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@mfa
mfa committed Nov 7, 2023
1 parent f587d44 commit 4e4a700
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Expand Up @@ -45,6 +45,8 @@ <h3 class ="sitesubtitle"></h3>
<h1>Archives for MLUGS</h1>

<dl>
<dt>07. November 2023</dt>
<dd><a href="./mlugs-treffen-im-november-2023/">MLUGS Treffen im November 2023</a></dd>
<dt>18. April 2023</dt>
<dd><a href="./bericht-virtuelles-mlugs-treffen-im-april-2023/">Bericht (virtuelles) MLUGS Treffen im April 2023</a></dd>
<dt>11. April 2023</dt>
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61 changes: 31 additions & 30 deletions author/machine-learning-usergroup-stuttgart.html
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Expand Up @@ -47,6 +47,37 @@ <h3 class ="sitesubtitle"></h3>

<ol id="postlist" style="list-style-type: none;">

<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../mlugs-treffen-im-november-2023/"
rel="bookmark"
class="nodec"
title="Permalink to MLUGS Treffen im November 2023">MLUGS Treffen im November 2023</a>
</h3>
</header>

<div class="postinfo">
<p class="published" title="2023-11-07T16:00:00+01:00"> 07. November 2023 </p>
</div><!-- /.postinfo -->

<div class="article"> <p>Im November findet endlich wieder eine MLUGS statt.</p>
<p>Diesmal mit Thundertalks (max 10-15 Minuten pro Talk).</p>
<p>Aktuell geplante Talks:
- Andreas: Longest Common Sequence
- Christian: tbd
- (gerne weitere - meldet euch)</p>
<p>Wir planen die Talks auch via Zoom zu streamen.
Link per mail an die Teilnehmer im Laufe des 21.11..</p>
<h3>Wann:</h3>
<p>21. November 2023 um 18:30</p>

<h3>Wo:</h3>
<ul>
<li>Nordbahnhofstrasse 115, 4.OG, Stuttgart</li>
</ul>
<h3>Bitte meldet euch an unter:</h3>
<p><a href="https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart">https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart</a></p> </div>
</li>
<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../bericht-virtuelles-mlugs-treffen-im-april-2023/"
Expand Down Expand Up @@ -534,36 +565,6 @@ <h3><a href="../virtuelles-mlugs-treffen-im-november-2022/"
<h3>Wann:</h3>
<p>15. November 2022 um 18:30</p>

<h3>Wo:</h3>
<p>virtuell. Zoom.</p>
<h3>Bitte meldet euch an unter:</h3>
<p><a href="https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart">https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart</a></p> </div>
</li>
<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../virtuelles-mlugs-treffen-im-oktober-2022/"
rel="bookmark"
class="nodec"
title="Permalink to virtuelles MLUGS Treffen im Oktober 2022">virtuelles MLUGS Treffen im Oktober 2022</a>
</h3>
</header>

<div class="postinfo">
<p class="published" title="2022-10-12T10:01:00+02:00"> 12. October 2022 </p>
</div><!-- /.postinfo -->

<div class="article"> <p>Im Oktober findet wieder ein virtuelles MLUGS-Treffen statt.</p>
<p>Zu Beginn einen Vortrag, danach Diskussion und Austausch.
Ende spätestens um 20 Uhr.</p>
<p>Vortrag:</p>
<p>Andreas H.: "Satellite and other star-like object detection, recognition and (re-)identification via machine learning from earth-bound optical observations for fast orbit determination of even satellite trains", Präsentation des Papers von der International Astronautical Congress (IAC2022) in Paris, IAC-22,A6,IP,74,x70314, <a href="https://iafastro.directory/iac/paper/id/70314/summary/">https://iafastro.directory/iac/paper/id/70314/summary/</a></p>
<p>Austausch:</p>
<p>Andreas H.: Überblick über ML-Themen auf der IAC2022 Paris.</p>
<p>Gerne weitere Themen (bitte vorab melden)</p>
<p>Wir werden Zoom verwenden.</p>
<h3>Wann:</h3>
<p>18. Oktober 2022 um 18:30</p>

<h3>Wo:</h3>
<p>virtuell. Zoom.</p>
<h3>Bitte meldet euch an unter:</h3>
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104 changes: 53 additions & 51 deletions author/machine-learning-usergroup-stuttgart10.html
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Expand Up @@ -47,6 +47,59 @@ <h3 class ="sitesubtitle"></h3>

<ol id="postlist" style="list-style-type: none;">

<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../bericht-mlugs-treffen-im-januar-2018/"
rel="bookmark"
class="nodec"
title="Permalink to Bericht MLUGS Treffen im Januar 2018">Bericht MLUGS Treffen im Januar 2018</a>
</h3>
</header>

<div class="postinfo">
<p class="published" title="2018-01-16T18:30:00+01:00"> 16. January 2018 </p>
</div><!-- /.postinfo -->

<div class="article"> <h2>Protokoll</h2>
<h3>Vorstellungsrunde</h3>
<ul>
<li>Andreas, Software-Entwickler, AX Semantics</li>
<li>Juliane, Software-Entwickler, Daimler TSS</li>
<li>Wilhelm, Software-Entwickler, privat</li>
<li>Michael, Software-Entwickler, AX-Semantics</li>
<li>Harisyam, Master-thesis-student, Daimler</li>
<li>Tim, Webentwickler. Metazoa</li>
<li>Uwe, macht in Raumfahrt, selbständig</li>
<li>Elias, Software-Entwickler</li>
</ul>
<h3>Andreas Madsack - Erfahrungsbericht: DeepLearning basierte Dependency Parser</h3>
<p>(SyntaxNet, DRAGNN, CoreNLP, Spacy)</p>
<p>Slides:
<a href="https://github.com/mfa/talks/blob/master/deep%20learning%20dependency%20parser/slides.md">https://github.com/mfa/talks/blob/master/deep%20learning%20dependency%20parser/slides.md</a></p>
<h3>Uwe Sterr - Diskussion: Signalprozessierung mit machine learning</h3>
<p>o Methoden (NN, SVM)
o Vorgehensweisen
o Preprocessing (FFT, STFFT, wavelets)</p>
<p>SIGNAL PROCESSING BASED SVM CLASSIFIER FOR MIXED FAULT DETECTION IN INDUCTION MOTOR
http://www.jee.ro/covers/art.php?issue=WJ1343210133W500fc295dd9e6</p>
<p>Support Vector Machine for Abnormal Pulse Classification
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?rep=rep1&amp;type=pdf&amp;doi=10.1.1.206.4080</p>
<p>Problem 1:
Motor hat ein problem. Herausfinden woran es liegt.
Wavelets um lokale Ereignisse besser zu erfassen.
Wavelets sind quasi wie viele Filter auf das Signal.</p>
<p>Problem 2:
Pulsmessung mit drei Fingern (chinesische Medizin)
Wavelets um noise zu entfernen. FFT für die eigentliche Signalverarbeitung.</p>
<p>Discussion:
- binning in histgrams (for predictive maintenance)
- clusters als labeling</p>
<h4>next</h4>
<p>für R-Freunde: https://www.meetup.com/eRfahrungsaustausch-zum-Thema-R-in-Esslingen/events/245385607/</p>
<ul>
<li>next: 20.02.2018</li>
</ul> </div>
</li>
<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../mlugs-treffen-im-januar-2018/"
Expand Down Expand Up @@ -508,57 +561,6 @@ <h3>Wo:</h3>
<h3>Bitte meldet euch an unter:</h3>
<p><a href="https://www.letsmeet.click/c/machine-learning-user-group-stuttgart">https://www.letsmeet.click/c/machine-learning-user-group-stuttgart</a></p> </div>
</li>
<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../bericht-mlugs-treffen-im-april-2017/"
rel="bookmark"
class="nodec"
title="Permalink to Bericht MLUGS Treffen im April 2017">Bericht MLUGS Treffen im April 2017</a>
</h3>
</header>

<div class="postinfo">
<p class="published" title="2017-04-18T18:30:00+02:00"> 18. April 2017 </p>
</div><!-- /.postinfo -->

<div class="article"> <h2>Protokoll</h2>
<h3>Vorstellungsrunde</h3>
<ul>
<li>Andreas;aexea;Software-Entwickler</li>
<li>David;Diconium;Digital Analytics Consultant</li>
<li>Georg;;Dualer-Student Informatik</li>
<li>Alex;aexea;us-business-development</li>
<li>Michael;aexea;Software-Entwickler</li>
<li>Uwe;St2C;CEO</li>
<li>Ashant;;CEO</li>
</ul>
<p>1 Nachzügler</p>
<h3>kaggle Hands-On Titanic dataset</h3>
<p>a) using kaggle-website:
- <a href="https://www.kaggle.com/c/titanic/kernels">https://www.kaggle.com/c/titanic/kernels</a> -&gt; new script
- i.e. <a href="https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/first-try/edit">https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/first-try/edit</a></p>
<p>b) running in docker locally
- <a href="https://github.com/Kaggle/docker-python">https://github.com/Kaggle/docker-python</a></p>
<div class="highlight"><pre><span></span><code><span class="err">docker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it kaggle/python jupyter notebook --no-browser --ip=&quot;0.0.0.0&quot; --notebook-dir=/tmp/working --NotebookApp.token=&#39;&#39;</span>
</code></pre></div>

<p>Notebook zur letzten Lösung: <a href="https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/mlugs-hands-on/notebook">https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/mlugs-hands-on/notebook</a></p>
<h3>next</h3>
<ul>
<li>16.5.2017</li>
<li>Kaggle - Quora</li>
<li>
<p>gerne noch einen Vortrag</p>
</li>
<li>
<p>spaceapps challenge: 29.4./30.4. - <a href="https://2017.spaceappschallenge.org/">https://2017.spaceappschallenge.org/</a> - im shackspace</p>
</li>
<li>
<p>mlugs-hacken im shackspace am 6.5. ab 14 Uhr
<a href="http://shackspace.de/?page_id=713">http://shackspace.de/?page_id=713</a></p>
</li>
</ul> </div>
</li>

</ol><!-- /#post-list -->

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148 changes: 51 additions & 97 deletions author/machine-learning-usergroup-stuttgart11.html
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Expand Up @@ -47,6 +47,57 @@ <h3 class ="sitesubtitle"></h3>

<ol id="postlist" style="list-style-type: none;">

<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../bericht-mlugs-treffen-im-april-2017/"
rel="bookmark"
class="nodec"
title="Permalink to Bericht MLUGS Treffen im April 2017">Bericht MLUGS Treffen im April 2017</a>
</h3>
</header>

<div class="postinfo">
<p class="published" title="2017-04-18T18:30:00+02:00"> 18. April 2017 </p>
</div><!-- /.postinfo -->

<div class="article"> <h2>Protokoll</h2>
<h3>Vorstellungsrunde</h3>
<ul>
<li>Andreas;aexea;Software-Entwickler</li>
<li>David;Diconium;Digital Analytics Consultant</li>
<li>Georg;;Dualer-Student Informatik</li>
<li>Alex;aexea;us-business-development</li>
<li>Michael;aexea;Software-Entwickler</li>
<li>Uwe;St2C;CEO</li>
<li>Ashant;;CEO</li>
</ul>
<p>1 Nachzügler</p>
<h3>kaggle Hands-On Titanic dataset</h3>
<p>a) using kaggle-website:
- <a href="https://www.kaggle.com/c/titanic/kernels">https://www.kaggle.com/c/titanic/kernels</a> -&gt; new script
- i.e. <a href="https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/first-try/edit">https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/first-try/edit</a></p>
<p>b) running in docker locally
- <a href="https://github.com/Kaggle/docker-python">https://github.com/Kaggle/docker-python</a></p>
<div class="highlight"><pre><span></span><code><span class="err">docker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it kaggle/python jupyter notebook --no-browser --ip=&quot;0.0.0.0&quot; --notebook-dir=/tmp/working --NotebookApp.token=&#39;&#39;</span>
</code></pre></div>

<p>Notebook zur letzten Lösung: <a href="https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/mlugs-hands-on/notebook">https://www.kaggle.com/mfandreas/titanic/mlugs-hands-on/notebook</a></p>
<h3>next</h3>
<ul>
<li>16.5.2017</li>
<li>Kaggle - Quora</li>
<li>
<p>gerne noch einen Vortrag</p>
</li>
<li>
<p>spaceapps challenge: 29.4./30.4. - <a href="https://2017.spaceappschallenge.org/">https://2017.spaceappschallenge.org/</a> - im shackspace</p>
</li>
<li>
<p>mlugs-hacken im shackspace am 6.5. ab 14 Uhr
<a href="http://shackspace.de/?page_id=713">http://shackspace.de/?page_id=713</a></p>
</li>
</ul> </div>
</li>
<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../mlugs-treffen-im-april-2017/"
Expand Down Expand Up @@ -512,103 +563,6 @@ <h3>Wo:</h3>
<h3>Bitte meldet euch an unter:</h3>
<p><a href="https://www.letsmeet.click/c/machine-learning-user-group-stuttgart">https://www.letsmeet.click/c/machine-learning-user-group-stuttgart</a></p> </div>
</li>
<li class="post" >
<header class="posttitle">
<h3><a href="../bericht-mlugs-treffen-im-oktober-2016/"
rel="bookmark"
class="nodec"
title="Permalink to Bericht MLUGS Treffen im Oktober 2016">Bericht MLUGS Treffen im Oktober 2016</a>
</h3>
</header>

<div class="postinfo">
<p class="published" title="2016-10-20T18:30:00+02:00"> 20. October 2016 </p>
</div><!-- /.postinfo -->

<div class="article"> <h2>Protokoll</h2>
<h3>Vorstellungsrunde</h3>
<ul>
<li>Andreas; Software-Entwickler; aexea</li>
<li>Sebastian; arbeitet für 5Analytics</li>
<li>Stefan; interessiert sich für ML; hat eine Firma</li>
<li>Robin; techn. Biologe; interessiert, weil Bio</li>
<li>Michael; Software-Entwickler</li>
<li>Wilhelm; Software-Entwickler, privat ML</li>
<li>Alexander; Software-Architect; sucht Anwendungsbereiche für ML</li>
<li>@frankgerhardt ; selbständig; sucht die große BigData-Anwendung</li>
<li>Götz; Qualtätskontrolle mit ML</li>
<li>Uwe; R-Nutzer</li>
<li>Phillip;</li>
<li>Markus;</li>
<li>?</li>
</ul>
<h3>Meta</h3>
<p>Neues Pad bei hackmd.io. Slide mode ist cool. </p>
<p>PSA bei Twitter @mlugs_de folgen!</p>
<h3>R in Produktivumgebungen</h3>
<h4>Allgemeines</h4>
<p>Vortrag von 5Analytics</p>
<p>Dr. Sebastian Klenk ist einer der Gründer von 5Analytics</p>
<p>Ziel: aus Daten Vorhersagen zu treffen.</p>
<p>Ziel seiner Plattform: Statistiker. Vereinfachung für den Statistiker</p>
<p>Produkt: Softwareplatform für KI-Anwendungen</p>
<p>In ihrem Umfeld ist der standard <em>R</em>.</p>
<h4>Abgrenzung</h4>
<p>(von oben nach unten: Action up, Insights down)</p>
<ul>
<li>Analytics</li>
<li>pure Daten, Erkenntnisgewinn durch Mensch</li>
<li>Advanced Analytics</li>
<li>Clustering</li>
<li>Teilinterpretation der Daten</li>
<li>Predictive Analytics</li>
<li>Model schon vorhanden. Ergebnis ist Handlungsempfehlung</li>
<li>Artificial Intelligence</li>
<li>wichtig ist hier vor allem die Handlung. autonome Handlung</li>
<li>nicht unbedingt nachvollziehbar was die AI denkt oder warum sie etwas macht</li>
</ul>
<h4>Eine Art Application Server für R</h4>
<p>Demo ist ein Schuh-Shop mit Recommendation Engine, dynamic pricing, Rabattempfehlungen, ….</p>
<p>Berechnung in dem Beispiel ist in 300ms in R für die Produktempfehlungen.</p>
<p>Code: recommenderlab und reshape2 als Libraries. UBCF (user based) für den Recommender.
Die Webseite macht RPC-calls gegen die Recomender-Engine und bekommt die Prediction in JSON zurück.</p>
<p>Plus für R aus Sicht von Sebastian ist, dass man leicht neue Methoden in R schreiben kann.</p>
<p>Ziel in Unternehmen ist robuste Software. Deshalb Event-Based-Servermodel mit 1 Prozess und 3 Threads (Reader, Worker, Writer). Im Hintergrund R-Prozesse die vom Worker-Thread aus aufgerufen werden. Prediction ist super schnell. Deshalb geht das in diesem Model ohne Timeouts.</p>
<p>Architektur:
- Streams eingehend und ausgehend
- Pool von R Worker-Prozessen (Python ist in Arbeit)
- Storage Worker mit Abstraktion der Daten (SQL, Elastic Search, MongoDB)</p>
<p>Aktuell wird wöchtentlich das ganze Model neu berechnet.</p>
<p>Mathematiker machen eher R. Informatiker eher Python. Deshalb kommt Python zur Plattform dazu.</p>
<p>5analytics macht auch die Modelle für die meisten Kunden dazu.
Sie verkaufen also nicht nur den Server mit der Software as a Service.</p>
<p>Für das dynamic Pricing aus der Demo-Anwendung wird ein <em>Cox Proportional Hazard Model</em> verwendet. Die Baseline-Hazard-Function betrachtet Preis (x) und Wahrscheinlichkeit des Kaufs (y). Durch Änderung des Preises (Empfehlung für Rabatte oder auch für grundsätzlich höhere Preise) lässt sich die Kaufwahrscheinlichkeit beeinflussen ohne unnötige Rabatte zu geben.</p>
<p>harte Echtzeit: Antwort nach garantierter Zeit
weiche Echtzeit: Antwort im vertretbaren Rahmen.</p>
<p>Verwenden keine Neuronalen Netze. Allerdings SVMs. SVMs haben eine schöne Theorie, bringen aber keinen Vorteil bzgl. der Performanz. Die zahlreichen Parameter erschweren das Tuning.</p>
<h3>R</h3>
<p>Uwe Sterr</p>
<p>Aufgabe eines Datascientist: Hole die Essenz aus dem Datenwust</p>
<p>Uwe zeigt Beispiele mit R.</p>
<p>Er verwendet <a href="http://shiny.rstudio.com/">shiny</a> als Webserver.</p>
<p>Visualisierung für Kunden, in Python mit <a href="http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html">Bokeh</a>, zum Selbstexplorieren. </p>
<h3>Take Away</h3>
<p>https://www.youtube.com/watch?v=6S9r_YbqHy8</p>
<p>GOTO 2012 • The R Language The Good The Bad &amp; The Ugly • John Cook</p>
<h3>A most completly chart of Neural Networks</h3>
<p><img alt="" src="http://www.coolinfographics.com/storage/post-images/Neural-Networks-Chart.png"></p>
<h3>Kaggle</h3>
<p>interessante Aufgaben:</p>
<ul>
<li>
<p>https://www.kaggle.com/c/melbourne-university-seizure-prediction</p>
</li>
<li>
<p>https://www.kaggle.com/c/leaf-classification</p>
</li>
</ul>
<p>wer bei einer Aufgabe in einem mlugs-Team mitmachen möchte: schreibt bitte auf Twitter an @mlugs_de</p> </div>
</li>

</ol><!-- /#post-list -->

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