Anwendungen der Data Science

Datenwissenschaft für Unternehmen

Mari Nazary

VP Product & Learner Experience at the Lambda School

Weitere Fallstudien

• Klassisches maschinelles Lernen
• Internet of Things (IoT)
• Deep Learning

Fallstudie: Betrugserkennung

Fallstudie: Betrugserkennung

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Was brauchen wir für maschinelles Lernen?

• Eine klar definierte Frage
  • „Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese Transaktion betrügerisch ist?"
• Ein Beispieldatensatz
  • Alte Transaktionen, als „betrügerisch" oder „gültig" markiert
• Neue Daten für unseren Algorithmus
  • Neue Kreditkartentransaktionen

Fallstudie: Smartwatch

Internet of Things

• Smartwatches
• Internetverbundene Haussicherheitssysteme
• Elektronische Mauterfassung
• Gebäude-Energiemanagementsysteme
• Und vieles mehr!

Fallstudie: Bilderkennung

Fallstudie: Bilderkennung

Deep Learning

• Viele Neuronen arbeiten zusammen
• Benötigt deutlich mehr Trainingsdaten
• Für komplexe Probleme
  • Bildklassifikation
  • Sprachlernen/-verständnis

Lass uns üben!

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