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Industrielle ML- und KI-Systeme: Einblicke und Erkenntnisse

Nach einigen umgesetzten Projekten und Begleitung von ML/KI-Systemen im produktiven Einsatz teilt und diskutiert Konstanze gewonnene Erkenntnisse und Einblicke im Rahmen der Entwicklung und Operationalisierung industrieller ML/KI-Systeme.

Anhand eines konkreten Anwendungsfalls zeigt sie auf, welche Anforderungen im industriellen Umfeld besondere Relevanz haben – von der Datenbeschaffung, -Qualität und -Aufbereitung über das Modelltraining bis hin zur Modell-Überwachung und Qualitätssicherung.

Im Fokus steht über den Anwendungsfall hinweg die Datenqualität: Welche Auswirkungen sich auf den Umsetzungsprozess ergeben und wie sie den erfolgreichen Einsatz von ML/KI-Systemen maßgeblich beeinflusst.

Vorkenntnisse

  • Keine besonderen Vorkenntnisse notwendig

Lernziele

  • Diskussion abgeleiteter Erkenntnisse im Hinblick auf Anforderungen an Infrastruktur und Daten aus Modellentwicklungssicht
  • Sensibilisierung für das Thema Modellvalidierung und Qualitässicherung prädiktiver Systeme im Einsatz
  • Diskussion und Anknüpfungspunkte zu eventuell bestehenden Lösungen

Speaker

 

Konstanze Olschewski
Konstanze Olschewski ist Data Scientist; Gründerin und Geschäftsführerin der Alpha Analytics und Phnx Alpha GmbH. Mit einem Forschungshintergrund im Bereich Maschinelles Lernen in der Biophotonik und knapp zehn Jahren Erfahrung in der Umsetzung von ML/KI-Projekten im industriellen Umfeld hat sie aktuell vor allem den robusten und transparenten Einsatz prädiktiver Verfahren und KI-Systeme in der Industrie im Fokus.
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