Webinar

Machine Learning kann in jeder Branche einen Mehrwert schaffen. Denn Kunden erwartet Informationen nicht nur in Echtzeit, sondern immer öfter auch proaktiv. Zudem ist es eine der größten Herausforderungen für Unternehmen, auf kritische Momente zu reagieren, bevor es zu spät ist - zum Beispiel bei Betrugerkennung von Finanztransaktionen oder vorausschauender Wartung im industriellen Umfeld.

Apache Kafka wird in immer mehr Unternehmen bereits als zentrales Nervensystem genutzt. Machine Learning ist eine hervorragende Ergänzung! Kafka wird sowohl für die Datenintegration als auch für das Trainieren, Anwenden und Überwachen analytischer Modelle verwendet.

Welche Mehrwerte wollen wir in diesem Vortrag vorstellen?

• Vereinfachung von hochverfügbaren Echtzeit-Datenströmen
• Entkopplung von Training und Wartung von analytischen Modellen
• Nutzung von Echtzeit oder Batch je nach Bedarf in Kombination mit verschiedenen Technologien

Dieser Vortrag zeigt, wie Sie eine hochskalierbare und zuverlässige Machine Learning Infrastruktur ohne ein Data Lake aufbauen können. Streaming-Daten werden direkt über Apache Kafka von verschiedenen Quellsystemen integriert, verarbeitet und für Machine Learning eingesetzt.

Der Vortrag vergleicht diese moderne Streaming-Architektur mit traditionellen Batch- und Big-Data-Alternativen und erklärt die Vor- und Nachteile der Ansätze.