modelle experimentell und kollaborativ zu entwickeln und standardisiert zu organisieren.
Machine Learning Lifecycle: Hintergründe, Herausforderungen & Potenziale
Bei der Entwicklung durchläuft ein Machine-Learning-Modell verschiedene Phasen. Der ML-Lifecycle bildet genau diese Phasen ab und zeigt, welche Schritte nötig sind, um nachhaltige ML-Modelle zu entwickeln und zu betreiben.
Webinar: Data Science in Production
RStudio, Covestro und eoda laden Sie herzlich am 16. Juni 2021 ein. Spannende Success Story, Hands-On Workshop und exklusive News von unserem Partner RStudio. Jetzt kostenlos anmelden.
Augmented Analytics - Umsetzung und Anwendung
Was wenn das System anhand einer Frage notwendige Daten sammelt und bereits analysiert? Augmented Analytics geht genau in diese Richtung!
Wie man Analysen auf Knopfdruck verbessert – Von Unsupervised zu Supervised Learning
Was braucht es, damit aus Daten Informationen werden, mit denen sich erfolgreiche Analysen entwickeln lassen? Data Labeling und optimierte Algorithmen!
Beckhoff und eoda – Maschinelles Lernen in der Automation
Zusammen mit Dr. Fabian Bause, Produktmanager TwinCAT, Beckhoff und Oliver Bracht, Chief Data Scientist gab es spannende Einblicke in Use Cases für KI-Projekte!