エドガー・バヒロ・ロドリゲス氏とシーメンス・エナジーにおける時系列ワークロードのプロダクション化 - #439

この記事は、シーメンス・エナジーのリードデータサイエンティストであるエドガー・バヒロ・ロドリゲス氏をゲストに迎えたPractical AIのポッドキャストエピソードを要約しています。エピソードでは、機械学習のためのRワークロードのプロダクション化、特にシーメンス・エナジーの産業用途に焦点を当てています。議論は、堅牢な機械学習インフラストラクチャの構築、混合技術の使用、風力発電、電力生産管理、環境影響の削減などの具体的なアプリケーションについてカバーしています。重要なテーマは、これらの多様なユースケースにおける時系列予測の広範な使用です。この記事は、会話の概要を提供し、詳細についてはショーノートを参照するように読者を誘導しています。

• •シーメンス・エナジーは、機械学習のためにRワークロードをプロダクション化しています。
• •彼らは、機械学習モデルを構築するために混合技術を使用しています。
• •時系列予測は、風力発電や環境影響の削減など、さまざまな産業用途における重要なアプリケーションです。