inovex Meetup: „Machine Learning - von Frameworks bis zum Deployment in Produktion“

inovex GmbH

In Köln

Hey Tech Heads, bei diesem Meetup steht das Team Machine Learning im Mittelpunkt – in der Theorie und im Projekteinsatz.

Thomas betrachtet eingangs die Unterschiede, vor allem aber die Gemeinsamkeiten von Statistik und Machine Learning und stellt im folgenden PyMC3 vor. Dieses Toolkit umfasst Methoden beider Disziplinen und ermöglicht dem Anwender so, sie zu kombinieren und dynamisch auf verschiedene Anforderungen zu reagieren.

Im zweiten Talk gibt Marcel einen Einblick in die Arbeitsweise eines Data Scientist sowie dessen Einbettung in agile Entwicklungsteams. Darüber hinaus werden Strategien zur Integration von ML-Pipelines in produktive Systeme für verschiedene Einsatzszenarien vorgestellt und anhand praxisnaher Beispielarchitekturen konkretisiert.

Der erste Talk wird auf Englisch gehalten, der zweite auf Deutsch.

Vorläufiger Zeitplan:

18:30 Uhr Doors Open
19:00 Uhr Thomas Wiecki: „Machine Learning and Statistics: One Framework to Rule Them All (English)“

What are the differences of machine learning and statistics? Answers to this question vary as widely as the array of tools employed by the two disciplines. Although both share more similarities than differences, their cultures and roots as well as the language they use are quite different. More recently, however, we can see a healthy cross-pollination where each field starts to adapt ideas of the other. In this talk, we will look at the ideas the two disciplines have developed, identify those that have already crossed the chasm, and those that are still grounded in one of the two fields. Some examples of such concepts are informative priors, neural networks, uncertainty, regularization, and hierarchical models. We will see how we can combine these various ideas to give us a rich toolbox to solve wide-ranging data science problems. For this recombination to be possible, we need a highly versatile and powerful framework. As I will show, probabilistic programming using PyMC3 allows us to perform both, machine learning and statistics, and blend freely between them to take the best ideas for the current problem that's being solved. Specific examples include hierarchical Bayesian neural networks with informed priors to achieve higher accuracy, and uncertainty around predictions to make better decisions.

19:45 Uhr Pizza, Bier & Networking
20:00 Uhr Marcel Spitzer: „ML-Deployment - Vom Prototyp zur Produktion (Deutsch)“

Mit der Möglichkeit zur Erfassung immenser Datenmengen und der Verbreitung von ML-Frameworks wächst in Unternehmen das Interesse, intelligente Verfahren in Business-Prozesse einzubinden oder auf deren Grundlage innovative Datenprodukte zu entwickeln. Data Scientists analysieren in diesem Zusammenhang reale Problemstellungen und nähern sich iterativ einer Lösung an. Eine Herausforderung besteht darin, die daraus resultierenden und eher prototypischen Implementierungen skalierbar in produktive Systeme zu integrieren. In diesem Talk werden verschiedene Deployment-Strategien vorgestellt und anhand exemplarischer Use-Cases veranschaulicht.

Das Meetup ist kostenlos und steht allen Interessierten offen. Für Essen und Getränke ist gesorgt.

Veranstaltungsort: inovex GmbH, Schanzenstraße 6-20, Gebäude 1.13, 51063 Köln

Anmeldungen bitte über unsere Meetup-Seite. Wir freuen uns auf euch!

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Jörg Ruckelshauß

Kontakt

Jörg Ruckelshauß

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