Das Webinar von Heise
Klassifikationssysteme für die Datenanalyse
17. November 2022, 9:00 bis 13:00 Uhr
MEHR ERFAHRENSO EVALUIEREN SIE ERFOLGREICH EIN KLASSIFIKATIONSSYSTEM
Zustandsüberwachungs- oder Klassifikationssysteme sind ein weiterer typischer Anwendungsfall im Bereich Predictive Analytics. Hier sollen Änderungen an einem System und neue Entwicklungen in einem Datensatz möglichst früh erkannt werden.
Dieses vierstündige Webinar zeigt, welche grundlegenden Schritte es bei der Erstellung eines Klassifikationssystems zu beachten gibt. Wir entwickeln zusammen eine Beurteilungskompetenz, um zukünftig mithilfe der vorgestellten Werkzeuge oder Key-Performance-Indikatoren (KPIs) eigenständig die Vorhersagegüte und den wirtschaftlichen Nutzen eines Klassifikationssystems evaluieren zu können. Wir entwickeln im Microsoft Machine Learning Studio, einer No-Code-/Low-Code-Umgebung, verschiedene Modelle, die im Anschluss gemeinsam diskutiert und beurteilt werden.
DAS KÖNNEN SIE LERNEN
Teil 1: Case Study eines Klassifikationssystems mit strukturierten Daten
Im ersten Teil des Webinars entwickeln wir ein Klassifikationssystem mithilfe strukturierter Eingangsdaten. Ihnen werden Prinzipien und Werkzeuge vorgestellt, die eine fundierte Beurteilung einer Zustandsvorhersage ermöglichen.
Teil 2: Case Study eines Klassifikationssystems mit unstrukturierten Daten
Im zweiten Teil des Webinars geben wir Einblicke, wie unstrukturierte Informationen (z.B. Texte) mithilfe von Machine Learning auf Muster oder Zusammenhänge analysiert werden können. Nach einem kurzen Exkurs über die Aufbereitung von Texten werden wir ein Klassifikationssystem aufbauen, welches auf unstrukturierten Eingangsdaten beruht. Im Anschluss an die Modellbildung steht die Evaluierung des erstellten Datenproduktes im Vordergrund der zweiten Case Study.
Teil 3: Abschluss und Beantwortung von Fragen
Zum Abschluss des Webinars gehen wir auf Ihre Fragen ein und geben abschließende Impulse, wie Sie eigene KI-Projekte in ihrem Umfeld angehen können.
IHRE EXPERTEN
Prof. Dr. Stephan Matzka
Als Mitbegründer der Explorate AI GmbH verantwortet Stephan Matzka das operative Tagesgeschäft und berät Unternehmen bei strategischen Fragestellungen. Parallel dazu betreut er eine Professur für Mechatronik im Studiengang Maschinenbau an der HTW Berlin mit dem Fokus auf Industrie-4.0-Projekten und künstlicher Intelligenz. Zuvor arbeitete er über 10 Jahre bei einem der führenden deutschen Automobilhersteller, zuletzt als globaler Leiter in der Automatisierungstechnik für die Montage.
Dennis Bogen
Dennis Bogen berät im Rahmen seiner Tätigkeit bei der Explorate AI GmbH internationale Unternehmen dabei, ihre Produktions- und Betriebsprozesse mit Hilfe von Data Analytics und KI gewinnbringend zu optimieren. Fachexperten und Stakeholder gewinnen hierbei eine fundierte Beurteilungskompetenz, um die neuen Möglichkeiten im Bereich der Datenanalyse beurteilen und nachhaltig implementieren zu können. Zuvor arbeitete er zwei Jahre im Supply Chain & Operations Team von Ernst & Young.
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