Active Learning in Context of Natural Language Processing – Hands On
Analytics 21.06.2021
In supervised learning it is often all about labels. Do we have enough labeled data? If not,
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Bei diesem Meetup im November 2020 drehte sich alles um das enorme Potenzial für Unternehmen durch die Digitale Transformation. Um dieses Potenzial zu realisieren, müssen immense Datenmengen großer Vielfalt mittels Data Science verarbeitet und analysiert werden.
Für Unternehmen ist es erfolgskritisch, die gewonnenen Erkenntnisse für die operative Arbeit zu nutzen und datengetriebene Modelle in Produktion zu bringen: Data Science to Production.
Nach dem Übergang in den produktiven Betrieb geraten vielfältige Anforderungen in den Fokus hinsichtlich der Stabilität und Interpretierbarkeit von Vorhersagen, Nutzererfahrung und möglichen Rückkopplungseffekten: Data Science in Production.
In diesem Meetup beleuchteten inovexler Moritz und Marcel beide Phasen im Praxisbetrieb langlebiger Data-Science-Produkte. Dabei gingen sie auf spezifische Herausforderungen ein und diskutierten mögliche Lösungsansätze.
Event: Online Meetup
Datum: 25.11.2020
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Jörg Ruckelshauß
Head of Marketing & Communications 
Intro to Active Learning
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All supervised machine learning is based on three components: Data, labels and a learning algorithm that learns
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Set the Kernels Free – Remote Kernels for Jupyter Notebooks & Spark
Analytics 27.04.2021
According to the Data Science Survey conducted by JetBrains in 2018, Jupyter/IPython notebooks are the most popular
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