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Nehmen Sie virtuell an der Predictive Analytics World for Industry 4.0 vom 11. bis zum 12. Mai 2020 teil und treffen Sie online die führenden Köpfe der Branche, um von Fallstudien und Fachwissen zu lernen. Wie können bestimmte Vorhersagen über Ausfälle, Last, Nachfrage und mehr getroffen werden? Diese Konferenz bringt Ihnen das Thema Predictive Analytics näher und gilt als eine der wichtigsten herstellerübergreifenden Netzwerkveranstaltungen.
Erfahren Sie mehr zu Active Learning in unserem spannenden Vortrag auf der PAW for Industry 2020!
In grafischen Plänen, Notizen und anderen Quellen sind häufig die wichtigsten Informationen vergraben, die sogar mit Computervision oder optischer Zeichenerkennung maßstabsgetreu nicht zugänglich sind. Wir zeigen Ihnen, wie Active Learning in der Praxis umgesetzt wird. Lernen Sie die Besonderheiten von Deep Learning und dem klassischen Ensemble Learning kennen und erfahren Sie, wie Sie Active Learning auch in Ihren Alltag integrieren. Unser b.telligent-Kollege Dr. Michael Allgöwer klärt Sie zusammen mit Sarah Frank (Stadtwerke München) zu diesem Thema in dem Vortrag „Unlocking inaccessible data sources with Active Learning at utility company Stadtwerke München“ am 12. Mai um 11:55 Uhr auf.
Warum Sie dabei sein sollten
Die Predictive Analytics World ist die führende herstellerunabhängige Konferenz für angewandtes maschinelles Lernen für die Industrie 4.0.
Treffen Sie online auf Anwender, Entscheider und Experten aus dem Bereich Predictive Analytics in München, um die neuesten Trends und Technologien des Machine Learnings für das Zeitalter der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz nicht zu verpassen.
Die Agenda
Die Agenda der Veranstaltung finden Sie hier.
b.telligent auf der PAW for Industry 4.0
Wir werden auf der Veranstaltung von Dr. Michael Allgöwer, Management Consultant, vertreten. Er arbeitet seit mehr als 15 Jahren an Data-Science-Projekten in den Bereichen Telekommunikation, Logistik, E-Commerce und vielen anderen Branchen.
Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.
