Tag: Machine Learning Sachsen

5th #MLDD – Signals from outer Space

IMG_0076Am 08.05.2018 fand in den GebĂ€uden der LOVOO GmbH das 5. MLDD – Machine Learning Meetup statt. Diesmal zeigte Vlasta Kus von GraphAware den 75 Teilnehmern, wie man mit der NASA Lessons Learned Datenbank (eine Datenbank mit Review-Dokumenten) und etwas NLP einen Graphen entwerfen kann, der bei der WissensreprĂ€sentation hilft. Dies geschieht mit neo4j, einer Graphendatenbank, die umfangreiche Visualisierungsoptionen bietet.

Vlasta zeigte außerdem diverse Optionen, wie man das bestehende Verfahren noch verbessern kann sowie erweiterte Möglichkeiten bezĂŒglich Deep Learning und Natural Language Processing. Auch ergaben sich einige Fragen zu Anwendbarkeit der gezeigten Modelle.

Du interessierst dich auch fĂŒr das MLDD? Hier findest du die Meetup-Gruppe zum MLDD.

#MLDD – Das 3. Dresdens Machine Learning Meetup – Startup Edition

Am 26.10.2017 fand in den RÀumen der LOVOO GmbH das 3. Meetup der MLDD (Machine Learning Meetup Dresden) statt. Diesmal prÀsentierten sich 3 Startups aus Dresden, deren Produkte auch Machine Learning einsetzen.

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Polylith zeigt, welche Aufgaben Machine Learning bei ihnen löst.

Diese 3 Startups haben sich prÀsentiert:

  • Evomo: Fitness 5.0 ist die Devise von Evomo. Das Startup entwickelt eine App, die eure Workouts ĂŒberwacht. Nach dem Workout kann euch die App direkt sagen, wieviele Kniebeuge, LiegestĂŒtze und weitere Übungen ihr in diesem Workout gemacht habt. Ihr wollt mehr Infos zu Evomo? Klickt hier!
  • Polylith: Aktuell gibt es einige Firmen, die Probleme durch einen “Crowd-Based” Ansatz lösen wollen. Polylith lagert die (test-driven) Software-Entwicklung an die Crowd aus. Sie nutzen Machine Learning, um die QualitĂ€t des Codes (und damit auch die QualitĂ€t der Crowd-Worker) festzustellen. DafĂŒr haben sie clevere Annotations-Tools entwickelt. Klingt spannend? Hier erfahrt ihr mehr zu Polylith!
  • Amonilyzer: Die Jungs vom Amonilyzer sind in der Halbleiter-Industrie unterwegs. Sie wollen die Standzeiten / Reparaturzyklen der kleinen Transporter optimieren, die in einer Fabrik von A nach B fahren. DafĂŒr nutzen sie historische Daten. Amonilyzer ist aktuell nur ein Projektname. Man wird von den Jungs in der Zukunft noch viel mehr hören.

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75 Teilnehmer waren zur 3. Auflage des Machine Learning Meetups (MLDD) gekommen. Neben einigen akademischen Teilnehmern waren auch viele Teilnehmer aus der Wirtschaft dabei. Auch Studenten und technisch-interessierte Menschen haben den Weg zum Meetup gefunden.

Ihr wollt das Machine Learning Meetup in Dresden auch besuchen? Tragt euch auf Meetup ein und erhaltet alle Neuigkeiten ĂŒber das MLDD.