Illustrative introductions on dimension reduction
"What is your image on dimensions?"
....That might be a cheesy question to ask to reader of Data Science Blog, but most…Spiky cubes, Pac-Man walking, empty M&M's chocolate: curse of dimensionality
"Curse of dimensionality" means the difficulties of machine learning which arise when the dimension of data is higher. In…
Back propagation of LSTM: just get ready for the most tiresome part
First of all, the summary of this article is "please just download my Power Point slides and be patient, following the equations."…
How to develop digital products and solutions for industrial environments?
In this article, we substantiate why Data Science and Engineering should be introduced as new engineering discipline in the Product Lifecycle Management process.
Understanding LSTM forward propagation in two ways
*This article is only for the sake of understanding the equations in the second page of the paper named "LSTM: A Search Space…
Hypothesis Test for real problems
A statistical hypothesis is a belief made about a population parameter. This belief may or might not be right. In other words, hypothesis testing is a proper technique utilized by scientist to support or reject statistical hypotheses. The foremost ideal approach to decide if a statistical hypothesis is correct is examine the whole population.
Must-have Skills to Master Data Science
The need to process a massive amount of data sets is making Data Science the most-demanded job across diverse industry verticals.…
Process Mining mit Celonis - Artikelserie
Insgesamt stellt Celonis ein unabhängiges und leistungsstarkes Process Mining Tool bereit, wobei der Anwender die Wahl zwischen einer on-Premise-Lösung sowie einer Cloud-Lösung hat. Die „prebuild Process-Connectors“ und die vordefinierten Analysen können ein Process Mining Projekt signifikant beschleunigen und somit die Time-to-Value lukrativ verkürzen. Die Analyse Tools sind leicht bedienbar und schaffen dank integrierter Machine Learning Algorithmen Optimierungspotentiale.
AI Voice Assistants are the Next Revolution: How Prepared are You?
According to Jeff Bezos, Amazon CEO, he says we’re already living in the golden era of artificial intelligence as such where the voice assistant flagship already exists, i.e. Alexa.
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tarent solutions GmbH @ DMEXCO 2018
/0 Comments/in Events, Recommendations /by RedaktionAnzeige IoT- und KI-Technologien der Zukunft: Wie profitieren wir von der großen Datenmenge? Die Technologieagentur tarent solutions GmbH präsentiert auf der DMEXCO 2018 neue Wege im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Besucher lernen IoT-Projekte wie den interaktiven Funkstreifenwagen und die Mobile Self-Checkout-Lösung “snabble” kennen. Am 12. und 13. September 2018 findet in Köln die DMEXCO statt, […]
I. Einführung in TensorFlow: Einleitung und Inhalt
/0 Comments/in Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Python, Tutorial /by Hoang Tu Nguyen1. Einleitung und Inhalt Früher oder später wird jede Person, welche sich mit den Themen Daten, KI, Machine Learning und Deep Learning auseinander setzt, mit TensorFlow in Kontakt geraten. Für diejenigen wird der Zeitpunkt kommen, an dem sie sich damit befassen möchten/müssen/wollen. Und genau für euch ist diese Artikelserie ausgelegt. Gemeinsam wollen […]
Interview – Von der Utopie zur Realität der KI: Möglichkeiten und Grenzen
/0 Comments/in Artificial Intelligence, Carrier, Certification / Training, Data Science News, Education / Certification, Gerneral, Insights, Interviews, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics /by Benjamin AunkoferInterview mit Prof. Dr. Sven Buchholz über die Evolution von der Utopie zur Realität der KI – Möglichkeiten und Grenzen Prof. Sven Buchholz hat eine Professur für die Fachgebiete Data Management und Data Mining am Fachbereich Informatik und Medien an der TH Brandenburg inne. Er ist wissenschaftlicher Leiter des an der Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung […]
Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze
/2 Comments/in Artificial Intelligence, Business Analytics, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Main Category, Mathematics /by Benjamin AunkoferKünstliche neuronale Netze sind ein Spezialbereich des maschinellen Lernens, der sogar einen eigenen Trendbegriff hat: Deep Learning. Doch wie funktioniert ein künstliches neuronales Netz überhaupt? Und wie wird es in Python realisiert? Dies ist Artikel 2 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning. Gleich vorweg, wir beschränken uns hier auf die künstlichen neuronalen Netze des […]
Modelling Data – Case Study: Importance of domain knowledge
/2 Comments/in Artificial Intelligence, Audit Analytics, Big Data, Data Science, Insights, Machine Learning, Realtime Analytics, Statistics, Use Case /by Marius SchulzWhat´s the relation between earnings and happiness? I saw this chart and was strongly irritated – why is there a linear regression, it´s clearly a logarithmic relationship. So I got angry and wanted to know, which model is the better fit. I started to work immediatly, because it´s a huge difference for man kind. Think […]
Data Science Survey by lexoro.ai
/0 Comments/in Carrier, Data Science News, Gerneral, Insights /by Dario ZochollErgebnisse unserer zweiten Data Science Survey Künstliche Intelligenz, Data Science, Machine Learning – über die Bedeutung dieser Themen für einzelne Unternehmen und Branchen herrscht weiterhin viel Unsicherheit und Unklarheit. Zudem stellt sich die Frage: Welche Fähigkeiten und Kompetenzen braucht ein guter Data Scientist eigentlich? Es lässt sich kaum bestreiten, dass wir vor einem Paradigmenwechsel stehen, […]
Interview – Nutzen und Motivation der medizinischen Datenanalyse
/0 Comments/in Carrier, Certification / Training, Data Science News, Education / Certification, Gerneral, Insights, Interviews /by Benjamin AunkoferInterview mit Prof. Thomas Schrader zur Motivation des Erlernens von Clinical Data Analytics Prof. Dr. Thomas Schrader ist Fachbereichsleiter Informatik und Medien an der TH Brandenburg und hat seinen Projekt- und Lehrschwerpunkt in der Medizininformatik. Als Experte für Data Science verknüpft er das Wissen um Informatik und Statistik mit einem medizinischen Verständnis. Dieses Wissen wird […]
How To Remotely Send R and Python Execution to SQL Server from Jupyter Notebooks
/1 Comment/in Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Data Warehousing, Database, Main Category, Python, Python, R Statistics, SQL, Tools, Tutorial /by Kyle WellerIntroduction Did you know that you can execute R and Python code remotely in SQL Server from Jupyter Notebooks or any IDE? Machine Learning Services in SQL Server eliminates the need to move data around. Instead of transferring large and sensitive data over the network or losing accuracy on ML training with sample csv files, you can […]
Interview – Über die Kunst, Daten als Produktionsfaktor zu erkennen
/0 Comments/in Insights, Interview mit CIO, Interviews, Projectmanagement /by Benjamin AunkoferInterview mit Dr. Christina Bender über die Digitalisierung und Data Science in einem 270-jährigem Familienunternehmen. Dr. Christina Bender ist Senior Digital Strategist mit Schwerpunkt auf Data Science bei der Villeroy & Boch AG. Sie ist Diplom-Finanzökonomin und promovierte Mathematikerin. Als „Quant“ bei der UniCredit und Unternehmensberaterin bei der d‑fine GmbH sammelte sie bereits langjährige Erfahrung in […]
Interview – Berufsbegleitender Zertifikatskurs “Data Science”
/0 Comments/in Certification / Training, Education / Certification, Interviews /by Benjamin AunkoferInterview mit Dr. Peter Lauf, dem wissenschaftlichen Leiter des berufsbegleitenden Zertifikatskurses „Data Science“ der Technischen Hochschule Brandenburg, über die Erfahrungen aus bisher drei erfolgreichen Zertifikatskursen. Dr. Peter Lauf studierte im Anschluss an eine kaufmännische Ausbildung Volkswirtschaft. Sein Diplom und die Promotion machte er an der Uni Köln. Heute ist er vor allem als Datenanalytiker, Marketing […]