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Teilnehmer sollte grundlegende Kenntnisse in Statistik mitbringen (Normalverteilung, Mittelwert, Varianz, Korrelation), ebenso Überblickswissen zu Machine-Learning-Modellen.
Ich möchte zeigen, dass man mit einem Self-supervised-Ansatz zu interpretierbaren Ergebnissen kommen kann. Außerdem möchte ich das Auditorium davon überzeugen, dass dieser Ansatz auf verschiedenste Use Cases übertragbar ist.
Niklas Haas ist leidenschaftlicher Data Scientist, der mit Hilfe von Machine Learning große Datenmengen analysiert, Muster erkennt und Einsichten generiert. Er gibt sich dabei nicht mit dem Proof of Concept zufrieden, sondern möchte das Machine-Learning-Produkt auch unbedingt als robuste Lösung ausliefern. Als studierter Karlsruher Wirtschaftsingenieur behält er bei seinen Entscheidungen zudem stets den Business Value im Hinterkopf.