While „correlation does not imply causation“, it is possible to identify causal effects even in data that does not come from randomized controlled trials. Our AI expert, Dr. Julien Siebert, just published a paper (link) on the applications of statistical…
KI-Systeme stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Sogenannte »AI Innovation Labs« können dazu beitragen, bestehende Hürden zu bewältigen. Sie sind ein Methoden- und Werkzeugbaukasten, um die richtigen KI-getriebenen Geschäfts- und Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen zu identifizieren, Prototypen mit KI-Technologie zu erstellen…
In Part 4 of our Fraunhofer IESE blog series on „Time Traveling with Data Science“, we continue our journey in the field of time series analysis. In this blog post, our experts from Fraunhofer IESE and our guest author Markus…
Agile Machine Learning-Prozesse können für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ein wahrer Erfolgsfaktor sein: Agile Praktiken haben sich als großer Vorteil bei der Entwicklung von Software-Systemen bewährt. Mit dem Wandel zu datengetriebenen Produkten und Dienstleistungen müssen nun jedoch diese Software-Entwicklungsprozesse…
In our blog series on „Time Traveling with Data Science“, we previously introduced different tasks in time series analysis. In this blog post, we now present the task of Outlier Detection. Outliers are data so different from others that one…
Im Rahmen unserer Blogreihe »Scope Compliance« beschäftigen wir uns mit der Bedeutung des Anwendungskontexts im Machine Learning. Im ersten Beitrag klären wir ein häufig anzutreffendes Missverständnis auf und arbeiten seine Implikationen für die Praxis heraus. Sie erfahren, warum es entscheidend…
