Dass geeignete Daten die Grundlage für erfolgreiche Machine-Learning-Verfahren sind, ist kein Geheimnis mehr. Wie kommt man aber an die Daten? Eine Möglichkeit ist Remote Sensing. Bei unserem Freitagnachmittag-Kaffeeplausch vertiefen wir das Thema mit dem AI-Guru Dr. Tristan Behrens und unserem Data Scientist Manuel Dörr.
Liebe Besucher des prognostiCASTs,
unter Remote Sensing, im Deutschen Fernerkundung, versteht man die Gewinnung von Informationen über nicht direkt zugängliche Objekte durch die von ihnen reflektierte oder emittierte Strahlung. Dabei können viele Datenquellen herangezogen werden: Ballons, Drohnen und Flugzeuge können ebenso Daten liefern wie Satellitenaufnahmen – ein bekanntes Anwendungsbeispiel solcher Daten ist Google Earth. Warum auch bei der Anwendung von Remote Sensing absolute Kreativität gefordert ist und wie diese Form der Datengewinnung mit Machine Learning zusammen echten Mehrwert liefern kann, erklären wir in unserem Podcast.
Sie möchten mehr über den Umfang von Daten erfahren, damit sie sinnvoll verwendet werden können? Vielleicht ist dieser Beitrag etwas für Sie: