Der Datenanalyse-Blog von eoda
Der Datenanalyse-Blog vom Data Science Spezialisten: Hier erfahren Sie mehr über Data Science im Business-Kontext, Technologietrends, den Einsatz der Data-Science-Sprachen R und Python und vieles mehr.
Data Governance - Hintergründe und Mehrwerte
Data Governance ist in aller Munde. Aber was ist Data Governance überhaupt, warum ist Data Governance sinnvoll und welche Vorteile ergeben sich für ein Unternehmen? Diesen Fragen widmen wir uns in unserem neuen Blogpost.
DataOps: Wissenswertes auf einem Blick
DevOps: Wissenswertes auf einem Blick
Wie lässt sich Software effizient und schnell entwickeln? DevOps kann hier helfen. Wir werfen ein Blick auf Merkmale und zeigen, wie DevOps bei der Anwendungsentwicklung helfen kann.
Was ist Active Learning?
Wie lassen sich Machine-Learning Modelle effizient und schnell entwickeln? Was versteht man unter Active Learning? Wir beleuchten in diesem Beitrag den Begriff und zeigen Vorteile auf.
MLOps: Wissenswertes auf einem Blick
Wie lässt sich die Lücke zwischen der Entwicklung von KI-Modellen und deren reibungsloser Integration in betriebliche Abläufe schließen? Wir werfen einen Blick auf MLOps und zeigen wie MLOps hier helfen kann.
9 Erfolgsfaktoren für bessere Forecasts
Belastbare Forecasts sind das Fundament von Entscheidungen und Planungen im Unternehmen. Wir zeigen Ihnen, worauf Sie achten müssen, damit Ihre Forecasts Sie nicht im Stich lassen.
Was ist Explainable AI? Hintergründe und Vorteile
Explainable AI kann die Black-Box Künstliche Intelligenz in eine Glass Box verwandeln und dadurch Akzeptanz und Verständnis für datengetriebene Entscheidungsprozesse schaffen. Erfahren Sie mehr über die Hintergründe und die entstehenden Mehrwerte für alle Stakeholder.
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.