Community

codecentric mittendrin

Meetups, Stammtische, Hackathons, User Groups: Die codecentric ist weit mehr als die Summe ihrer Mitarbeiter und Projekte.

Hinter jeder erfolgreichen Software steht eine starke Community

Wissensvermittlung, Nachwuchsförderung und der fachliche Austausch auf Augenhöhe sind für uns Herzensangelegenheiten. Wir sind der Meinung: Geteilte Innovationsfreude ist doppelte Innovationsfreude.

Deshalb mischen sich codecentric-Mitarbeiter und -Mitarbeiterinnen gerne unter die Community – ob als Gastgeber, Redner oder Organisatoren diverser Veranstaltungen. Treffen Sie uns auf einem der folgenden Events!

Search Technology Meetup Hamburg

Search Technology Meetup Hamburg

codecentric AG, Große Elbstraße, Hamburg, Deutschland 06.11.2017 | 18:30

Machine Learning

The tenth edition of the Search Technology Meetup Hamburg will be hosted at codecentric Hamburg Office: Come and join us for food, drinks and another edition of awesome inspiring talks. We thank Elasticsearch for sponsoring foods, codecentric for location + drinks and Shopping24 for organizing. All talks will be held in German.

Agenda of the evening:
1. Automated Anomaly Detection with Machine Learning (Dimitri Marx)
The creators of Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash bring you a brand new feature. The 5.4 release introduces machine learning features (in beta) for the Elastic Stack. We hope you’re excited about it — because we are!

As datasets increase in size and complexity, it becomes impractical to spot infrastructure problems, cyber attacks, or business issues using only dashboards or rules. X-Pack machine learning features automatically model the normal behavior of your time series data in real time to identify anomalies, streamline root cause analysis, and reduce false positives.

2. Learning to rank (Dr. Stefan Kühn)
Auf nahezu jeder größeren Website – Suchmaschine, Webshop oder Diskussionsforum – müssen die anzuzeigenden Objekte – Links, Produkte oder Themen – in einer bestimmten Reihenfolge angezeigt werden. Der Erfolg einer Website hängt in immer größerem Maße davon ab, wie gut sie in der Lage ist, dieses Ranking an die Wünsche der Kunden anzupassen.

In diesem Vortrag wollen wir die verschiedenen Herangehensweisen an solche Ranking-Probleme und ihre wichtigsten Eigenschaften erläutern. Dazu werden wir einige der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten beleuchten, die heutzutage weit über Page-Rank hinausgehen, denn Ranking schickt sich mittlerweile an, eine wirklich eigenständige Machine-Learning-Disziplin zu werden. Ein abschließendes aktuelles Beispiel aus dem AdTech-Umfeld wird dies noch einmal verdeutlichen und die theoretische Komplexität und praktische Relevanz von „Learning to Rank“ aufzeigen.

Organisator:

Thomas Hackbarth