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Reglementierst Du Daten oder demokratisierst Du schon?

Mehrwerte, Bedenken, Praxisbeispiele – wir räumen für Dich rund um das Thema demokratisierte Daten auf, vor allem im Umfeld zentraler Datenplattformen.

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LightGBM auf Vertex AI

In der Google Cloud ist Vertex AI das MLOps-Framework. Es ist sehr flexibel und kann mit jedem beliebigen Modellierungs-Framework verwendet werden.

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Nutzen von privaten Python Packages in Vertex AI - 3

Strukturiere Dein Modelltraining mit Python Packages in der Google Cloud Platform

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Vertex AI Pipelines und ihre Vorteile - 2

Wie Du eine Vertex AI Pipeline aufsetzt, weißt Du bereits. Nun erfährst Du, welche Vorteile es bringt, Deine Modelle in Pipelines zu trainieren.

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Vertex AI Pipelines – Die ersten Schritte - 1

Du möchtest eine vollautomatisierte Vertex AI ML Pipeline aufsetzen? Wir zeigen Dir die ersten Schritte.

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Ray in der Google Cloud – Teil 2

Jetzt ist es an der Zeit, unser Cluster zu konfigurieren und eine der berühmten (und wunderschönen!) Mandelbrot-Mengen zu berechnen.

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Ray in der Google Cloud – Teil 1

Ein Ray-Cluster in der Google Cloud kann in hohem Maße von einigen der Google-eigenen Tools profitieren, um sicherer zu werden. Wir zeigen, wie.

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Machine Learning in der Cloud – Data Ingestion Pipelines

Erfahre, was beim Nutzen von Trainingsdaten aus der Cloud zu beachten ist und wie das Einlesen effizient umgesetzt werden kann.

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Quantilregression mit Gradient Boosted Trees

Quantilregression + Gradient Boosted Trees = vielseitiges Modellierungswerkzeug. Die Implementation in LightGBM lohnt einen genaueren Blick.

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IoT Data Processing – Teil 2

Datenverarbeitung in der Cloud: Du willst wissen, wie Du Serverless IoT Data Processing in Azure umsetzt? Hier sind unsere Architekturempfehlungen!

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IoT Data Processing - Teil 1: Azure Synapse Analytics

Datenverarbeitung in der Cloud: Im ersten Beitrag zeigen wir Dir unsere Architekturempfehlungen mit Azure Synapse Analytics.

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Wie installiert man Ray unter Windows?

Ray unter Windows zum Laufen zu bringen, kann knifflig sein. In diesem Blogbeitrag erfährst Du, wie es trotzdem funktioniert.

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Ist dein Unternehmen bereit für das Internet of Things?

Wer IoT-Herausforderungen bewältigen will, muss seinen Reifegrad kennen. Mit unserem IoT Readiness Assesment findest Du ihn heraus!

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b.telligent Blog: Data Science

6 Schritte für erfolgreiche IoT-Projekte

Du möchtest die digitale Transformation im Internet of Things umsetzen? Mit unserem IoT Adoption Framework kein Problem!

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b.telligent Blog: Data Science

Kinderspiel „Wer ist es“: für Data Science Begeisterte

Lies im zweiten Teil des Artikels nach, wie man mit Data Science die perfekte Gewinn-Strategie für das Kinderspiel „Wer ist es?“ entwickelt.

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b.telligent Blog: Data Science

Data Science für Kids: Wie gewinne ich bei „Wer ist es“?

Das Kinderspiel „Wer ist es?“: Wie man dabei gewinnt und welche Frage man unbedingt im Spiel als erste stellen sollte, zeigt Teil 1 der Artikelreihe.

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b.telligent Blog: Data Science

Recommender Systems 3: Personalisierte Empfehlungssysteme

Teil 3 zeigt die Möglichkeiten personalisierter Recommender Systeme, die Vorteile von Machine-Learning-Methoden & die Erfolgsmessung von Empfehlungssystemen.

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b.telligent Blog: Data Science

Recommender Systems 2: Nicht personalisierte Verfahren

Wir geben einen Überblick über die zugrundeliegenden Algorithmen moderner Empfehlungssysteme und erleichtert die Auswahl des passenden Recommender Systems.

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b.telligent Blog: Data Science

Great Expectations

Datenqualitätsprüfungen sind wichtig, mangels Tools aber nicht immer möglich. Dieser Beitrag zeigt, wie man diese Lücke mittels Pipeline Test schließt.

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b.telligent Blog: Data Science

Tag 2 der PAW 2019

Am Tag 2 der PAW 2019 in Berlin sehen wir, wie Data-Science Use-Cases auf wertgenerierende Weise in Unternehmen integriert werden.

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