Testen in Data Science Projekten wird oft vernachlässigt. Was die Folgen davon sind und wie man es besser machen kann, erfahrt ihr in diesem Blogpost.
Eine erfolgreiche KI-Implementierung hängt maßgeblich von der Unternehmenskultur ab. Dieser Artikel beleuchtet, wie grundlegende Werte, Normen und Verhaltensweisen im Unternehmen die Einführung von KI unterstützen.
In diesem Blogpost beschreibt Michael, warum Daten-Storytelling weit über reine Datenqualität hinausgeht und wie es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.
Im Zusammenhang mit der Optimierung von Wartungsplänen liest man häufig den Ausdruck „Preventive Maintenance“.
Was ist die Informationsentropie? Nehmen wir an, dass wir im Sommer unseren Freunden jeden Tag ein Telegramm aus Hamburg nach Sankt Petersburg über den Wetterzustand senden möchten: sonnig, leicht bewölkt, bedeckt, regnerisch.
In diesem Post wird ein moderner Ansatz vorgestellt, um aus historischen angenommenen und abgelehnten Transaktionsdaten eine individuelle Wahrscheinlichkeitskurve für die Annahme eines Angebotes zu schätzen.
Veröffentlichungen sind die Basis wissenschaftlichen Arbeitens: Wissenschaftler und Praktiker auf der ganzen Welt nutzen diese Ergebnisse.
Häufige Problemstellungen, mit denen wir konfrontiert werden, lassen sich auf eine (mehrdimensionale) Regression oder eine Klassifizierung zurückführen. Ausgehend von einer Menge von Merkmalen versucht man bei der Regression, die Abhängigkeit zwischen den Merkmalen und einer Zielgröße als Funktion darzustellen.
Aufbauend auf dem Bayes’schen Theorem hat sich die Bayes’sche Statistik entwickelt, welche im Rahmen der induktiven Statistik und des maschinellen Lernens zur Schätzung von Parametern und zum Testen von Hypothesen verwendet wird.
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