MLUGS

Protokoll

Intro

Das Ziel der MLUGS ist der Austausch über Machine-Learning-Themen.

Teilnehmer

• Andreas, Software-Entwickler, AX-Semantics, Sprachverarbeitung (NLP, NLG)
• Uwe, ST2C, Laserkommunikation im All
• Till Lorentzen, Software Engineer, autoRetouch
• Jens, Data-Scientist, AKKA
• Paul, Student, HS Esslingen
• Silvana, Data Scientist, autoRetouch

• Robert, Biologe & Gründer, Curedatis

• weitere

Silvana, Till, Uli: ML in Produktion bei autoretouch

• produkt macht (u.a.) freistellen von Fotos
• ermöglicht batch-processing von größerer menge fotos
• läuft in der Google Cloud
• businesslogic in spring und mittels camunda BPMN engine für die Retouche Prozesse (java) ... ML components in microservices Python
• semantic segmentation: deeplab v3+ -- encoder-decoder - atrous-separable-convolution-semantic-segmentation
• problem: sehr hohe auflösung (4k); hohe qualitätsanforderungen
• generative modelle sind noch nicht gut genug

Robert: Automatisierte Analyse medizinischer Daten z.B. aus Studien mit Hilfe von NLP bei CUREDATIS.

• heute hat man eher zuviele wissenschaftliche arbeiten -> schwer den überblick zu behalten
• in den publikationen die interessanten dinge annotiert
• proof-of-concept mit bi-lstm + CRF + glove vectoren
• https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition
• https://en.wikipedia.org/wiki/SpaCy
• https://allenai.github.io/scispacy/

Paul: Anomalieerkennung mit Hilfe eines Komprimierungsalgorithmus am Beispiel von Daten aus dem Schlaflabor

• context tree weighting (CTW)
• arousal regionen finden mit CTW
• Input: ekg-daten, brustumfang, luftzufuhr, ...
• output: arousal-score
• problem: viele zeitreihen; keine klare trennung der score am ende

misc

• On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

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• date: 2021-05-18
• talks:
  • Uwe: Adaptive Optik