In diesem Blog-Post beschreiben wir, wie wir eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt haben, die in Bilddaten Fahrzeuge anhand ihrer Hersteller und den zugehörigen Modellen klassifizieren kann. Dabei möchten wir eine weniger technische Erklärung für alle...
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Im Bereich IoT entstehen durch Anwendungsfälle wie die Zustandsüberwachung von Maschinen immense Datenmengen, die unter anderem zur Optimierung von einzelnen Prozessen genutzt werden können. Um das zu ermöglichen, werden unterschiedliche Methoden angewandt, die sich unter...
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Unser neues Format "Machine Learning Telegram" greift Themen auf, die aus unserer Sicht allgemein spannend oder hochgradig relevant für die Thematik rund um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind.
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Im dritten und letzten Beitrag unserer Reihe zum Projekt dampf geht es um die Möglichkeiten des Nutzers mit unserer Anwendung zu interagieren. Zum einen wird somit unser mit Slack und Amazon Lex umgesetzter Chatbot ein...
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Dezember 2019
Korrelation von Anomalien - Projekt dampf Teil 2
November 2019
Anomalie-Erkennung in Zeitserien - Projekt dampf Teil 1
Oktober 2019
Semantic Segmentation Part 4: State-of-the-Art
September 2019
Semantic Segmentation Part 3: Transfer Learning with Mask R-CNN
September 2019
Nudging – Mit einem Schubs in ein gesünderes Leben?
September 2019