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1 You Can Visit All Seven Continents. But Should You? 26:46
CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der Praxis
Manage episode 291484898 series 2659509
Wann werden Entscheidungen, die ohne Causal Inference getroffen werden, richtig teuer? Und was haben Gutscheine mit der Prozessindustrie zu tun? In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo konkrete Beispiele aus der Praxis und erklären wie euch die korrekte Modellierung der kausalen Zusammenhänge davor bewahrt aufs Glatteis geführt zu werden. Darüber hinaus hat Maksim in dieser Woche ein augenöffnendes Beispiel für die verirrte Statistik gefunden, bei dem Kondition und Zufallsgröße munter vertauscht werden.
Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung
Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der Praxis erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.
104 episod
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1 Alexander Baruschke – Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH 1:08:23

1 Adrian Czerny – Partner bei Stanton Chase 1:11:11

1 Dr. Robert Stephan – Partner bei Detecon International 1:15:12

1 Sarina Wittchen – Partnerin bei Intero Consulting 1:07:52

1 Holger Maier – Geschäftsführer der FGS Digital GmbH 1:00:02

1 Niklas Niehenke – Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner 55:28

1 Barbara Jaeger und Günther Wurm – Geschäftsführung der Business Pool GmbH 58:55

1 Ingemar Bühler – Partner der EU Focus Group 1:05:04

1 Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiert 44:24

1 Coding mit KI – Die neuen Möglichkeiten optimal nutzen 38:36

1 Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum Prototyp 23:32

1 Zur perfekten Kommunikation: KI in der Content Creation 42:47

1 Der Recruiting-Gamechanger: KI im Rampenlicht 40:48

1 KI im Klassenzimmer – Warum wir Bildung neu denken müssen 46:23

1 KI-generierte Kunst – Vom Misserfolg zur Perfektion 43:01

1 Prompt Engineering: Die Kunst, Sprachmodelle richtig zu steuern 58:14

1 Die Schattenseiten generativer KI 33:18

1 Das steckt wirklich hinter dem ChatGPT Hype! 43:53

1 HALERIUM METHODOLOGY – Die vier größten Schwächen von CRISP-DM 25:45

1 Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der Kunststoffindustrie 1:01:38

1 Dr. Maria Börner – Berlin City Lead Women in AI & Robotics 1:01:02

1 Dr. Nora Reich – Prozessoptimierung bei der KfW mithilfe von Machine Learning 50:45

1 Kevin Endler – Head of Quantitative Portfolio Management bei ACATIS Investment 53:57

1 Tom Alby – Chief Digital Transformation Officer bei Allianz Trade 55:20

1 Christian Rudolf – Geschäftsführer von IoT-Plan 57:22

1 Michele Lagnese – Head of Digital Transformation bei Coroplast 57:29

1 Dominik Scharnagl – CEO & CTO bei Traeger Industry Components 1:10:47

1 André Sauer – CIO der Basalt AG in Linz am Rhein 1:04:02

1 Paul Rupprecht – Team Lead Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum 58:21

1 Thorsten Kranz – Lead Data Scientist bei Deutsche Post DHL 1:03:11

1 Dr. Danko Nikolić – Head of AI and Data Science at evocenta GmbH 1:02:19

1 Data Science und Use-Case Templates mit Halerium und Cookiecutter 42:18

1 Dr. Jean Metz – Senior Machine Learning Engineer at GfK 54:55

1 Uli Zellbeck – Datenspezialist und Gründer von modellagenten 51:06

1 Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS 57:38

1 Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH 1:10:41

1 Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn 49:21

1 Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuel 1:09:22

1 Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Company 45:46

1 Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathema 1:02:27

1 Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN 1:01:21

1 Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Reply 51:16

1 Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML 48:33


1 CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmen 55:50
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