Bericht MLUGS Treffen im Februar 2019
19. February 2019
Protokoll
Vorstellungsrunde
- Andreas, Software-Entwickler, AX-Semantics
- Thilo, studiert
- Jens, Data-Scientist, AKKA
- Thomas, Physiker / Data-Scientist
- Wilhelm, Software-Entwicker
- Sharif, Master in ML
- Friedrich, Student, Vialytics
- Lambert, Data-Scientist
- Arne, Luft- und Raumfahrt, Student
- Silvana, Data-Scientist, Breuninger
- Matthias, Data-Berater
- Lukas, Data-Scientist, Sprint1
- Tin, Wirtschafts-Ing, Daimler
- Thomas, Software-Entwicker, Vialytics
- David, Digital-Analytics-Consultant/Data-Scientist, Diconium/VW
Thilo Hofmeister: BERT
- https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html
- https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
- Kontext: NLP, NLI, NLU
- Beispiel für Anwendungen: 2 Fragen sind gleich (Quora), Q&A (SQuAD), NER
- mit BERT trainierte systeme sind knapp unter menschlichem Level
- Transformer Encoder als Basis
- http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
- https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
Zusatzlinks:
- https://ai.googleblog.com/2019/01/transformer-xl-unleashing-potential-of.html
- https://blog.openai.com/better-language-models/
Vialytics - Technisches Update
- Problem: Rissbildung und Schlaglöcher in den Straßen automatisch finden
- Verwenden: Google Object Detection API
- Sind inzwischen gut genug, um die erste Klassifizierung voll automatisch zu machen. Ein Mensch schaut sich dann die Problemfälle an.
- standardisierung des taggens mithilfe eines Cheatsheet, damit alle gleich taggen
- erste Versuche mit FaaS (Google Cloud ML Engine)
misc:
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- 2019-03-19
- Themen:
- Thilo: eine Kaggle-Challenge