Entries by Benjamin Aunkofer

Sechs Eigenschaften einer modernen Business Intelligence

July 10, 2020 /1 Comment/in , , , , , , , , , , , , /by

Völlig unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind, benötigen Sie Informationssysteme, die Ihre geschäftlichen Daten auswerten, um Ihnen Entscheidungsgrundlagen zu liefern. Diese Systeme werden gemeinläufig als sogenannte Business Intelligence (BI) bezeichnet. Tatsächlich leiden die meisten BI-Systeme an Mängeln, die abstellbar sind. Darüber hinaus kann moderne BI Entscheidungen teilweise automatisieren und umfassende Analysen bei […]

Data Science für Smart Home im familiengeführten Unternehmen Miele

June 30, 2020 /0 Comments/in , , , , , , /by

Dr. Florian Nielsen ist Principal for AI und Data Science bei Miele im Bereich Smart Home und zuständig für die Entwicklung daten-getriebener digitaler Produkte und Produkterweiterungen. Der studierte Informatiker promovierte an der Universität Ulm zum Thema multimodale kognitive technische Systeme. Data Science Blog: Herr Dr. Nielsen, viele Unternehmen und Anwender reden heute schon von Smart […]

Interview: Operationalisierung von Data Science

May 26, 2020 /0 Comments/in , , , , , , , , /by

Interview mit Herrn Dr. Frank Block von Roche Diagnostics über Operationalisierung von Data Science Herr Dr. Frank Block ist Head of IT Data Science bei Roche Diagnostics mit Sitz in der Schweiz. Zuvor war er Chief Data Scientist bei der Ricardo AG nachdem er für andere Unternehmen die Datenanalytik verantwortet hatte und auch 20 Jahre […]

Interview: Künstliche Intelligenz in der Pharma-Forschung und -Entwicklung

April 17, 2020 /0 Comments/in , , , , , , /by

Interview mit Anna Bauer-Mehren, Head of Data Science in der Pharma-Forschung und -Entwicklung bei Roche in Penzberg Frau Dr. Bauer-Mehren ist Head of Data Science im Bereich Pharma-Forschung und -Entwicklung bei Roche in Penzberg. Sie studierte Bioinformatik an der LMU München und schloss ihre Promotion im Bereich Biomedizin an der Pompeu Fabra Universität im Jahr […]

Interview – IT-Netzwerk Werke überwachen und optimieren mit Data Analytics

April 10, 2020 /2 Comments/in , , , , , , , , , /by

Interview mit Gregory Blepp von NetDescribe über Data Analytics zur Überwachung und Optimierung von IT-Netzwerken Gregory Blepp ist Managing Director der NetDescribe GmbH mit Sitz in Oberhaching im Süden von München. Er befasst sich mit seinem Team aus Consultants, Data Scientists und IT-Netzwerk-Experten mit der technischen Analyse von IT-Netzwerken und der Automatisierung der Analyse über […]

Krisenerkennung und -bewältigung mit Daten und KI

April 3, 2020 /0 Comments/in , , , , , /by

Wie COVID-19 unser Verständnis für Daten und KI verändert Personenbezogene Daten und darauf angewendete KI galten hierzulande als ein ganz großes Pfui. Die Virus-Krise ändert das – Zurecht und mit großem Potenzial auch für die Wirtschaft. Aber vorab, wie hängen Daten und Künstliche Intelligenz (KI) eigentlich zusammen? Dies lässt sich einfach und bildlich erläutern, denn […]

Interview: Data Science im Einzelhandel

October 28, 2019 /0 Comments/in , , , , /by

Interview mit Dr. Andreas Warntjen über den Weg zum daten-getriebenen Unternehmen – Data Science im Einzelhandel Zur Einführung der Person: Dr. Andreas Warntjen arbeitet seit Juli 2016 bei der Thalia Bücher GmbH, aktuell als Senior Manager Advanced and Predictive Analytics. Davor hat Herr Dr. Warntjen viele Jahre als Sozialwissenschaftler an ausländischen Universitäten geforscht. Er hat […]

Interview: Profitiert Business Intelligence vom Data Warehouse in der Cloud?

June 14, 2019 /0 Comments/in , , , /by

Interview mit Ross Perez, Senior Director, Marketing EMEA bei Snowflake Read this Article in English: “Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?” Profitiert Business Intelligence vom Cloud Data Warehousing? Ross Perez ist Senior Director Marketing EMEA bei Snowflake. Er leitet das Snowflake-Marketingteam in EMEA und ist damit beauftragt, die Diskussion über Analysen, Daten und […]

Fehler-Rückführung mit der Backpropagation

January 29, 2019 /1 Comment/in , , , , , /by

Dies ist Artikel 4 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning. Das Gradienten(abstiegs)verfahren ist der Schlüssel zum Training einzelner Neuronen bzw. deren Gewichtungen zu den Neuronen der vorherigen Schicht. Wer dieses Prinzip verstanden hat, hat bereits die halbe Miete zum Verständnis des Trainings von künstlichen neuronalen Netzen. Der Gradientenabstieg wird häufig fälschlicherweise mit der Backpropagation […]

Training eines Neurons mit dem Gradientenverfahren

January 13, 2019 /1 Comment/in , , , , , , , , , /by

Dies ist Artikel 3 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning. Das Training von neuronalen Netzen erfolgt nach der Forward-Propagation über zwei Schritte: Fehler-Rückführung über aller aktiver Neuronen aller Netz-Schichten, so dass jedes Neuron “seinen” Einfluss auf den Ausgabefehler kennt. Anpassung der Gewichte entgegen den Gradienten der Fehlerfunktion Beide Schritte werden in der Regel zusammen […]