Tag: MLDD

5th #MLDD – Signals from outer Space

IMG_0076Am 08.05.2018 fand in den Geb├Ąuden 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 Wissensrepr├Ąsentation hilft. Dies geschieht mit neo4j, einer Graphendatenbank, die umfangreiche Visualisierungsoptionen bietet.

Vlasta zeigte au├čerdem diverse Optionen, wie man das bestehende Verfahren noch verbessern kann sowie erweiterte M├Âglichkeiten bez├╝glich Deep Learning und Natural Language Processing. Auch ergaben sich einige Fragen zu Anwendbarkeit der gezeigten Modelle.

Du interessierst dich auch f├╝r 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 R├Ąumen der LOVOO GmbH das 3. Meetup der MLDD (Machine Learning Meetup Dresden) statt. Diesmal pr├Ąsentierten sich 3 Startups aus Dresden, deren Produkte auch Machine Learning einsetzen.

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Polylith zeigt, welche Aufgaben Machine Learning bei ihnen l├Âst.

Diese 3 Startups haben sich pr├Ąsentiert:

  • Evomo: Fitness 5.0 ist die Devise von Evomo. Das Startup entwickelt eine App, die eure Workouts ├╝berwacht. Nach dem Workout kann euch die App direkt sagen, wieviele Kniebeuge, Liegest├╝tze und weitere ├ťbungen ihr in diesem Workout gemacht habt.┬áIhr wollt mehr Infos zu Evomo? Klickt hier!
  • Polylith: Aktuell gibt es einige Firmen, die Probleme durch einen “Crowd-Based” Ansatz l├Âsen wollen. Polylith lagert die (test-driven) Software-Entwicklung an die Crowd aus. Sie nutzen Machine Learning, um die Qualit├Ąt des Codes (und damit auch die Qualit├Ąt der Crowd-Worker) festzustellen. Daf├╝r 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. Daf├╝r nutzen sie historische Daten. Amonilyzer ist aktuell nur ein Projektname. Man wird von den Jungs in der Zukunft noch viel mehr h├Âren.

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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 ├╝ber das MLDD.