Scoring / Forecasting
Entwicklung von Modellen für Klassifikation und Regression durch Feed-Forward-Netze und verwandte Netzarchitekturen.
Bildverarbeitung
Modellierung von Objekterkennungen mit CNNs und automatische Identifikation von Objekten auf Bildern.
Sequenzprognose
Modellierung von sequenziellen Informationen und Prognose von neuen Sequenzen durch LSTMs und GRUs.
NLP
Verarbeitung von textuellen Informationen und Kontexten durch Long-Short-Term-Memory (LSTM) Modelle.
Generative Modelle
GANs erzeugen neue Informationen wie z.B. Bilder und Datensätze basierend auf bereits bekannten Daten.
Transfer Learning
Nutzen Sie bereits erstellte neuronale Netze zur Bild- und Mustererkennung zur Beantwortung Ihrer Fragestellungen.
Data Science im Bereich Deep Learning.
Case Studies im Bereich Deep Learning.
Deep Learning wird von vielen Data Scientists als Zukunfts-Technologie im Bereich Machine Learning und AI angesehen.
Obwohl es bereits seit vielen Jahren neuronale Netze gibt, hat sich erst in der letzten Zeit das Thema Deep Learning entwickelt. Dies ist darin zu begründen, dass erst heute die nötigen technischen Entwicklungen und Tools verfügbar sind, um auch sehr große und komplexe neuronale Architekturen zu trainieren.
Bilderkennung im Online Retail
In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden ein Klassifikationsmodell zur Erkennung von Menschen sowie Vorder- und Rückansichten auf...
Social Media Recruiting mit NLP
Im Rahmen des Projekts wurde ein System zur automatischen Identifizierung von Bewerbern für Stellenausschreibungen implementiert und zur...
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