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…
Der Weinanbau ist ein Wirtschaftszweig von globaler Bedeutung mit hohen Ansprüchen an die Erzeugerqualität. Mittels eines durchgehenden digitalen und durch Sensoren unterstützten Monitorings soll frühzeitig auf Risiken reagiert werden. Die Anforderungen an solch ein Monitoringsystem unterscheiden sich erheblich je nach…
Sensorsysteme, deren Kalibrationsmodell nicht auf physikalischen Gleichungen, sondern auf maschinell – »kognitiv« – gelernten Parametersätzen basiert, sog. Softsensoren, sind eine Schlüsseltechnologie für die Erfassung des komplexen biologischen Systems »Pflanze« mittels Feldsensorik vor dem Hintergrund komplexer biotischer und abiotischer Stressfaktoren. Für…
Der wesentliche Unterschied zwischen ingenieurmäßigen und datengetriebenen Lösungen ist, aus eigener Erfahrung, Betroffenen häufig nicht explizit im Bewusstsein. Vielleicht, weil Ingenieure eher selten maschinelle Lernverfahren einsetzen und die Spezialisten für maschinelles Lernen häufig keine Ingenieure sind. Intelligente Produkte – aber…
