What makes a business case an artificial intelligence business case? What are the possible barriers to solving such AI cases? And how can they be skillfully circumvented? Morten gets to the bottom of all these questions.
Data
MLOps in Microsoft Azure – Wie eine KI unseren Blog zusammenfasst
Im neuesten InnoLab haben sich Senacor-Kolleg:innen damit beschäftigt, ein Machine Learning-Modell mit Hilfe von MLOps und Azure zu operationalisieren. Herausgekommen ist ein Service, der die Artikel des Senacor-Blogs in wenigen Sätzen zusammenfasst.
The Power of CI/CD – Bridging the gap between ETL ecosystems and GitLab
Continuous Integration and Delivery is still a hot topic nowadays, especially in corporate processes. This applies even more so for ETL applications which Christian and Simon did not want to accept anymore and thus took the lead of transforming their ETL deployment steps to better automation. If you want to know how to do this yourself this article is for you!
Der „Internet-Computer“ – Dezentraler Ruf der Freiheit oder altes Geschäftsmodell im neuen Datencenter?
Die Ablösung des Internets, wie wir es heute kennen? – Der Internet-Computer tritt an, um die aktuellen Machtverhältnisse im Cloud-Computing neu zu verteilen. Statt lediglich “Infrastructure as a Service” zu bieten, verspricht er maximale Transparenz und Manipulationssicherheit mit Hilfe der Blockchain.
Mit DataRobot zur MLOps-Pipeline
Data Analyst Sven Upgang und Software Entwickler Victor Warno haben sich die AI Platform DataRobot für zwei Tage im Detail angesehen und sie auf Herz und Nieren geprüft.
Tackling the Problem with ETL-Testing – our Senacor Testing Framework
Automated testing is the key for CI/CD, but unfortunately most ETL tools possess only basic built-in testing frameworks. Therefore we developed an independent framework template for automated ETL stream testing.
Effizienteres Machine Learning dank AutoML – unsere Top 5 Platzierung als Beweis
Anreizsysteme für Bike Sharing – von der App-Idee zur Simulation
Bike-Sharing ist weit verbreitet und viel genutzt. Problematisch ist dabei für die Anbieter, dass die Fahrräder durch die Nutzung in einer Stadt nicht gleichverteilt werden. Diesem Problem hat Dominik sich in seiner Masterthesis gewidmet.
Profiling Fake News Spreaders on Twitter – A Machine Learning Approach
Falschnachrichten sind nicht neu, aber soziale Medienplattformen haben in den letzten Jahren ein exponentielles Wachstum des Phänomens ermöglicht. Daher sind Technologien zur Erkennung absichtlich verbreiteter, falscher Nachrichten gefragt
TrendLab „Künstliche Intelligenz” – Das Potential von Machine Learning
Im Juni 2020 waren unsere Advanced-Analytics-Experten Anatoly Danilevich und Kilian Kluge eingeladen, im TrendLab „Künstliche Intelligenz“ der DZ Bank anhand konkreter Beispiele die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im Bankenumfeld vorzustellen.