Vergangenes Meetup

Let's talk about Data Products & Deep Learning!

Dieses Meetup liegt in der Vergangenheit

80 Personen haben teilgenommen

inovex GmbH - Office Karlsruhe

Ludwig-Erhard-Allee 6 · Karlsruhe

Wie du uns findest

Straßenbahnlinie 6, Haltestelle Ostendstraße. Parkhaus im Gebäude verfügbar.

Bild des Veranstaltungsortes

Details

Hi Tech Heads,

heute wollen wir mit euch über Datenprodukte und Künstliche Intelligenz reden. Dazu haben wir als Gastredner Prof. Dr. Alexander Löser (https://prof.beuth-hochschule.de/loeser/people/alexander-loeser/) von der BEUTH Hochschule für Technik Berlin eingeladen, der den Vortrag unseres Head of Consulting Dr. Christoph Tempich ergänzt.

Für das leibliche Wohl wird gesorgt, wer im Parkhaus (im Gebäude) parkt, kann sein Ticket kostenlos entwerten lassen.

Vorläufiger Zeitplan

18 Uhr – Doors Open

18.30 Uhr – Christoph: Datenprodukte in der Praxis

19.15 Uhr – Pizza & Networking

20 Uhr – Alexander: Deep Learning for Text Mining Tasks

20.45 Uhr – Open End

Abstracts

Datenprodukte in der Praxis (Dr. Christoph Tempich)
Mit Daten Geld verdienen: Google, Facebook und Amazon machen es vor, aber wie mache ich es nach? Auch viele unserer Kunden produzieren genügend Daten, um diese gewinnbringend einzusetzen. Damit Daten aber nicht nur IT-Kosten verursachen, sondern an der Wertschöpfung beteiligt sind, müssen verschiedene Hebel in Bewegung gesetzt werden. Die technologischen Grundlagen müssen vorhanden sein, die Mitarbeiter müssen mit den Daten umgehen lernen, das Management muss die unterschiedlichen Monetarisierungsstrategien verstehen und bewerten können. In diesem Vortrag berichten wir aus einem unserer Projekte und gehen auf Erfolgsfaktoren und Hindernisse ein. Wir beleuchten dabei wie ein führendes Anzeigenportal mit mehreren Millionen Visits pro Tag einen Datenproduktmanagementprozess eingeführt, eine Big-Data-Plattform implementiert und Datenprodukte an den Markt gebracht hat.

Deep Learning for Text Mining Tasks (Dr. Alexander Löser)
Künstliche Intelligenz ist wieder en vogue, viele aktuelle Datenprodukte basieren auf maschinellen Lernverfahren. Wir blicken im zweiten Talk etwas in die Zukunft und schauen uns den aktuellen Stand der Technik im Bereich des Sprachverständnisses an. Dazu dient der Anwendungsfall der Meinungsäußerung und Bewertung von Produkten und Dienstleistungen durch Kunden. Diese Texte und Äußerungen maschinell auszulesen und dabei Kundenwünsche herauszuarbeiten ist eine schwierige und bisher kommerziell nicht zufriedenstellend gelöste Aufgabenstellung.

Wir zeigen das DATEXIS-Projekt Adaptive Entity Linking, das Deep Neural Networks verwendet, um strukturierte Daten aus Domain-spezifischen Texten zu extrahieren. Das sogenannte End-to-End System kommt ohne zusätzliche syntaktische Features oder Domain-spezifische Lexika aus; das spart Kosten beim Tuning des Systems. Es verwendet ineinander gesteckte bidirektionale LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) und wird mit nur wenigen hundert annotierten Sätzen trainiert. Wir demonstrieren außerdem unsere Forschungsprototypen für die Marktforschung, darunter „tasty“, ein System, das schon beim Schreiben in den Texten Dinge und Beziehungen erkennt. Zuletzt bieten wir Einblicke in den wissenschaftlichen und praktischen Hintergrund der Ausführung unserer Algorithmen auf CUDA-Grafikkarten.