What we're about

“In God we trust, all others must bring data” ist Jahrzehnte alt und zeigt wie grundlegend Daten für Entscheidungen sein können. Wir sehen immer mehr davon: Entscheidungen auf Basis von Daten treffen.
Bei uns treffen sich gleichermaßen Profis und Neulinge, die mehr über das Was, Wie und Warum von Erkenntnisgewinn aus Daten lernen möchten.

Vorträge zum Einsatzzweck, zu Methoden, Werkzeugen sowie rechtlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen von Data Science und ihren vielen Disziplinen sind willkommen.
Wir sind eine lernbereite Gruppe, in der Kritik konstruktiv und der Umgang freundlich und positiv ist!

Wer es noch nicht gemacht hat: Bitte füllt diese kleine Umfrage aus!
https://datasciencemeetupbielefeld.typeform.com/to/cE0xsG

“In God we trust, all others must bring data” is decades old and shows how fundamental data can be for decisions. We see that increasing: Making data-based decisions.

In this meetup noth professionals and newbies meet to learn more about the What, How and Why of distilling information from data.

Talks about the uses, methods and tools are just as welcome as those about legal and societal impact of data science and its many aspects. We are a group willing to learn that gives constructive criticism and where interactions are friendly and positive!

If you have not done it yet:
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Upcoming events (2)

Smart Food ID - Von der Idee zum Produkt // Reinforcement Learning für Ampeln

Data Science Meetup #16

Vortrag 1: Smart Food ID - Von der Idee zum Produkt

Dr. Felix Reinhart (Miele & Cie. KG) stellt den Entwicklungsprozess für ein konkretes ML-Produktfeature bei Miele dar. Neben den Herausforderungen bei der Modellbildung geht Felix auf die Phasen des Produktentwicklungsprozesses ein. Wie gelingt der Kaltstart für ein neues, datengetriebenes Produktfeature? Welche Iterationen sind notwendig bis zur Marktreife?

Felix Reinhart ist Data Scientist bei Miele. Er hat an der Universität Bielefeld promoviert und war zuvor als Senior Experte für Industrial Data Science am Fraunhofer IEM tätig.

Vortrag 2: Reinforcement Learning für Lichtsignalanlagen

100 Milliarden Euro. So hoch wird der jährliche wirtschaftliche Schaden in der EU geschätzt, der durch Stau auf den Straßen entsteht. Dazu kommen negative Effekte auf Gesundheit, Mobilität und Umwelt. Stau in Innenstädten ist häufig auf nicht optimal schaltende Ampelsteuerungen zurückzuführen. Zusammen mit der Stührenberg GmbH, CAT Traffic und den Stadtwerken Lemgo entwickelt das Fraunhofer IOSB-INA in einem aktuellen Forschungsprojekt basierend auf Reinforcement Learning intelligente, selbst-lernende Ampelsteuerungen. Wir stellen unser Lösungskonzept vor und gehen auf Herausforderungen ein, die sich beim praktischen Einsatz von Reinforcement Learning ergeben.

Arthur Müller hat Elektrotechnik in Lemgo und Hannover studiert. Danach hat er zunächst für ein paar Jahre als Elektronikentwickler in der Industrie gearbeitet, bevor er zum Fraunhofer IOSB-INA nach Lemgo gewechselt ist. Dort beschäftigt er sich mit dem Einsatz von maschinellen Lernverfahren, insbesondere Reinforcement Learning, im industriellen und urbanen Kontext.

Zur Durchführung des Online-Meetings verwenden wir „zoom” und dabei den Account der codecentric AG. Hinweise zur Datenverarbeitung findet ihr unter https://www.codecentric.de/datenschutzerklaerung “Audio und Videokonferenzen”.

Data Science Meetup #17: Vortragsabend

Online event

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