Data Science mit Milch und Zucker

++++ Unsere 33. Podcast-Episode: Natalie Gerhardt über Chemometrics in der Lebensmittelauthentifizierung und Qualitätssicherung ++++

Hallo und herzlich willkommen zur neuen Episode des Podcasts „Data Science mit Milch und Zucker“! Im Podcast Nr. 33 geht es um den Einsatz von Data Science und chemometrischen Methoden zur Authentifizierung von Lebensmitteln und der Sicherung von Qualität. Zu Gast ist Natalie Gerhardt, Professorin für Analytische Chemie mit dem Schwerpunkt Chemometrie und Data Science. Sie ist Expertin im Bereich der Überprüfung der Authentizität und Echtheit von Lebensmitteln und gewährt uns tiefgehende Einblicke in die praktischen Herausforderungen sowie innovative Lösungsansätze – insbesondere durch den Einsatz von...

+++ Unsere 32. Podcast-Episode: Philipp Paraguya über digitale Transformation, KI und A/B-Testing +++

Hallo und herzlich willkommen zur neuen Episode des Podcasts „Data Science mit Milch und Zucker“! Heute freuen wir uns, Philipp Paraguya, Manager bei der ALDI Data & Analytics Services GmbH, als Gast zu begrüßen. Philipp ist ein erfahrener Experte für digitale Transformation und künstliche Intelligenz in Unternehmen. Mit seiner langjährigen Erfahrung in der Tech- und Beratungsbranche teilt er spannende Einblicke in die Implementierung von KI-Technologien und datengetriebene Entscheidungsfindung.

In dieser Folge sprechen wir über die Bedeutung von A/B-Testing und datenbasierten Experimenten für Unternehmen. Philipp erklärt, warum A/B-Tests...

Der Podcast dreht sich um das Thema Federated Learning und seine Anwendung in der Industrie 4.0. Der Gast, Michael Kühne-Schlinkert, Gründer und CEO von Katulu GmbH, beschreibt, wie Federated Learning genutzt wird, um künstliche Intelligenz direkt bei den Dateneigentümern zu trainieren, ohne dass Daten zentral gesammelt werden müssen. Das Verfahren bietet Vorteile wie Datenschutz, Kosteneffizienz und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben. Ein praktisches Beispiel ist die Anwendung in der Automobilindustrie, bei der Modelle in den Fahrzeugen trainiert und optimiert werden. Herausforderungen bestehen insbesondere in der Heterogenität der Systeme und der Datenaufbereitung. Federated Learning ist noch nicht weit verbreitet, bietet aber großes...

In dem Podcast wurde über die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der generativen KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), gesprochen. Dr. Johannes Köppern erklärt die Unterschiede zwischen LLMs und General AI, wobei er auf die Schwierigkeiten der Reproduzierbarkeit und Vorhersagbarkeit von Modellen eingeht. Ein weiteres Thema waren Agentensysteme, die durch die Nutzung von Werkzeugen und dynamischen Planungsfähigkeiten neue Möglichkeiten eröffnen. Es wurden auch die Kosten und der Preisverfall bei der Nutzung von Modellen wie GPT-4 angesprochen, was die Anwendung solcher Technologien zunehmend erschwinglicher macht.