Kalender von Veranstaltungen
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Machine Learning Competition
Machine Learning Competition
In diesem Semester wollen wir das erste Mal über die Osterferien eine Machine Learning Competition für alle STADS Mitglieder veranstalten!
Die Competition wird sich an Kaggle-Klassikern wie Boston House Prices oder Titanic orientieren. Ihr erhaltet ein Datensatz mit einem Regressions- oder Klassifikationsproblem. Für etwa die Hälfte der Daten ist die Zielvariable (z.B. der Immobilienpreis) gegeben. Ihr müsst anschließend eine Vorhersage für die fehlenden Datenpunkte machen. Dafür könnt ihr alle Modelle eurer Wahl benutzen: Klappt eine lineare Regression gut? Oder sind vielleicht doch Random Forests oder neuronale Netze besser? Oder lieber alles zusammen? Eure Prediction schickt ihr dann zum Schluss an uns zurück und das Team mit der besten Vorhersage gewinnt!
Es wird zwei Ligen für Anfänger und Fortgeschrittene geben. Für die Anfänger stellen wir Beispiel-Notebooks für ähnliche Probleme zur Verfügung. Auch wenn ihr keine Vorerfahrung mit Machine Learning habt, könnt ihr hier anfangen und Euch an den Beispielen langarbeiten. Immer nach dem Motto „Learning by doing“!
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Credit Risk Modeling
Credit Risk Modeling
Nach einer langen Osterpause freuen wir uns, euch die nächste Veranstaltung mit unserem Kooperationspartner Deloitte ankündigen zu dürfen! Ihr werdet in dem Vortrag Einblicke in verschiedene Methodiken und Ansätze des Credit Risk Modelings erhalten. Anschließend habt ihr bei einem Get Together in kleinerer Runde die Möglichkeit, euch mit den Beratern von Deloitte auszutauschen und Kontakte zu knüpfen.
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Data & Analytics in Mobility & Transportation
Data & Analytics in Mobility & Transportation
Der Einsatz von mathematischen Modellen und KI-Methoden kann Prozesse in allen Bereichen des Transportsektors optimieren – von städtischer Mobilität über Anwendungen in der Logistik bis hin zur Luftfahrt. Mit Fokus auf den Bereich Luftfahrt wird ein entwickeltes Prognosemodell für einen Flughafen von der Datenanbindung bis hin zur Erstellung eines Prototypen vorgestellt. Neben der klassischen Luftfahrt können mathematische Modelle auch für die Infrastrukturplanung neuer Mobilitätskonzepte, wie z.B. Urban Air Mobility, angewendet werden. In diesem Zusammenhang wird ein datengetriebener Ansatz für die Optimierung von Landeplatzpositionierungen und Flottengrößen für Flugtaxis motiviert.
d-fine ist ein europäisches Beratungsunternehmen mit Fokus auf analytisch anspruchsvolle Themen, die von naturwissenschaftlich geprägten Mitarbeitern mit einem hohen Maß an Verantwortung für zukunftsfähige Lösungen und ihrer nachhaltigen technologischen Umsetzung bearbeitet werden. Als Referenten dürfen wir Janina Erb und Dr. Thorsten Sickenberger begrüßen.