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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Dortmunder R-Kurse: Neue Termine im September 2018
/0 Comments/in Certification / Training, Education / Certification, Events, Recommendations, Sponsoring Partner Posts /by eventsAnzeige In der Tagesseminarreihe „Dortmunder R-Kurse“ an der Technischen Universität Dortmund geben erfahrene Wissenschaftler der Fakultät Statistik ihre Expertise in der Anwendung der Open Source Statistiksoftware R weiter. Die Teilnehmenden erwerben dadurch Qualifikationen zur selbstständigen Analyse eigener Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data. Die Kurse richten sich an Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung […]
Interview mit Prof. Carsten Felden über Artificial Intelligence und Cognitive Computing
/0 Comments/in Insights, Interview mit CIO, Interviews /by Benjamin AunkoferWird Artificial Intelligence oder Cognitive Computing oder beides zusammen der Standard, den alle haben müssen? Prof. Dr. Carsten Felden ist Vorsitzender des Vorstandes des TDWI e.V., der größten Community für Analytics und Buisness Intelligence.. Er ist selbst Experte und Consultant für Business Intelligence und für diesen Fachbereich Lehrstuhlinhaber an der TU Bergakademie Freiberg. Data Science […]
Machine Learning vs Deep Learning – Wo liegt der Unterschied?
/6 Comments/in Artificial Intelligence, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Main Category /by Benjamin AunkoferMachine Learning gehört zu den Industrie-Trends dieser Jahre, da besteht kein Zweifel. Oder war es Deep Learning? Oder Artificial Intelligence? Worin liegt da eigentlich der Unterschied? Dies ist Artikel 1 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning. Machine Learning Maschinelles Lernen (ML) ist eine Sammlung von mathematischen Methoden der Mustererkennung. Diese Methoden erkennen Muster beispielsweise […]
Business Intelligence meets Artificial Intelligence
/0 Comments/in Events /by RedaktionVon „information overload“ bis „predictive analytics“ – für Business Intelligence ist Big Data Fluch und Segen zugleich. Schnellere Rechner und höhere Speicherkapazitäten ermöglichen, immer mehr Daten zu sammeln. Aber wie werden sie im Sinne der Unternehmensziele effizient nutzbar? Artificial Intelligence (AI) ist derzeit die meistgenannte Antwort auf diese Frage und damit eines der zentralen Themen […]
Datenmodell: Sternschema
/1 Comment/in Business Analytics, Business Intelligence, Main Category /by Hoang Tu NguyenOb es unsere Schritte während des Sports sind, Klicks auf Websiten oder auch Geschäftszahlen eines Unternehmens – all diese Informationen werden in Form von Daten gespeichert. Dabei fallen große Mengen an Daten an, die in der Regel in einer relationalen Datenbank gespeichert werden, um sie besonders gut administrieren zu können. Gerade in einem Unternehmen ist […]
Ständig wachsende Datenflut – Muss nun jeder zum Data Scientist werden?
/0 Comments/in Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Carrier, Data Science, Gerneral, Insights, Main Category /by Robert SchmitzWeltweit rund 163 Zettabyte – so lautet die Schätzung von IDC für die Datenmenge weltweit im Jahr 2025. Angesichts dieser kaum noch vorstellbaren Zahl ist es kein Wunder, wenn Anwender in Unternehmen sich überfordert fühlen. Denn auch hier muss vieles analysiert werden – eigene Daten aus vielen Bereichen laufen zusammen mit Daten Dritter, seien es Dienstleister, […]
Wieviele Trainungsbeispiele benötigen Lernverfahren? (1/2)
/0 Comments/in Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Machine Learning, Mathematics /by Dr. Thomas HoppeKurz nach der Jahrtausendwende begann das Zeitalter der digitalen Daten. Seitdem übertrifft die Menge der digitalen Daten die der Analogen [HL11] und dem Maschinellen Lernen stehen enorme Datenmengen zur Verfügung. Unter dem Buzzword „big data“ wird dabei meist nur das reine Volumen gesehen, andere Faktoren, wie die Frequenz mit der die Daten zu verarbeiten sind […]
Lexoro Data Science Survey
/0 Comments/in Carrier, Education / Certification, Gerneral, Insights /by Dario ZochollWir von lexoro möchten die Community mit informativen Beiträgen fördern und erstellen dazu regelmäßige Mini-Studien. Die aktuelle Umfrage finden Sie in diesen Artikel eingebettet (siehe unten) oder mit einem Klick auf diesen Direktlink. Data Science…more than Python, TensorFlow & Neural Networks Künstliche Intelligenz, Data Science, Machine Learning – das sind die Schlagwörter der Stunde. Man […]
OLAP Technology in Business Intelligence
/0 Comments/in Business Analytics, Business Intelligence, Main Category /by Lisa SagalData in Business Intelligence Business processes traditionally comprise three stages of data management: collecting, analyzing, and reporting. First, data should be gathered from all the sources through ETL tools (Extract, Transform, Load). After this, there are often issues occurring connected with data consistency hence the data should be cleaned and structured using the function of […]
Distributed Computing – MapReduce Algorithmus
/0 Comments/in Big Data, Business Analytics, Customer Analytics, Data Science, Data Science Hack, Java, Main Category, Tool Introduction /by Benjamin AunkoferSollen große Datenmengen analysiert werden, ist die Hardware eines leistungsfähigen Computers schnell überfordert und die Analysezeiten werden zu lang. Die Lösung zur Bewältigung von Big Data Analytics sind Konzepte des verteilten Rechnens (Distributed Computing). Vertikale Skalierung – Der Klassiker der leistungsstarken Datenverarbeitung Die meisten Unternehmen setzen heute noch auf leistungsstarke und aufrüstbare Einzelserver. Sollten Datenmengen […]