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)