Paul Pupprecht leitet als Senior Projektmanager das Team Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum, einem Machine Learning Service Provider mit Sitz am AI Campus in Berlin. Dabei nutzt er seine Erfahrung im Bau von Data Science Pipelines und der Umsetzung von Projekten in den Bereichen Predictive Maintenance, Predictive Quality und Computer Vision. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ sprechen wir mit Paul über seine Schnittstellenfunktion zwischen Technologie & Business, MLOps und wie Konzerne ihre Machine Learning Bestrebungen streamlinen.

Shownotes:

Collaborative filtering

Link zum AI Canvas Medium Artikel

Link zum Whitepaper

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Thorsten Kranz ist Lead Data Scientist im Data Analytics Center of Excellence bei Deutsche Post DHL. Mit seinem Hintergrund in Physik und kognitiven Neurowissenschaften und annährend einem Jahrzehnt Erfahrung als Data Science Consultant entwickelt er heute Machine Learning Use-Cases und integriert diese in die Kernprozesse von DPDHL. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Thorsten einen Einblick hinter die Kulissen der Logistikprozesse und mit welcher Systematik er und sein Team bei der Umsetzung der Use-Cases vorgehen.

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Dr. Danko Nikolić is both a scientist and an engineer: he publishes actively in the field of Neuroscience. On the other hand, at „Robots Go Mental“ Dr. Danko Nikolić works on Deeplearning with small amounts of data and at evocenta he is Head of AI and Data Science. In „The Erium Podcast“ he discusses with Theo the future of strong AI, how to scale intelligence and the role of models like GPT-3.

Shownotes:

Danko Nikolić is speaking about AI for crypto currencies 

„The Handbook of Data Science and AI“ from Danko Nikolić

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Ein Data Science Projekt steht und fällt mit seiner Struktur: die Umsetzungsgeschwindigkeit, Ergebnistiefe, Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit werden maßgeblich davon bestimmt. Umso wichtiger ist es, entsprechende Templates griffbereit zu haben. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo, wie Cookiecutter-Templates auf den verschiedenen Ebenen der Projektstruktur, spezifischer Experimente bis hin zum Deployment idealerweise zum Einsatz gebracht werden. Darüber hinaus gibt es wieder eine „Verirrte Statistik der Woche“!

Zu diesem Thema fand auch ein Data Science eMeetup statt. Hier geht’s zum Video

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Dr. Jean Metz works as a Senior Machine Learning Engineer at GfK in Nürnberg. He is the Tech Lead of the Forecasting end-to-end team responsible for delivering reliable and scalable machine learning models into production. In „The Erium Podcast“ Dr. Jean Metz explains how he manages to turn ideas and experiments into software that runs, connects and integrates with the other components in an organization.

Shownotes:

BIRCH

Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Maron Livny BIRCH: An efficient data clustering method for large databases

Implementation in scikit learn

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Uli Zellbeck ist Datenarchitekt, Data Warehouse & Business Intelligence Experte und Berater für Prozessmanagement, Datenstrategie und Künstliche Intelligenz. Mit seiner Agentur modellagenten deckt Uli die verschiedenen Projektphasen, von Schulungen, über die Erstellung von PoCs bis hin zur konkreten Umsetzung von Daten-Projekten ab. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm seinen Werdegang und wie ihm heute dieser Spagat gelingt.

Der Beitrag Uli Zellbeck – Datenspezialist und Gründer von modellagenten erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Als Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an Fachbereichen und Technologien ab. Wie schafft man es, dabei immer auf dem Laufenden zu bleiben? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Christian Thiel einen Einblick in seine Arbeit, bei der es hinkriegt auch zu Beginn eines Data Science Projektes die langfristige MLOps Strategie nicht aus den Augen zu verlieren, während er und sein Team gleichzeitig kosteneffizient und agil bleiben.

Der Beitrag Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Ein solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg wird, wenn es mal eng wird. Als promovierter Mathematiker ist Dr. Stefan König daher bestens für seine Arbeit als Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH gerüstet. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie Ehrenmüller mit kleinen Data Science Teams Machine Learning Lösungen im engen Austausch mit mittelständischen Kunden umsetzt und aus welchen Teilen der Projektarbeit er mit seinem Team wiederverwendbares Tooling gebaut hat.

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Data Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta – Head of Algorithms of Operations bei der DB Netz AG – anschaulich erklärt. Denn wer im Stande ist mit und nicht gegen die Strukturen zu arbeiten hat damit einen umso längeren Hebel, um mit den eigenen Lösungen Impact zu erzielen. In „The Erium Podcast“ eröffnet sie einen Blick hinter die Kulissen der DB, an welchen Use-Cases sie arbeitet und welche Algorithmen dabei zum Einsatz kommen.

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Wie viel Science steckt wirklich in Data Science? Und wann ist es die richtige Entscheidung den eigenen Lieblingsalgorithmus im Interesse einer kundenzentrierten Lösung fallen zu lassen? Marius Försch ist Senior Data Product Manager bei Mindfuel und diskutiert in dieser Podcastfolge gemeinsam mit Theo den spannenden Bogen von Machine Learning Projekten hin zu kompletten ML Produktportfolios.

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