Explorative Datenanalyse mit Zeitreihen
Zeitreihen sind ein zentraler Punkt für Entscheidungen, bringen aber viele Herausforderungen für die Datenanalyse mit sich.
Fachbeiträge
Hier finden Sie unsere Fachbeiträge.
Diese sind auch in unserem Magazin INSIGHTS sowohl in gedruckter Form als auch online erhältlich.
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(Agile) Softwareentwicklung
Data Science und KI
Industrie 4.0
Intelligente Transportsysteme
Medizin-Informatik
Software-Reengineering
Methoden und Werkzeuge für die Datenaufbereitung im Big Data Bereich
Die Rolle von Big Data hat in zahlreichen Wirtschaftsbereichen stark an Bedeutung gewonnen. Es werden große Datenmengen gesammelt, die zur Optimierung herangezogen werden können. Hierbei kommen oft Methoden aus den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Statistik zum Einsatz.
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Wie Machine-Learning-Vorhersagen interpretierbar(er) werden
Künstliche Intelligenz ist auf künstliche neuronale Netzwerke zurückzuführen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. In bestimmten Situationen ist es notwendig, die Entscheidungsgrundlage der Modelle aus dem Bereich Deep-Learning für Vorhersagen erklären zu können.
Stabiles Stromnetz durch Planung und Optimierung
Welche Kraftwerke müssen eingesetzt werden, sodass die Last in einem Stromnetz gedeckt ist? Wie wird die Ungenauigkeit der Prognose für erneuerbare Energiequellen berücksichtigt? Wie soll der Lade- und Entlade-Zyklus der Energiespeichersysteme im Stromnetz mit dem aktuellen Marktpreis für den Strom koordiniert werden? Diese Fragen sind ein Teil der täglichen operativen Betriebsplanung eines Stromversorgungssystems.
Transformer-Modelle erobern Natural Language Processing
Der Fortschritt im Bereich des Natural Language Processing ist rasant und erscheint unaufhaltbar. Zwischen Begriffen wie Transformer, Transfer-Learning, BERT und T5 noch am Zahn der Zeit zu bleiben ist nicht immer leicht.
Optimierung will gelernt sein
Für komplexe Problemstellungen in Wirtschaft und Industrie werden Optimierungsmodelle und Lösungsalgorithmen täglich verwendet, um schwierige Entscheidungen zu treffen. Klassische Optimierungsverfahren werden mit maschinellem Lernen kombiniert, um den hohen Anforderungen gerecht zu werden.