Zumindest inoffiziell war Evalyze für mich bereits im Feature Freeze. Evalyze hat schon mit dem Deep Learning begonnen (auch wenn die Testdaten sündhaft teuer waren).
Als ich jedoch neulich bei Standort 5 war, hatte ich eine weitere Idee zur Verbesserung.
Ich weiß nicht, wie ich das hier am besten erklären soll. Zu konkret darf ich nicht werden, aber wenn ich zu vage bleibe, ist die Sache nicht nachvollziehbar.
Hm ..
Evalyze trainiert mit Daten in unserem proprietären, firmeninternen Format (die gelieferten Testdaten zu konvertieren, war glücklicherweise gar kein Problem), um Erfahrungen zu sammeln.
Es gibt jedoch auch ein allgemeineres, teilweise standardisiertes Format. Wenn Evalyze mit diesem Format umgehen könnte, wäre es wegen Kompatibilität und Interoperabilität auch für andere Hersteller, bzw. Nutzer von Geräten anderer Hersteller interessant.
Ich will mir diese Option nicht verbauen.
Allerdings müsste ich dann jetzt die Reißleine ziehen, und die Entwicklung von Evalyze erst mal aussetzen. Dabei sind wir doch schon so weit!
Es gibt zwei taugliche Möglichkeiten:
Entweder ich lasse das Training ganz normal weiterlaufen und gebe Evalyze wie geplant heraus. In einer späteren Version kann es dann auch mit den Standardformaten trainiert werden.
Oder ich stoppe jetzt sofort die Entwicklung, und lasse Evalyze beide Formate parallel lernen. Das würde zu einer erheblichen Verzögerung führen.
Ich bin mir nicht einmal sicher, ob zwei unterschiedliche Formate gleichzeitig sinnvoll sind. Im worst case interferieren die Daten auf unvorhersehbare Weise, und die Ergebnisse sind schlechter, als wenn ich mich nur auf ein Format fokussiere. In diesem Fall wäre es ganz bestimmt zweckmäßiger, das Standardformat zu nutzen (warum ist mir das nicht schon früher eingefallen?). Dann wären die ganzen bisherigen Lernfortschritte für die Katz.
Es könnte auch noch nicht absehbare Probleme mit der Rückwärtskompatibilität geben.
Die Zeit drängt. Nachdem Carstens anfangs recht skeptisch bezüglich Evalyze war, hat er inzwischen das Potential erkannt. Er hat es jetzt eilig, und will es möglichst bald herausgeben.
Ich habe auch bemerkt, dass einige Hinweise darauf hindeuten, dass gewisse Marktbegleiter anscheinend ein ähnliches Konzept verfolgen. Denen sollten wir schon zuvorkommen.
Meine werten Kollegen im Bereich Machine Learning sagen, es ist immer besser, wenn man die Hoheit über das Datenformat hat, so dass man bei Bedarf schnell neue Parameter ergänzen kann. Ich würde mit eurem eigenen Format erstmal fortfahren und die Standardkompatibilität kann man ja in einem anderen Release ergänzen, so man vorher geprüft hat, dass die unterschiedlichen Datensätze aus den verschiedenen Formaten nicht zu merkwürdigen Artefakten führen.
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Ja, das wird wohl am sinnvollsten so sein.
Ich lass‘ es erst mal so weiter laufen, werde jedoch darauf achten, die Schnittstellen für eine entsprechende Erweiterung schon vorzusehen.
PS: Schön mal wieder von dir zu hören.
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DerMaskierte …Hip hip Hurra … Hype Hype ..
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Ich habe doch nicht gebloggt? Da verwundert mich die Reaktion deinerseits.
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Naja, Dich überhaupt mal wieder wo zu lesen ist schon eine angenehme Abwechslung. Mir fehlen die Geschichten aus Maskenhausen auch, obwohl ich nicht so regelmäßig vorbeigeschaut habe…
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Der Schnelle frisst den Langsamen, nicht der Kluge den Dummen!
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Zeit ist Geld.
Tja – dann bleibt die Roadmap so wie vorgesehen, und die nächste Version schieben wir zügig nach.
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Guten Idee.
Und wenn Ihr clever seit (was ist einfach mal voraussetzt) kann das Update durch entsprechende Vertriebs/Marketingmaßnahmen auch noch mit finanziellen Vorteilen am Markt platziert werden 🙂
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Wir werden sehen.
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open, open, open…… alles andere ist nische. geht es darum? oder habe ich das falsch verstanden?
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Hat nichts mit Open Source zu tun.
Es geht um eine zu erstellende Auswertungssoftware.
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naja, schnittstellen sind ja auch ein teil von software. aber gut. du weisst es besser, weil du den sachstand kennst 😉
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Leider kann ich hier keine konkreten Einzelheiten preisgeben.
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verstanden.
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