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Track: #Advanced Analytics & AI
- Montag
20.06. - Dienstag
21.06. - Mittwoch
22.06.
What does it take to operationalize machine learning and AI in an enterprise setting? This seems easy but it is difficult. Vendors say that you only need smart people, some tools, and some data. The reality is that to go from the environment needed to build ML applications to a stable production environment in an enterprise is a long journey. This session describes the nature of ML and AI applications, explains important operations concepts, and offers advice for anyone trying to build and…
Künstliche Intelligenz ist schon längst dem Pionierzeitalter entwachsen. Doch um mit dem Einsatz von KI einen echten Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen, kommt es auf die qualitativ hochwertige Bereitstellung von Daten an. Hier kommt ML Engineering ins Spiel - ein Konzept zur Bewältigung der hohen Komplexität von Daten bei der Entwicklung von KI-Systemen. Im Vortrag wird eine ML Engineering Roadmap vorgestellt, mit der dieses häufig unterschätzte und doch so kritische Konzept erfolgreich…
As the data mesh paradigm takes the industry by storm, the conversation deep dives into the architecture, neglecting the socio-organizational element. Data driven organizations must invest not only in infrastructure but also data organization and culture.
Target Audience: Executive, senior business managers
Prerequisites: None
Level: Basic
The real magic of AI lays in well managed data to build and train the underlying models. Accordingly, streamlined data management process are essential for success in AI. In this session we are going to discuss data management for AI and ask questions like 'What is data management for AI?', 'Are there difference to well-known approaches from BI & Analytics' and 'Do we need special AI data engineers?'.
TDWI Community Talk is an open format to discuss current topics in the area of data analytics…
Machine learning and AI have changed the world of data processing and automation at a breathtaking pace, at the cost of turning algorithms into hard-to-control and monitor black boxes.
We present methods and concepts of explainable AI that aim to open the black box and tame these algorithms.
Target Audience: Decision-Makers/Stake Holders in AI & model development, Data Scientists
Prerequisites: general awareness of modeling pipeline and challenges, no coding/math skill required
Level: Basic
Natural Language Processing (NLP) allows us to deeply understand and derive insights from language, ultimately leading to more automated processes, lower costs, and data-driven business decisions.
Google is recognized as a market leader in AI and has built a range of solutions incorporating NLP to address a myriad of business challenges. This talk will introduce a few possible solutions, as well as some business use cases on how to incorporate them in a variety of industries.
Target Audience: M…
Vielfach wird als Vorgehensmodell in Data-Science-Projekten CRISP-DM herangezogen. Dabei handelt es sich um ein Modell, das über 20 Jahre alt ist, nicht mehr weiterentwickelt wird und aus einer Zeit stammt, die weit vor Big Data lag.
Im Beitrag werden einige der in der Data Science eingesetzten Vorgehensmodelle ausgehend von CRISP-DM vorgestellt. Dabei werden generelle Anforderungen an solche Modelle formuliert und mit dem DASC-PM ein neuer Ansatz vorgestellt, der die aktuellen Herausforderungen…
This session introduces AI-driven automation and looks at the building blocks needed to automate operational tasks and decisions.
It discusses ground-breaking innovation that opens up the next stage in data and analytics for the data driven enterprise. It provides key information on how to use data, analytics and AI to automate decisions to significantly shorten time to reduce costs, reduce risks and seize opportunities to grow revenue.
Target Audience: Chief Analytics Officer, Chief Data…
Got great ML, analytics, and engineering talent, but need to increase the adoption of the ML and analytics solutions your team produces? Wondering how to design decision support applications and data products that actually get used and generate business value? If you're tired of making 'technically right, effectively wrong' data products that don't get used, this session will help!
Before you can generate business value, your data product first has to be used and adopted. That success boils…
Das Verfahren der Sequenzanalyse ist in der Molekularbiologie State of the Art bei der Entschlüsselung der menschlichen DNA. Wir entwickeln ein Verfahren für den effizienten Einsatz der Sequenzanalyse für verschiedene Bedürfnisse unserer Kunden. Durch das Verfahren lässt sich nahezu jede Form von Verhaltens- und Ereignismustern klassifizieren, interpretieren und optimieren. Die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten reicht vom 'klassischen' Kundenverhalten im Online-Shop über das Churn & Fraud bis…
USE CASE: DKV Mobility
Das Tagesgeschäft der DKV Treasury-Abteilung ist von sehr hohen Ein- und Auszahlungen geprägt. Damit das Unternehmen weiterhin erfolgreich agieren und zahlungsfähig bleiben kann, ist eine gute operative Planung essenziell. In Zusammenarbeit mit avantum wurde diese Planung auf das nächste Level gehoben. Mithilfe von intelligenten Machine-Learning-Methoden wird täglich eine Prognose der Liquidität für die kommenden Wochen auf Tagesbasis erstellt. Wir stellen Ihnen die…
Die KI hält Einzug in vielen Bereichen der Autoindustrie, insbesondere autonomes Fahren oder intelligente Fertigungssysteme stehen im Fokus. Aber auch abseits dieser Hot Topics schreitet die datenbasierte Revolution voran. In diesem Vortrag legen wir den Fokus auf die Vertriebssteuerung.
Die Möglichkeiten eines datenbasierten Vertriebs aber auch die Herausforderungen auf dem Weg dorthin werden anhand einer konkreten Initiative bei unserem Mutterkonzern beleuchtet.
Hierbei beleuchten wir vor…
Ein live Use-Case aus der Immobilienwirtschaft:
Durch die gewachsenen, vielfältigen, teils proprietären Systemlandschaften bestehend aus diversen Applikationen und Lösungen, stehen Unternehmen branchenübergreifend vor den großen Herausforderungen einer effizienten Systemarchitektur, Schnittstellenkonfiguration, sowie eines qualitätsgesicherten, homogenen Datenaustauschs. Wir haben uns diesen Herausforderungen angenommen.
Der Trend geht von einem monolithischen Aufbau der Systemlandschaft in…