Die führende Fachkonferenz für Machine Learning

Seien Sie dabei, wenn sich am 16. bis 17. November 2020 Anwender, Entscheider und Experten von Predictive Analytics und Machine Learning in Berlin treffen, um sich über die neuesten Erkenntnisse und Fortschritte zu informieren.

Vom Data Lab zu Data Ops

Die Zeit des Experimentierens ist vorbei. Unternehmen erwarten, dass ihre Data Labs das liefern, was ihnen der KI-Hype versprochen hat: mehr Kunden, höhere Umsätze, effizientere Prozesse und vieles mehr. Doch viele Projekte stecken in der PoC-Falle fest: sie funktionieren als Prototyp – aber nicht im realen Betrieb. Aus der Data Science muss eine Data Industry werden: wir müssen selbst lernen, effizienter und effektiver zu werden – und zwar darin die wirklich kritischen Herausforderungen im Unternehmen zu identifizieren, die passenden Lösungsideen zu entwickeln, die Ideen schnell in funktionierende Modelle zu übersetzen, aus den Modellen skalierbare Lösungen zu entwickeln und schließlich dafür zu sorgen, dass diese Lösungen von den Fachbereichen gewinnbringend genutzt werden. Dies verlangt ein neues Selbstverständnis: wir sind nicht das Experimentierlabor der Unternehmen – sondern deren Maschinenraum: Data Ops statt Data Labs.

Predictive Analytics für die Finanz- & Versicherungsbranche

Auf der diesjährigen Konferenz starten wir ein neues Format: eine Vortragsreihe für angewandte Predictive Analytics in der Finanz- und Versicherungsbranche. Dieser eintägige Track zeigt Ihnen die wichtigsten Anwendungsfälle von Machine & Deep Learning für Banken, Versicherungen, Investoren und Fonds auf, indem er Ihnen reale Projekte von bekannten Unternehmen vorstellt. Sie erfahren, wie Sie Datenschutz- und Regulierungsprobleme lösen, Ihre Datenbestände mit Data Governance und Datenstrategie verwalten und verwerten sowie mit Data Science & Analytics erfolgreiche Datenprodukte entwickeln und betreiben.

Lassen Sie sich wertvolle Tipps und Tricks von erfahrenen Experten aus namhaften Unternehmen nicht entgehen!

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Event-Hinweise vom Redaktionsteam des Data Science Blog.

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