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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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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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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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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Tag 1 der PAW 2019

So war Tag 1 der Predictive Analytics World: Unser Kollege Dr. Michael Allgöwer berichtet von seinen Eindrücken und zeigt u.a., wozu Entropie gut sein kann.

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AWS AI Services: Bausteine für intelligente Anwendungen

Unser Blogbeitrag gibt einen Überblick über die AI Services von AWS: einer Möglichkeit, Künstliche Intelligenz in intelligente Anwendungen zu integrieren.

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Neural Averaging Ensembles

Dieser Blogbeitrag zeigt, wie wir mit Hilfe von Ideen aus dem Ensemble Learning neuronale Netze für Anwendungen auf Tabellendaten maßschneidern können.

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Bestärkendes Lernen & Bayes-Statistik - Teil 2

Michael Allgöwer zeigt, wie TensorFlow Probability in Kombination mit der Bayes-Statistik den Datenhunger des bestärkenden Lernens zügeln kann.

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Bestärkendes Lernen & Bayes-Statistik - Teil 1

In diesem Artikel erläutert Dr. Michael Allgöwer, was die Bayes-Statistik mit bestärkendem Lernen zu tun hat und wie sie weniger Trainingsdaten benötigt.

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Are you data-driven?

Ein modernes Unternehmen sollte seine Entscheidungen auf Basis von Daten treffen – und nicht nach Bauchgefühl. Doch wie sieht das in der Praxis aus?

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Kausale Inferenz – die ewige Frage nach dem „Warum“

Können wir in unseren Daten Ursachen und Wirkung identifizieren? Finden Sie die Antwort in unserem neuesten Blogbeitrag - jetzt reinlesen!

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Serverless Data Science auf AWS

Jetzt Blogbeitrag lesen und von Dr. Timo Böhm die Möglichkeiten eines "Serverless" Ansatzes im allgemeinen und an einem Beispiel erfahren - gleich nachlesen!

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Best Practice: Arbeiten in Python mit Pfaden - Teil 2

Lesen Sie im zweiten Teil unseres Blogbeitrags, wie Sie beim Katalogisieren von Daten Zeit sparen können. Jetzt gleich nachlesen!

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Mit Data Science den passenden Strampler kaufen

Nie wieder die falsche Kleidergröße für den Familienzuwachs kaufen - Data Scientist & Papa Dr. Michael Allgöwer weiß, wie einfach das mit Data Science geht!

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Recommender Systems 1: Motivation & Grundlage

Wie Ihr Unternehmen durch die Implementierung von Recommendation Systems profitieren kann, lesen Sie hier!

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Predictive Analytics World 2018 - Tag 2

Was es über den zweiten Tag der PAW in Berlin zu berichten gibt? Unser Data Science Consultant Dr. Timo Böhm hat es in diesem Blogbeitrag zusammengefasst.

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Predictive Analytics World 2018 - Tag 1

Unser Management Consultant, Dr. Michael Allgöwer war auf der Predictive Analytics World in Berlin dabei und hat über die Highlights vom ersten Tag gebloggt.

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Live vom Spark Summit 2018

Unser Principal Consultant Stefan Seltmann berichtet von der Spark Summit Konferenz, die dieses Jahr mit ganz neuen Schwerpunkten Experten nach London lockt.

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MLflow: die neue Machine-Learning-Plattform

Über welche Funktionalitäten verfügt MLflow und für welche Anwendungsfälle ist die neue Open-Source-Plattform relevant? Die Antwort darauf gibt es hier!

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Machine Learning Conference in München

Die Highlights von der Machine-Learning-Conference in München? Unser Data-Science-Experte Dr. Sebastian Petry hat sie in diesem Blogbeitrag zusammengefasst!

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