Abstract
In Big Data Use-Cases ist es sehr wichtig, dass Maschine Learning Verfahren
angewendet werden. Durch die kontinuierliche Verarbeitung der Daten passen sich
die Algorithmen so automatisch an.
Obwohl Big Data Maschine Learning ein neues Feld ist, gibt es bereits
verschiedene Technologien und Plattformen, die sowohl für den Data Analytics
Prozess als auch die produktive Verarbeitung der Daten mit den gelernten
Algorithmen vielversprechend sind. In einem Projekt wurde eine Übersicht an (Open
Source) Maschine Learning Technologien erstellt und ihre Eigenschaften für das Big
Data Umfeld analysiert.
Das Ergebnis: Die Technologien sind sehr heterogen in Funktionsweise, Einsatzgebiet, Reifegrad und Eigenschaften. Der Vortrag soll eine Orientierung geben, um passende Technologien für sich aussuchen zu können.
Referent: Richard Leibrandt, WidasConcepts
Richard Leibrandt ist Consultant bei WidasConcepts im Bereich Big Data.
Sein Fokus liegt in der Analyse, Konzeption und Implementierung von Data Science
Lösungen.