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Die Konferenz für Data Scientists, Data Engineers und Data Teams
Allgemein Vertrautheit mit Maschinellem Lernen ist hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.
• Vorsicht vor vermeintlich guten Resultaten • Auch neuronale Netze benötigen Fachkenntnisse • Datenkonsolidierung ist ein zentrales Element. “Big” reicht nicht. • Kontinuierliche Verbesserung in der Produktion • Algorithmen und Werkzeuge sind nicht (mehr) das Problem.
Christian Hidber doktorierte an der ETH Zürich in Computer-Algebra. Anschließend forschte er am International Computer Science Institute an der University of California, Berkeley, an Online-Data-Mining-Algorithmen. Zurzeit verwendet er Maschinelles Lernen für hydraulischen Simulationen als Teil eines Produktes mit 7000 Installationen in 42 Ländern.
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