1. MLUGS Treffen im November 2018

    Unser 23. Treffen ist am Dienstag, dem 20.11. in der Marienstrasse 23 bei AX Semantics.

    Language: German only.

    Themen:

    Mit reticulate Python innerhalb von R verwenden

    Jens Bruno Wittek, Data Scientist, AKKA DSW GmbH https://www.akka-digital.com Vorstellung des R-Pakets reticulate, das von RStudio dieses Jahr veröffentlicht wurde und es einfacher macht die Stärken beider Sprachen miteinander zu verbinden. Inhalte sind u.a.:

    • Erstellung und Veränderung von Python-Objekten in R
    • Verwendung von Python-Code, Skripten und Modulen in R
    • Arbeiten mit Environments und verschiedenen Python-Versionen
    • Python REPL / Interpretor in R verwenden
    • Reporting

      Die Darstellung ist eher technisch orientiert. Am Ende wird an einem Machine-Learning-Use-Case gezeigt, wie reticulate auf verschiedene Weisen angewendet werden kann. https://github.com/rstudio/reticulate

    Bericht von der PyCon 2018

    Jens Bruno Wittek, Data Scientist, AKKA DSW GmbH https://www.akka-digital.com

    • Möglichkeiten, um die Performance von pandas-DataFrames zu verbessern
    • Deployment von Machine-Learning-Modellen

    Wir suchen weitere Vorträge.

    Stellt eure Projekte/Lösungen/Ideen vor.

    Wann:

    20. November 2018 um 18:30

    Wo:

    Marienstrasse 23, Stuttgart, AX Semantics (1. OG)

    Bitte meldet euch an unter:

    https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart

  2. Bericht MLUGS Treffen im Oktober 2018

    Protokoll

    Vorstellungsrunde

    • Andreas, Software-Entwickler, AX-Semantics
    • Uwe, selbständig Raumfahrt
    • Jens, Data-Scientist, AKKA
    • Wolfgang, Software-Entwickler, privat
    • Wilhelm, Software-Entwickler
    • Stefan, Physiker, AX-Semantics
    • Benedikt, Daimler
    • Johannes, Solution-Architekt
    • Gregor, Informatiker, im Sabatical
    • Jens, Software-Entwickler
    • Effi, Medieninformatik
    • Jonathan, Datenanalyse Neuro
    • Enayet, Software-Entwickler
    • Matthias, Informatiker
    • Gerhard, CEO, Ciocene

    Thema 1: Herausforderungen und Methodik für die generische Klassifikation und Aufbereitung unstrukturierter Daten in Unternehmen

    Gerhard Deuter, CEO Ciocene GmbH https://ciocene.com

    Tags: - NLU - NLP - Neuronale Netze

    Herausforderungen und Methodik für die generische Klassifikation und Aufbereitung unstrukturierter Daten in Unternehmen. Um einen maximalen Automatisierungsgrad zu erreichen müssen unter anderem Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Verrechtung sichergestellt werden. Schwerpunkt des Vortrages sind semantische Analysemethoden (NLU), dynamische Erstellung von Use Case- und anfragerelevanten Kontexten, sowie Themen rund um die Funktionen, Zuverlässigkeit und Performance industrietauglicher Stacks und Bibliotheken.

    verwenden spacy, nltk, theano, tensorflow

    Thema 2: Puls Klassifizierung mittels logistic regression

    Uwe Sterr, CEO ST2C GmbH https://www.st2c.de

    Erkennen einer Pulsform in einem verrauschtem Signal

    • Feature engineering
    • Dynamic time warp (dtw)
    • Logistic regression

    misc

    die mlugs hat jetzt einen slack: https://mlugs.slack.com

    next

    • 2018-11-20
    • Vortrag zu: https://github.com/rstudio/reticulate
  3. MLUGS Treffen im Oktober 2018

    Unser 22. Treffen ist am Dienstag, dem 16.10. in der Marienstrasse 23 bei AX Semantics.

    Language: German only.

    Themen

    Thema 1: Herausforderungen und Methodik für die generische Klassifikation und Aufbereitung unstrukturierter Daten in Unternehmen

    Gerhard Deuter, CEO Ciocene GmbH

    Um einen maximalen Automatisierungsgrad zu erreichen müssen unter anderem Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Verrechtung sichergestellt werden. Schwerpunkt des Vortrages sind semantische Analysemethoden (NLU), dynamische Erstellung von Use Case- und anfragerelevanten Kontexten, sowie Themen rund um die Funktionen, Zuverlässigkeit und Performance industrietauglicher Stacks und Bibliotheken.

    Tags:

    • NLU
    • NLP
    • Neuronale Netze
    Thema 2: Puls Klassifizierung mittels logistic regression

    Uwe Sterr, CEO ST2C GmbH

    Erkennen einer Pulsform in einem verrauschtem Signal

    • Feature engineering
    • Dynamic time warp (dtw)
    • Logistic regression
    Wir suchen weitere Vorträge.

    Stellt eure Projekte/Lösungen/Ideen vor.

    Wann:

    16. Oktober 2018 um 18:30

    Wo:

    Marienstrasse 23, Stuttgart-Süd, AX Semantics (1. OG)

    Bitte meldet euch an unter:

    https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart

  4. Bericht MLUGS Treffen im September 2018

    Protokoll

    Vorstellungsrunde

    • Andreas, Software-Entwickler, AX Semantics
    • Jens, Data-Scientist, AKKA
    • Thomas, Software-Entwickler, Vialytics
    • Patrick, Gründer, Vialytics
    • Wilhelm, Software-Entwickler, Automotive
    • Benedikt, Datascientist, Daimler
    • Stefan, Physiker, AX Semantics
    • Michael, Software-Entwickler, AX Semantics
    • Max, Gründer, Deep Green
    • Thilo, Student, Business-Analytics
    • Christoph, Software-Entwickler, Frauenhofer IPA
    • Brandon, Software-Entwickler, Frauenhofer
    • Arne, Software-Entwickler, selbständig
    • David, Digital-Analytics-Consultant, diconium

    Andreas - PyTorch vs. Tensorflow

    pro pytorch

    • explizit! die forward function muss implementiert werden
    • debugging. kann mit pdb/print erfolgen. weil es einfach python ist
    • PyTorch may be used as a numpy replacement for things not neural network related

    pro tensorflow

    • viel mehr beispiele/tutorial/blogposts
    • sehr viel größere community
    • google

    Beispiele

    visualisierung

    eager-mode (quasi pytorch in tensorflow)

    Vergleiche von anderen

    misc

    sequence lib in pytorch: https://github.com/pytorch/fairseq

    Patrick - Vialytics

    • machen Straßenzustandserfassung
    • verwendet werden iphones und die werden kehrmaschinen/müllwagen/... eingebaut
    • mithilfe einer app. gps und accelerometer
    • straßen werden bewertet (mit Noten)
    • verwendet Faster-RCNN
    • Google Object Detection API (lokal, nicht in der cloud)
    • Problem ist die Qualität der Annotation der Bilder
    • Google Object Detection API hat häufig out-of-memory

    next

    • Datum: 2018-10-16
    • für Vorträge gerne an melden
  5. MLUGS Treffen im September 2018

    Unser 21. Treffen ist am Dienstag, dem 18.09. in der Marienstrasse 23 bei AX Semantics.

    Language: German only.

    Thema:

    Thema 1: PyTorch vs. Tensorflow

    • Warum PyTorch und nicht Tensorflow/Keras?
    • Ein paar Codebeispiele
    • viele Links für den Einstieg in PyTorch
    Thema 2:

    Patrick von Vialytics stellt vor, was sie mit Machine Learning machen und welche Probleme sie zu lösen haben.

    Wir suchen weitere Vorträge.

    Stellt eure Projekte/Lösungen/Ideen vor.

    Wann:

    18. September 2018 um 18:30

    Wo:

    Marienstrasse 23, Stuttgart-Süd, AX Semantics (1. OG)

    Bitte meldet euch an unter:

    https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart

  6. Bericht MLUGS Treffen im Juni 2018

    Protokoll

    Vorstellungsrunde

    • Andreas, Software-Entwickler, AX Semantics
    • David, Digital-Analytics-Consultant, diconium
    • Lukas, luftdaten.info
    • Michael, Software-Entwickler, AX Semantics

    Michael - Understanding LSTMs

    http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

    Michael erklärt uns den Blogpost und die Grafiken darin.

    Andreas - dotAI Highlights

    Andreas - CoNLL–SIGMORPHON 2018 Shared Task: Universal Morphological Reinflection

    misc

    Papers

    slides / blogposts

    Courses

    next

    • erstmal Sommerpause
    • Datum: 2018-09-18
    • Vorträge

      • Uwe: Lösung von seines Problems unter Verwendung von DTW
      • (weitere Vorschläge sind willkommen!)
  7. MLUGS Treffen im Juni 2018

    Unser zwanzigstes Treffen ist am Dienstag, dem 19.06. in der Marienstrasse 23 bei AX Semantics.

    Language: German only.

    Thema:

    • Uwe stellt die Lösung von seinem Problem unter Verwendung von DTW vor. :)

    • Andreas erzählt Highlights von der dotAI

    Wir suchen weitere Vorträge.
    Stellt eure Projekte/Lösungen/Ideen vor.

    Wann:

    19. Juni 2018 um 18:30

    Wo:

    Marienstrasse 23, Stuttgart-Süd, AX Semantics (1. OG)

    Bitte meldet euch an unter:

    https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart

  8. Bericht MLUGS Treffen im Mai 2018

    Protokoll

    Vorstellungsrunde

    • Andreas, Software-Entwickler, AX Semantics
    • Uwe, macht Raumfahrt, versucht da ML einzusetzen
    • Thomas, Daimler, Analytics
    • Benedikt, Daimler, Ersatzteilpreisvorhersage
    • Wilhelm, Software-Entwickler, privat ML
    • Patrick, Institut für Photogrammetrie, Theorie von DL
    • Michael, Software-Entwickler, AX-Semantics
    • Burkhard, Ulm Uni, Maschinenüberwachung
    • David, aus Ulm
    • Phil, Software-Entwickler, Hobby mit RPI und ML

    Cats vs. Dogs Hands-On

    import keras
    import matplotlib.pyplot as plt
    from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    
    model = keras.models.load_model('cats_and_dogs_small_2.h5')
    test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
    predict_generator = test_datagen.flow_from_directory(
            'predict',
            target_size=(150, 150),
            batch_size=1,
            class_mode=None)
    
    for _ in range(8):
        img = next(predict_generator)
        y = model.predict(img)
        print(y)
        plt.figure()
        plt.imshow(img[0])
        plt.show()
    

    Uwe stellt ein Signalverarbeitungsproblem vor

    misc

    next

    • Uwe stellt die Lösung von seinem Problem unter Verwendung von DTW vor. :)
    • (weitere Vorschläge sind willkommen!)

    Date: 2018-06-19

  9. MLUGS Treffen im Mai 2018

    Unser neunzehntes Treffen ist am Dienstag, dem 15.05. in der Marienstrasse 23 bei AX Semantics.

    Language: German only.

    Thema:

    • Cats vs. Dogs Hands-On

      • wir gehen zusammen durch den Code eines Katzen vs. Hunde Klassifikators
      • der Code läuft mit GPUs auf AWS
      • jeder kann (sofern Notebook mitgebracht) mit dem Code rumprobieren

    Wir suchen weitere Vorträge.
    Stellt eure Projekte/Lösungen/Ideen vor.

    Wann:

    15. Mai 2018 um 18:30

    Wo:

    Marienstrasse 23, Stuttgart-Süd, AX Semantics (1. OG)

    Bitte meldet euch an unter:

    https://www.meetup.com/Machine-Learning-UserGroup-Stuttgart

  10. Bericht MLUGS Treffen im April 2018

    Protokoll

    Vorstellungsrunde

    • Andreas, Software-Entwickler, AX Semantics
    • Alessia, hat Kognitionswissenschaften studiert
    • Katja, macht ML, Finanzen
    • Tobias, Conversional
    • Markus, Applications-Ing, Mathworks
    • Barbara, macht steno
    • Enrique, Entwickler, Mimacom
    • Michael, Software-Entwickler, AX Semantics

    +1 Nachzügler

    Learnings aus dem Erstellen eines Ordering-Sequence-Models (Andreas Madsack)

    • wir haben hier mitgemacht: http://taln.upf.edu/pages/msr2018-ws/SRST.html
    • Aufgabe bearbeitet. Lösung abgegeben. Aber keine guten Ergebnisse
    • Viel gelernt, Setup für Teilnahme an Workshops gebaut
    • Ziel: sequence-Models auf andere Probleme anwenden.

    News

    Konferenzen

    • Auf dieser Website gibt es eine Liste mit Konferenzen in Europa. Wem mehr bekannt sind möge diese bitte ergänzen. Wer Konferenzen empfehlen oder davon berichten kann, ist herzlich eingeladen, dies bei einem unserer Treffen zu tun. Es spielt dabei keine Rolle ob in 5 Minuten oder 1 Stunde berichtet wird, jeder Beitrag ist gerne gesehen.
    • Die Registrierung für die International Conference on Machine Learning (ICML) ist seit dem 2018-04-16 möglich.

    Meetups

    Folgende Meetups (o. ä.) finden in nächster Zeit im Raum Stuttgart statt und beschäftigen sich mit Machine Learning oder einem nahen Feld wie beispielsweise Data Science:

    Berichte von den Meetups sind bei den Treffen im Mai oder Juni gerne gesehen.

    Paper

    Blog posts

    Bücher

    General News

    • KI-System vermehrt sich selbst, um effizienter zu werden, Paper, Golem
    • Deepmind zerstört neuronale Netze, um sie zu verstehen, Deepmind, Golem
    • Linux Foundation startet Projekt für Open-Source-KI, Golem
    • Baidu zeigt Übersetzungsgerät für unterwegs, Golem
    • Google-Mitarbeiter protestieren gegen Militärprojekt Maven, Golem
    • Initiative Applied AI: KI verstehen und ihren Gesellschaftseinfluss diskutieren, Golem
    • Eine künstliche Intelligenz als Bürgermeister (4000 Stimmen, Platz 3), Golem
    • Forscher lernen KI mit Hilfe eines Hundes an, Paper, Golem
    • Google AIY Vision und Voice: Tensorflow-KI und Raspberry Pi im Pappwürfel, Golem

    Sonstiges

    Problemvorstellungen

    Strings matchen

    i.e.

    # 005?Lastschrifteinzug?009500?NR6288xxxxxx AMAZON.DE LUKAUFUMSATZ05.0xxx0522???VISA AMAZON EU AMAZON.DE
    # 005?Lastschrifteinzug?009500?NR6288xxxxxx AMAZON.DE LUKAUFUMSATZ16.0xxx3407???VISA AMAZON SVCS EU-DE AMAZ
    

    Es sollen Kostenstellen zusammen gemappt werden. Dabei unterscheiden sich meist die Rechnungsnummern. Ein Distanzmaß wie Jaro–Winkler bewertet nicht, ob der Unterschied nur die Rechnungsnummmer ist, oder der Name der buchenden Firma.

    Lösungsvorschlag: teilstrings clustern. Bevorzugt Name der buchenden Firma.

    next

    nächster Termin: 2018-05-15