Warum das so ist und wie Sie davon profitieren können erörtern wird in diesem Beitrag.

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Positiv denken und nicht aufgeben zahlt sich aus! Das hat Anja nach ihrer letzten Erfahrung bewiesen und hat sich im Rahmen der österreichischen Mehrkampf Meisterschaft U16/U18 in Villach für die EM in Tallin qualifiziert!

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Beim Leichtathletik Mehrkampf muss sich Anja Dlauhy gleich mehreren Disziplinen stellen: Hürdensprint, Hochsprung, Kugelstoßen, Weitsprung und 800m-Lauf. Leider läuft das nicht immer wie geplant, aber das Nachwuchstalent hat mentale Stärke und Größe bewiesen indem sie auch was Positives daran sieht und nicht aufgibt.

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Ziel jedes Transportunternehmens ist es, effiziente Routen zu planen und leere Kilometer zu vermeiden. Das spart nicht nur Kosten, sondern ist auch besser für die Umwelt. Wir zeigen, wie man mit Data Science die Fragestellung erfolgreich lösen kann.

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Der IT-PS ist bewusst wie wichtig die Unterstützung der Generation von morgen ist. Als Unternehmen nehmen wir die Vorbildfunktion daher auch sehr ernst. Aus diesem Grund unterstützen wir eine äußerst talentierte Nachwuchsportlerin seit geraumer Zeit, die wir Ihnen hier vorstellen wollen:

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Wir freuen uns über die Aufnahme in den Mechatronik-Cluster. In unserem neuesten Blogpost lesen Sie alles von Predictive Maintenance, über Predictive Quality Assurance, bis zur Objekterkennung für die Qualitätssicherung.

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Am Montag den 16.03.2020 hat die österreichische Bundesregierung Maßnahmen zur Verhinderung der Verbreitung des Coronavirus (COVID-19) beschlossen, die die gesamte Bevölkerung betrifft. Die IT-PS als IT-Spezialist ist von Haus aus dafür gut gerüstet und setzt entsprechende Maßnahmen problemlos um:

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A data science project can offer a lot more than just a machine learning model. Understanding how the business processes are represented in the data, and what a model can learn from the data is of equal importance as the model predictions. Some of the hidden insight in your data can only be uncovered when the story behind the predictions of the model is understood. This can only be achieved with additional tools (i.e., algorithms). Many new tools for that purpose are currently being developed in the machine learning community.  
In this Blog post we introduce a relatively new algorithm for model interpretability, and for which our data science team has just released a Python implementation (PyPi and github). 

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