Audiobearbeitung mit maschinellem Lernen

02/29/24 • 25 min

Anwendungen und Herausforderungen der Audiobearbeitung

In diesem Podcast diskutieren wir mit Felix Burkhardt, Leiter der Forschung bei AudEERING, über Anwendungen der Audiobearbeitung mit maschinellem Lernen. Wir gehen auf verschiedene Bereiche wie Sprach- und Nicht-Sprach-Audioanalyse ein und betonen die Bedeutung der Mensch-Maschine-Interaktion. Beispiele sind intelligente Kopfhörer, die den Klang basierend auf der Umgebung anpassen, und die Erkennung von Emotionen zur Verbesserung der menschenähnlichen Kommunikation in verschiedenen Bereichen wie Gaming, Automobil und Gesundheitswesen. Felix hebt Herausforderungen wie das Labeln von Daten für das Training von Modellen und die Notwendigkeit von generalisierbaren Lösungen in der domänenspezifischen KI-Landschaft hervor.

Anwendungen und Herausforderungen der Audiobearbeitung

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Unlocking Data Science Excellence: Insights for Novices and Pros in Large Corporations

(english-speaking podcast guest) About the organizational challenges for Data Scientists

Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/

Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/

Unter dem folgenden Link findest du das LinkedIn Profil von Dr. Carlotta Schatten: https://de.linkedin.com/in/carlotta-schatten

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The World of Data: A Podcast on Knowledge Graphs and Databases

(english-speaking podcast guest) Exploring the Intersection of AI, Knowledge Graphs, and Database Technology

+++Unsere 23. Podcast-Episode: Die Welt der Daten: Ein Podcast über Wissensgraphen und Datenbanken+++

(English Version below)

In der aktuellen Folge unseres Datenwissenschafts-Podcasts widmen wir uns einem Thema, das für viele im Bereich der künstlichen Intelligenz und Datenanalyse von zentraler Bedeutung ist. Gemeinsam mit Sruthi Radhakrishnan, einer erfahrenen AI Consultant bei itemis, beleuchten wir die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte, die diese Technologien so kraftvoll und unverzichtbar machen.

Sruthi teilt mit uns ihr fundiertes Wissen und ihre praktischen Erfahrungen, um einen detaillierten Überblick über die Welt der Wissensgraphen zu geben. Wir diskutieren, was Wissensgraphen sind, wie sie funktionieren und warum sie ein unverzichtbares Werkzeug in der modernen Datenwissenschaft darstellen. Besonderes Augenmerk legen wir auf die verschiedenen Arten von Datenmodellierungen und Einbettungen, die für die effektive Nutzung von Wissensgraphen entscheidend sind.

Ebenso tauchen wir tief in die Thematik der Graphdatenbanken ein und vergleichen sie mit Vektordatenbanken. Dabei betrachten wir die spezifischen Anwendungsfälle und Vorteile, die Graphdatenbanken bieten.

Sruthi bietet nicht nur Einblicke in die technischen Aspekte, sondern gibt auch wertvolle Ratschläge für diejenigen, die ihre Kenntnisse in Data Science erweitern möchten. Ob du neu in diesem Feld bist oder deine Fähigkeiten vertiefen möchten, diese Episode bietet praktische Tipps und Einblicke.

Diese Episode inspiriert dazu, auszuprobieren, wie diese Technologien genutzt werden können, um die Grenzen dessen, was mit Daten möglich ist, neu zu definieren. Bereite dich darauf vor, die Tiefe und Breite der Datenwissenschaft zu erkunden und entdecke , wie Wissensgraphen und Datenbanken die Landschaft der Informationstechnologie umgestalten.

+++++ English Version +++++

In the latest episode of our Data Science Podcast, we delve into a topic that is of paramount importance to many in the field of artificial intelligence and data analysis. Alongside Sruthi Radhakrishnan, an experienced AI Consultant at itemis, we illuminate the fundamental and advanced concepts that make these technologies so powerful and indispensable.

Sruthi shares her in-depth knowledge and practical experience to provide a detailed overview of the world of knowledge graphs. We discuss what knowledge graphs are, how they function, and why they are an essential tool in modern data science. Special attention is paid to the various types of data modeling and embeddings that are crucial for the effective use of knowledge graphs.

We also dive deeply into the subject of graph databases and compare them with vector databases, considering the specific use cases and benefits that graph databases offer.

Sruthi provides not just insights into the technical aspects, but also valuable advice for those looking to expand their knowledge in data science. Whether you are new to this field or looking to deepen your skills, this episode offers practical tips and insights.

This episode inspires listeners to explore how these technologies can be utilized to redefine the boundaries of what is possible with data. Prepare to explore the depth and breadth of data science and discover how knowledge graphs and databases are transforming the landscape of information technology.

Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/

Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil: https://www.udemy.com/user/datamics/

Unter dem folgenden Link findest du das LinkedIn Profil von Sruthi Radhakrishnan: https://www.linkedin.com/in/sruthi--radhakrishnan/