#58 HeadsOfData #49 mit Dr. Kevin Schawinski | Co-Founder & CEO Modulos AG | Die richtige Abstraktionsebene für KI
Dr. Kevin Schawinski ist ein ehemaliger Star-Forscher. Er hat ein
Startup mitgegründet, mit welchem er an der richtigen
Abstraktionsebene für künstliche Intelligenz arbeitet.
51 Minuten
Podcast
Podcaster
Beschreibung
vor 3 Jahren
Dr. Kevin Schawinski ist ein ehemaliger, renommierter
Astrophysik-Professor, welcher ein Startup mitgegründet hat, das an
der richtigen Abstraktionsebene für Machine Learning arbeitet.
Modulos AG: https://www.modulos.ai/ LinkedIn Kevin:
https://www.linkedin.com/in/kevin-schawinski-517b2a74/ LinkedIn
Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/ Feedback
zum Podcast: info@datenbusiness.de Die Themen heute:
Startup-Gründer als Ex-Physik-Prof. (ab 00:49) Machine Learning
befindet sich heute auf der falschen Abstraktionsebene. (ab 07:22)
Zweite Generation von AutoML: Pull- statt Push-Umgebung. (ab 13:26)
MLOps. (ab 20:36) Welche Probleme kann man mit Modulos angehen? (ab
28:41) Machine Learning Modelle, Kaggle-Wettbewerbe und
Domänenwissen. (ab 29:43) Konkret zur Modulos Software. (ab 35:07)
Machine Learning bei Milchbauern. (ab 37:22) Machine Learning in
der Astrophysik. (ab 39:47) Vorteile von AutoML und Forschung. (ab
41:22) Pricing Modulos. (ab 43:49) Prognose: Adoption und Tragweite
von AutoML in 5 Jahren. (ab 46:25)
Astrophysik-Professor, welcher ein Startup mitgegründet hat, das an
der richtigen Abstraktionsebene für Machine Learning arbeitet.
Modulos AG: https://www.modulos.ai/ LinkedIn Kevin:
https://www.linkedin.com/in/kevin-schawinski-517b2a74/ LinkedIn
Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/ Feedback
zum Podcast: info@datenbusiness.de Die Themen heute:
Startup-Gründer als Ex-Physik-Prof. (ab 00:49) Machine Learning
befindet sich heute auf der falschen Abstraktionsebene. (ab 07:22)
Zweite Generation von AutoML: Pull- statt Push-Umgebung. (ab 13:26)
MLOps. (ab 20:36) Welche Probleme kann man mit Modulos angehen? (ab
28:41) Machine Learning Modelle, Kaggle-Wettbewerbe und
Domänenwissen. (ab 29:43) Konkret zur Modulos Software. (ab 35:07)
Machine Learning bei Milchbauern. (ab 37:22) Machine Learning in
der Astrophysik. (ab 39:47) Vorteile von AutoML und Forschung. (ab
41:22) Pricing Modulos. (ab 43:49) Prognose: Adoption und Tragweite
von AutoML in 5 Jahren. (ab 46:25)
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