APPEN LTD - Entwicklung künstlicher Intelligenz


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Neuester Beitrag: 11.04.21 21:51
Eröffnet am: 11.07.19 14:13 von: DigitalOne Anzahl Beiträge: 142
Neuester Beitrag: 11.04.21 21:51 von: Kaffee_ohne. Leser gesamt: 32.567
Forum: Börse   Leser heute: 2
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278 Postings, 1192 Tage DigitalOneAPPEN LTD - Entwicklung künstlicher Intelligenz

 
  
    #1
3
11.07.19 14:13
Appen ist ein weltweit führendes Unternehmen bei der Entwicklung hochwertiger, menschlich kommentierter Datensätze für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Appen verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Erfassung und Erweiterung einer Vielzahl von Datentypen wie Sprache, Text, Bild und Video. Mit seinem fundierten Fachwissen in mehr als 180 Sprachen und dem Zugang zu einer globalen Gruppe von über 1 Million qualifizierten Auftragnehmern arbeitet Appen mit Technologie-, Automobil- und E-Commerce-Unternehmen (u.a.  Apple, Google, FB und Microsoft) sowie Regierungen weltweit zusammen, um ihnen bei der Entwicklung, Verbesserung und Nutzung von Produkten zu helfen, die auf natürlichen Sprachen und maschinellem Lernen basieren.
 
116 Postings ausgeblendet.
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166 Postings, 1699 Tage Pinguin911.Prozesse

 
  
    #118
1
19.01.21 19:42
Nur weil sich Prozesse wandeln, bricht einem guten Unternehmen noch lange nicht der Umsatz weg.
Gute Firmen wandeln mit, so wie es die großen (FAANG) schon seit Jahrzenten machen.
Das Management hatte ja mit KI-Trainingdaten bisher einen guten Riecher. Die wissen schon was sie für die Zukunft tun müssen, um dieses grandiose Wachstum am Leben zu halten.  

48 Postings, 2610 Tage Kurtl28Konsolidierung vorbei und Appen Richtung Norden?

 
  
    #119
1
10.02.21 07:40
Scheint als arbeitet sich der Appen aus Konsolidierungstief von 21,90 AUD nach Norden.
Heute +6% an der ASX. In 13 Tage kommen Zahlen. Die Frage ist was wir erwarten können.
Meinungen?  

Optionen

9 Postings, 289 Tage SchlumpfiKann mir mal jemand einen Link

 
  
    #120
2
10.02.21 08:59
zum letzten Quartalsbericht oder Jahresbericht einstellen. Ich find irgendwie nichts.

 

69 Postings, 134 Tage Wertz_MAppen News 11.02.2021/ Autonomes Fahren

 
  
    #121
1
14.02.21 11:33
11. Februar 2021
Appen liefert hochwertige Schulungsdaten für autonome Fahrzeughersteller
SYDNEY und SAN FRANCISCO, 11. Februar 2021 — Appen Limited (ASX:APX), ein Anbieter hochwertiger Schulungsdaten für Unternehmen, die effektive KI-Systeme in großem Maßstab entwickeln, hat heute erweiterte Funktionen angekündigt, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeughersteller Zugang zu hochwertigen Schulungsdaten haben und den größtmöglichen Nutzen aus ihren Schulungsdateninvestitionen erzielen können. Hochwertige Schulungsdaten sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeuge sicher und wie erwartet arbeiten, und Appen, das mit 7 der 10 größten globalen Automobilunternehmen und Tier-1-Lieferanten zusammenarbeitet, kann 99+ % Genauigkeit für hochkomplexe multimodale KI-Projekte liefern.

"Es reicht nicht aus, dass Fahrzeuge bei simulierten oder guten Wetterbedingungen in einer Art Topographie gut abschneiden", sagt Wilson Pang, CTO von Appen. "Sie müssen bei allen Wetterbedingungen in jedem erdenklichen Straßenszenario, dem sie bei Einsätzen in der realen Welt begegnen werden, einwandfrei funktionieren. Das bedeutet, dass Teams, die am Machine Learning (ML)-Modell für die KI des Fahrzeugs arbeiten, sich darauf konzentrieren müssen, Trainingsdaten mit der höchstmöglichen Genauigkeit zu erhalten, bevor sie auf der Straße eingesetzt werden können. Unsere Kunden vertrauen uns mit ihren komplexesten Annotationsszenarien für Trainingsdaten, da unsere branchenführende Annotationsplattform und -services es uns ermöglichen, die hohe Qualität zu liefern, die notwendig ist, um multimodale selbstfahrende Autoalgorithmen zu entwickeln."

Um die Straßen-, Wetter- und Sicherheitsbedingungen richtig zu verstehen und darauf zu reagieren, benötigen autonome Fahrzeuge komplexe, mehrdimensionale Datensätze von zahlreichen und mehreren Arten von Sensoren. Dies stellt nicht nur eine Herausforderung aufgrund der Spezialisierung der Anbieter dar, sondern stellt auch eine enorme Qualitätssicherungsherausforderung für den Datenanmerkungsprozess dar, da Teams, die die Modelle trainieren, minderwertige Schulungsdaten erhalten, viel Zeit und Ressourcen verschwenden müssen, um zu ermitteln, welche Teile der Datensätze verbessert werden müssen, um einen Nettonutzen für ihre Machine Learning-Modelle zu erzielen.

Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in der Automobilindustrie arbeiten die Datenanmerkungsteams von Appen regelmäßig mit autonomen Fahrzeugherstellern zusammen, um ihre vorhandenen anmerkungsgebundenen Daten zu überprüfen und ihnen dabei zu helfen, sich 100 % der Qualität anzunähern, damit sie den größtmöglichen Nutzen aus ihren Schulungsdaten ziehen können. Um beispielsweise ihre multimodalen autonomen Fahrzeuge ML-Algorithmen zu ermöglichen, müssen einige Hersteller zwei unterschiedliche Datensätze unterschiedlicher Abmessungen binden. Dies ist äußerst schwierig, aber entscheidend für die Entwicklung autonomer Fahrzeugmodelle. Mit Appens hochmoderner Technologieplattform, die 3D-Punktwolkenanmerkungen mit Objektverfolgung um 99+ % auf Quaderebene liefert, können Kunden nun ein Dataset mit 2D-Bildern kommentieren, die an eins mit 3D-Punkt-Cloud-Anmerkungen für die Zuordnung über mehrere Dimensionen gebunden sind, während eine konsistente Objekt-ID-Anforderung auf 50+ Frames ausgerichtet wird.

"Unser Projekt befindet sich noch in der Pilotphase, und wir mussten den Zyklus beschleunigen, um die Produktion zu erreichen, was Schulungsdaten erfordert, die schnell unseren Algorithmusanforderungen entsprechen. Das Anmerkungstool, einschließlich 3D-LiDAR, hochwertigen Kontrollfunktionen und Workflows, ist bereits in die Appen-Plattform integriert. Dies hilft uns, sicherzustellen, dass der Prozess basierend auf unseren Projektanforderungen optimiert wird, was eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen unserem Team und dem Appen-Team ermöglicht. Wir freuen uns darauf, dieses interne Pilotprojekt in die Produktion zu bringen", sagte ein leitender Projektleiter bei Ecarx, einem Automobiltechnologieunternehmen, das eine intelligente, vernetzte Plattform für mehrere Fahrzeugmodelle baut.

Die Appen-Trainingsdatenplattform kombiniert menschliche Intelligenz von über 1 Million Menschen auf der ganzen Welt mit modernsten Modellen, um die qualitativ hochwertigsten Trainingsdaten für ML-Projekte zu erstellen. Appen engagiert sich auch dafür, seinen Kunden zu helfen, eine verantwortungsvolle KI – vom Piloten bis zur Produktion – auf der Grundlage ethischer Praktiken und Datenvielfalt in allen wichtigen Anwendungsfällen sicherzustellen. Weitere Informationen zur Appen-Plattform finden Sie unter appen.com.

Über Appen Limited

Appen sammelt und beschriftet Bilder, Text, Sprache, Audio und Video, die verwendet werden, um die innovativsten Systeme der künstlichen Intelligenz der Welt zu bauen und kontinuierlich zu verbessern. Mit Know-how in mehr als 180 Sprachen, einer weltweiten Masse von über 1 Million qualifizierten Auftragnehmern und der branchenweit fortschrittlichsten KI-gestützten Datenanmerkungsplattform bieten Appen-Lösungen die Qualität, Sicherheit und Geschwindigkeit, die von führenden Technologie-, Automobil-, Finanzdienstleistern, Einzelhandel, Fertigung und Regierungen weltweit gefordert werden. Appen wurde 1996 gegründet und hat Kunden und Niederlassungen auf der ganzen Welt.

Quelle: https://appen.com/company/press-room/  

166 Postings, 1699 Tage Pinguin911Schlumpfi

 
  
    #122
1
14.02.21 12:28
Da gibt es glaub ich noch keinen, weil die Beriche halbjährlich erscheinen. Ende Februar kommen die offiziellen Zahlen.

https://www.raskmedia.com.au/2020/12/10/...px-share-price-is-sinking/  

69 Postings, 134 Tage Wertz_MAppen künstliche Intelligenz Bericht 13.02.2021

 
  
    #123
16.02.21 14:06
Bei AIOps geht es um die Nutzung von KI (Artificial Intelligence) und ML (Machine Learning), um verschiedene Teile des IT-Betriebs einer Organisation zu automatisieren. "Dies bietet modernen ITOps-Teams ein Echtzeit-Verständnis für jede Art von Problemen", sagt Venugopala Chalamala, Gründer und CEO von Atlas. "Traditionelle IT-Management-Lösungen können nicht mit dem Volumen Schritt halten und bieten Echtzeit-Einblicke und vorausschauende Analysen."

Der Bedarf an AIOps hat sich aufgrund der wachsenden Komplexität der IT-Systeme, des explosionsartigen Datenwachstums und des plötzlichen Anstiegs von Remote-Arbeitsabläufen beschleunigt. Gartner geht davon aus, dass die ausschließliche Nutzung von Tools für diese Kategorie von 5 % der großen Unternehmen im Jahr 2018 auf 30 % bis 2023 steigen wird.

Wenn Sich Ihre Organisation also AIOps anschaut, wie können Sie loslegen und welche Strategien sollten Sie beachten? Nun, um zu sehen, habe ich mich an verschiedene Tech-Experten gewandt, um ihren Rat zu erhalten:

Gefördert

Grads of Life BRANDVOICE | Bezahltes Programm
Wie Unternehmen mit systemischem Rassismus umgehen sollten
Civic Nation BRANDVOICE | Bezahltes Programm
Jedes Kind verdient es, gesehen, sicher und erfolgreich zu sein
UNICEF USA BRANDVOICE | Bezahltes Programm
Nach dem Zyklon Eloise brauchen 90.000 Kinder in Mosambik Katastrophenhilfe
Wilson Pang, Chief Technology Officer bei Appen:

Definieren Sie eindeutig das Problem, das AIOps lösen soll. Ist das Ziel, Anomalien zu erkennen, die von einem Menschen schwer zu finden sind? Oder möchten Sie ein Tool, mit dem Ihr OPS-Team die Ursachen schnell identifizieren kann, wenn ein Problem auftritt? Oder möchten Sie einen automatischen Wiederherstellungsmechanismus über KI bereitstellen? AIOps kann in vielen verschiedenen Bereichen helfen. Dies bedeutet, dass Sie ein klares Ziel definieren müssen, das Ihnen hilft, den potenziellen ROI (Return On Investment) zu verstehen.

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Rosaria Silipo, Ph.D., die wichtigste Datenwissenschaftlerin bei KNIME:

Sie benötigen ein gutes Verständnis dessen, was zum Überwachen und Speichern notwendig ist. Je mehr KI-Modelle, desto komplexer die Überwachungsstrategie. Anschließend müssen Sie die Kriterien für akzeptable Leistungen durch ein Modell oder eine Gruppe von Modellen definieren. Schließlich ist eine Strategie erforderlich, um das Training neu auszustoßen, wenn die Leistung unter einen Akzeptanzschwellenwert fällt.

Ali Siddiqui, Chief Product Officer bei BMC:

Der Wert eines AIOps-Tools steigt mit dem breiten Datenspektrum, das Sie beobachten und analysieren können. Es ist auch wichtig, dass es einen offenen Ansatz gibt, der in Ihre vorhandenen IT-Tools und Datenquellen integriert werden kann. Sobald Sie über Ihre Tools verfügen, identifizieren Sie die richtigen Prozesse, die Agilität und Zusammenarbeit über Funktionen hinweg unterstützen, die in Dev, Ops und Sicherheit integriert werden können. Schließlich müssen Organisationen über die Menschen nachdenken – Stellen Sie Ihre wertvollste Ressource neu aus, um sicherzustellen, dass die richtigen Tools und Prozesse vorhanden sind, und Sie können auf Erkenntnisse reagieren.

Muddu Sudhakar, Gründer und CEO von Aisera:

Der Schlüssel ist, ein gutes Vorfallmanagementsystem zu haben. Sie müssen auch ein sehr gutes Protokollierungssystem haben. Außerdem sollte es ein proaktives und vorausschauendes Management von Vorfällen und Ausfällen geben. Sie wollen nicht, dass Menschen dies tun.

Annette Sheppard, Senior Product Marketing Manager bei New Relic:

Wenn es um etwas so transformatives wie AIOps geht, fangen Sie klein an. Wählen Sie einen Testfall mit geringem Maßstab, lernen, passen Sie sich an, optimieren Sie ihn und wachsen Sie von dort aus. Auf diese Weise, wenn die Dinge schief gehen, werden die Folgen nicht ganz so katastrophal sein.

Tej Redkar, Chief Product Officer bei LogicMonitor:

Suchen Sie nach einer AIOps-Plattform, die automatisierte Verfahren basierend auf Analysen aus Ihren Datenpools durchführen kann. Häufig sind diese Daten bereits in den Überwachungslösungen Ihrer Organisation untergebracht. Fragen Sie dann, ob die Plattform über dynamische Schwellenwerte, Ursachenanalyse, Prognose und Erkennung von Anomalien verfügt.

Eric Tyree, Leiter Ki Und Forschung bei Blue Prism:

KI ist einfach, Ops ist hart: AIOps dreht sich alles um Automatisierung, also stellen Sie sicher, dass Sie über die gesamte Automatisierungs-Toolbox nachdenken. Ausgereifte Automatisierungsprogramme sollten darauf achten, eine Formel nach dem Vorbild von 1/3-Systemen (AI, BPM, straight through processing), 1/3 Human und 1/3 Digital Workers zu erreichen.

Chris Burchett, Group Vice President of Product Development bei Blue Yonder:

AIOps benötigt viele Protokolldateidaten, um das Machine Learning zu trainieren, um zu erkennen, was eine Ausnahme und was ein normaler Vorgang ist. In der Regel werden viele Wochen normaler Daten zusätzlich zu bestimmten Daten benötigt, wenn Anomalien auftreten. Daher sollte eine gute Protokollaggregations- und -verwaltungspraxis vorhanden sein, um AIOps angemessen nutzen zu können.

Jim Richberg, Chief Information Security Officer von Fortinet:

Damit AIOps erfolgreich ist, beginnt es mit Konsolidierung und Integration. Anstelle von isolierten Systemen ist eine einheitliche Plattform wichtig, um eine schnelle Reaktion und eine breitere Netzwerktransparenz zu gewährleisten.

Michael Procopio,Product Manager bei Micro Focus:

Vor der Implementierung von AIOps ist es wichtig, Buy-In und Support von C-Suite-Führungskräften zu haben. Entwickeln Sie dazu ein kleines Testprojekt, um einen einzelnen Schmerzpunkt zu lösen und die greifbaren Vorteile von AIOps in der C-Suite aufzuzeigen. Von dort aus können IT-Experten diesen Erfolg nutzen, um die Unterstützung und Ausrichtung des Führungsteams zu rekrutieren, um AIOps weiter in das Unternehmen zu integrieren. Sobald Sie Executive Buy-in haben, beobachten und integrieren Sie alle zugänglichen Daten aus allen Netzwerken, Servern, Anwendungen usw. KI arbeitet effizienter mit mehr Daten, und je mehr Daten Sie sammeln, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie die Ursache des Problems schneller finden. Nachdem Unternehmen eine ganzheitliche Integration von Geschäftsdaten durchgeführt haben, stellen Sie sicher, dass Sie einen domänen-agnostischen Ansatz für KI verfolgen– d. h., stellen Sie sicher, dass Sie KI verwenden können, um Probleme domänenübergreifend zu diagnostizieren. Wenn Sie auf ein Problem in einer Domäne aufmerksam gemacht werden, die Ursache des Problems jedoch in einer anderen Domäne liegt, müssen Sie diese Korrelation sehen – die stritt nur, wenn KI nicht in Silos funktioniert.

Bob Friday, Vice President und Chief Technology Officer für das KI-getriebene Unternehmen bei Juniper Networks:

Großer Wein beginnt mit großen Trauben; in ähnlicher Weise beginnt große AIOps mit großartigen Daten. Der erste Schritt auf der AIOps-Reise sind Daten, und der erste Schritt eines Unternehmens sollte darin bestehen, die Netzwerkausrüstung zu überprüfen und sicherzustellen, dass es die Unterstützung für Telemetrie daten- und Streaming-Daten zurück an eine AIOps-Plattform bietet. Der zweite Schritt besteht darin, zwischen einer domänenagnostischen oder domänenspezifischen AIOps-Plattform zu wählen. Während domänenunabhängige Plattformen flexibler sind, finden die meisten Unternehmen eine domänenspezifische Plattform als schnelleren Weg zum ROI.

Jeff Hausman, Vice President und General Manager Operations Management bei ServiceNow:

Der beste Weg für eine Organisation, sich auf ihre AIOps-Reise zu begeben, besteht darin, mit einem fokussierten Ansatz zu beginnen und dann nach Bedarf zu skalieren. Unternehmen sollten einen Blick auf ihre IT-Vorfälle werfen und regelmäßig auftretende Probleme identifizieren, um zu bestimmen, wo eine anfängliche AIOps-Bereitstellung den größten ROI liefern würde. Beispielsweise haben wir Erfolg mit Kunden, die virtuelle AI-basierte Agenten bereitstellen, um den Zustrom von Vorfallberichten inmitten von Remote-Arbeiten zu beheben und zu reduzieren. Wir bieten unseren Kunden auch ein Framework, das ihnen hilft, die wirkungsvollsten Anwendungsfälle für ihr Produkt zu identifizieren, um sicherzustellen, dass Kunden positive geschäftliche Auswirkungen sehen und mit diesen neuen Lösungen für den langfristigen Erfolg eingerichtet sind.

Indem sie fokussiert beginnen, können IT-Führungskräfte ihre erste AIOps-Bereitstellung präsentieren und damit beginnen, die datengesteuerte kulturelle Denkweise zu etablieren, die bei der ersten Bereitstellung von Lösungen wie dieser erforderlich ist.

Quelle: https://appen.com/company/press-room/  

1854 Postings, 3359 Tage jensosKursverlauf

 
  
    #124
1
16.02.21 17:05
Ausbruch nach oben? Schaut gut aus...und wurde auch Zeit, sehe hier großes Nachholpotential  

Optionen

15 Postings, 1271 Tage soleaeher

 
  
    #125
18.02.21 10:02
nach unten :-(  

Optionen

1854 Postings, 3359 Tage jensosKurs

 
  
    #126
18.02.21 10:22
meiner Meinung nach ist diese Kursentwicklung nicht nachzuvollziehen...in dem Segment mit den Aussichten...  

Optionen

166 Postings, 1699 Tage Pinguin911In 5 Tagen, zum Halbjahresbericht

 
  
    #127
1
19.02.21 18:04
explodiert der Kurs. [Seriöse Aussage off]  

3 Postings, 5825 Tage arrivoKurs

 
  
    #128
22.02.21 09:34
die Saftbude wieder  -5%   in Australien Heute. Seit September hat sich halbiert.
 

Optionen

1 Posting, 49 Tage Darkwave1893Kommentar zu Appen

 
  
    #129
24.02.21 00:26
Klar, verglichen mit 30%+ Wachstum der letzten Jahre nicht überragend, aber trotz Corona stabil im Plus und Steigerung im Umsatz, Gewinn+ Dividendenerhöhung. Nachdem ich vor etwa einem Jahr zu 13.80 Euro eingestiegen bin und zwischenzeitlich knapp 100% im Plus war, ist der derzeitige Kurs auch für mich alles andere als zufrieden stellend. Aber: Die Story stimmt, das Wachstum zieht dieses Jahr hoffentlich wieder an und das aller Wichtigste: Das Geschäftsmodell stimmt. Nachdem ich hier im und auch im Nachbar-Forum so viel Schrott von branchenfernen Teilnehmern lesen musste, wollte ich mich einfach auch mal zu Wort melden. Die Dienstleistung die Appen (Training bzw. Trainingsdaten im großen Stil) für KI anbietet, ist fast einmalig auf der Welt. Von der Entwicklung einer starken KI (wenn es sie jemals geben sollte) sind wir selbst nach Expertenmeinungen noch Jahrzente entfernt. Schwache KIs werden die Dienstleistungen von z.B. Appen bis dahin noch benötigen. Auch wenn ich Meinungen lesen wie "Microsoft macht das jetzt selber". Aha, die stellen also jetzt einen weltweiten Expertenpool von 1 Mio. "Freelancern" zum Training ihrer KIs ein und auch noch mehrere 100 MA zur Verwaltung von diesem Pool? Ich glaube eher nicht. Ich glaube eher Appen ist mit ihrer Geschäftsidee in den nächsten Jahren goldrichtig aufgestellt. Nur meine persönliche Meinung, keine Anlageberatung.  

65 Postings, 980 Tage Intelligentinvestorja glaub auch stark an appen

 
  
    #130
24.02.21 07:36
bin investiert aber Kurs kackt seit Monaten nur noch ab. Frag mich nur woran das liegt?  

166 Postings, 1699 Tage Pinguin911.

 
  
    #131
24.02.21 08:07
Vielleicht ein großer, anonymer Verkäufer? Kann vieles sein, nur nicht logisch. Morgen wissen wir mehr.  

138 Postings, 705 Tage Zisi90Keine GrossMargin

 
  
    #132
2
24.02.21 08:17
In der Präsentation wird nicht auf die Entwicklung der GrossMargin eingegangen. Das wäre jedoch wünschenswert gewesen um zu sehen wie die Integration von Figure Eight (AI-Notation) gelingt. Human Notation kostet natürlich mehr, deshalb hätte ich erwartet zu sehen wie Figure Eight sich entwickelt.
Das Währungsrisko, der australische Konflikt mit China und nur die halbjährlichen Informationen sind für mich Gründe Appen zu meiden.

Es gibt am Markt viele bessere Aktien die stärker wachsen.
Natürlich wird Appen weiter relevant bleiben. Ich denke nicht das ein Microsoft oder andere das selbst übernehmen.

Keine Kauf/Verkaufsempfehlung!  

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276 Postings, 1160 Tage MänkTrotz Corona leichtes Umsatzwachstum

 
  
    #133
26.02.21 09:58
Zudem eine starke Bilanz und keine Schulden:

"Appen closed the year with a strong balance sheet of $78 million in cash and no debt."

https://www.fool.com.au/2021/02/24/...e-sinks-7-on-full-year-results/

Habe heute nochmals aufgestockt!  

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39 Postings, 343 Tage Flowkiebin auch investiert..

 
  
    #134
26.02.21 15:02
... und verstehe wirklich nicht, warum der Kurs nur eine Richtung kennt. Zukunftsmodell, Umsatzerlöse, Bilanz passen. Wo ist der Haken? Die Aktie müsste m.E. weit höher stehen.  

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254 Postings, 4780 Tage d0minationBekanntheitsgrad

 
  
    #135
1
26.02.21 16:26
Gefühlt fehlt es doch nur am Bekanntheitsgrad der Aktie.
Eigentlich liest und hört man kaum etwas zu Appen, wenn man nicht selbst danach sucht....
Wahrscheinlich müsst hier mal ein Umdenken her, dann kann’s auch sehr schnell wieder zu alten Höhen gehen.
Wo sind die influencer zum vermarkten? ;-)
Bin jetzt mit 40% im minus aber überzeugt, dass ich die Aktie in 2-3 Jahren mit Gewinn verkaufen werde.

Keine Kaufempfehlung sondern nur meine Meinung!

Euch allen ein schönes Wochenende.  

99 Postings, 440 Tage mavTradeVetrauen

 
  
    #136
1
01.03.21 10:11
Ich denke was aktuell fehlt ist das Vertrauen auf die Aussagen des Mangements, dass es sich nur um eine temporäre Wachstumsverlangsamung handelt und nicht um eine strukturelle. Mit der Prognosesenkung kurz vor Ablauf des letzten Jahres hat man denke ich eine Menge Vertrauen verspielt, denn so etwas spricht nicht unbedingt dafür, dass das Management das eigene Unternehmen gut einschätzen kann.

Und aktuell hat man halt nur die Aussagen des Managemens, dass man weiterhin in den neuen Projekten der großen Kunden mit eingebunden ist und diese aber erst einmal anlaufen müssen, bevor substantielle Umsätze damit erzielt werden. Lt. Management soll das Wachstum ja erst im 2. Hj wieder einsetzen und erst wenn man die Zahlen hierfür hat kann man sehen ob es nur eine einmalige Fehleinschätzung des Managments war oder es hier doch strutkturelle Probleme gibt. Bis dahin wird vermutlich erst einmal Unsicherheit im Kurs sein, da Appen ja leider auch relativ wenig von Kapitalmarktkommunikation hält.  

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1854 Postings, 3359 Tage jensosKursverlauf

 
  
    #137
1
09.03.21 16:25
...der Boden könnte nun endlich gefunden sein...bin sehr gespannt, wie weit es jetzt aufwärts geht...mM. liegt hier enormes Potential....  

Optionen

69 Postings, 134 Tage Wertz_MAutonomes Fahren

 
  
    #138
1
29.03.21 15:14
Appen liefert hochwertige Schulungsdaten und Qualitätssicherungsdienste für autonome Fahrzeughersteller

Die Möglichkeit, 2D- und 3D-Datasets zu kombinieren, ermöglicht Appen die Unterstützung der komplexesten Schulungsdatenanforderungen für Machine Learning-Schulungen in der Branche

SYDNEY & SAN FRANCISCO–11. Februar 2021–Appen Limited (ASX:APX), der führende Anbieter hochwertiger Schulungsdaten für Unternehmen, die effektive KI-Systeme in großem Maßstab entwickeln, hat heute erweiterte Funktionen angekündigt, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeughersteller Zugang zu hochwertigen Schulungsdaten haben und den größtmöglichen Nutzen aus ihren Schulungsdateninvestitionen erzielen können. Hochwertige Schulungsdaten sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeuge sicher und wie erwartet arbeiten, und Appen, das mit 7 der 10 größten globalen Automobilunternehmen und Tier-1-Lieferanten zusammenarbeitet, kann 99+ % Genauigkeit für hochkomplexe multimodale KI-Projekte liefern.

"Es reicht nicht aus, dass Fahrzeuge bei simulierten oder guten Wetterbedingungen in einer Art Topographie gut abschneiden", sagt Wilson Pang, CTO von Appen. "Sie müssen bei allen Wetterbedingungen in jedem erdenklichen Straßenszenario, dem sie bei Einsätzen in der realen Welt begegnen werden, einwandfrei funktionieren. Das bedeutet, dass Teams, die am Machine Learning (ML)-Modell für die KI des Fahrzeugs arbeiten, sich darauf konzentrieren müssen, Trainingsdaten mit der höchstmöglichen Genauigkeit zu erhalten, bevor sie auf der Straße eingesetzt werden können. Unsere Kunden vertrauen uns mit ihren komplexesten Annotationsszenarien für Trainingsdaten, da unsere branchenführende Annotationsplattform und -services es uns ermöglichen, die hohe Qualität zu liefern, die notwendig ist, um multimodale selbstfahrende Autoalgorithmen zu entwickeln."

Um die Straßen-, Wetter- und Sicherheitsbedingungen richtig zu verstehen und darauf zu reagieren, benötigen autonome Fahrzeuge komplexe, mehrdimensionale Datensätze von zahlreichen und mehreren Arten von Sensoren. Dies stellt nicht nur eine Herausforderung aufgrund der Spezialisierung der Anbieter dar, sondern stellt auch eine enorme Qualitätssicherungsherausforderung für den Datenanmerkungsprozess dar, da Teams, die die Modelle trainieren, minderwertige Schulungsdaten erhalten, viel Zeit und Ressourcen verschwenden müssen, um zu ermitteln, welche Teile der Datensätze verbessert werden müssen, um einen Nettonutzen für ihre Machine Learning-Modelle zu erzielen.

Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in der Automobilindustrie arbeiten die Datenanmerkungsteams von Appen regelmäßig mit autonomen Fahrzeugherstellern zusammen, um ihre vorhandenen anmerkungsgebundenen Daten zu überprüfen und ihnen dabei zu helfen, sich 100 % der Qualität anzunähern, damit sie den größtmöglichen Nutzen aus ihren Schulungsdaten ziehen können. Um beispielsweise ihre multimodalen autonomen Fahrzeuge ML-Algorithmen zu ermöglichen, müssen einige Hersteller zwei unterschiedliche Datensätze unterschiedlicher Abmessungen binden. Dies ist äußerst schwierig, aber entscheidend für die Entwicklung autonomer Fahrzeugmodelle. Mit Appens hochmoderner Technologieplattform, die 3D-Punktwolkenanmerkungen mit Objektverfolgung um 99+ % auf Quaderebene liefert, können Kunden nun ein Dataset mit 2D-Bildern kommentieren, die an eins mit 3D-Punkt-Cloud-Anmerkungen für die Zuordnung über mehrere Dimensionen gebunden sind, während eine konsistente Objekt-ID-Anforderung auf 50+ Frames ausgerichtet wird.

"Unser Projekt befindet sich noch in der Pilotphase, und wir mussten den Zyklus beschleunigen, um die Produktion zu erreichen, was Schulungsdaten erfordert, die schnell unseren Algorithmusanforderungen entsprechen. Das Anmerkungstool, einschließlich 3D-LiDAR, hochwertigen Kontrollfunktionen und Workflows, ist bereits in die Appen-Plattform integriert. Dies hilft uns, sicherzustellen, dass der Prozess basierend auf unseren Projektanforderungen optimiert wird, was eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen unserem Team und dem Appen-Team ermöglicht. Wir freuen uns darauf, dieses interne Pilotprojekt in die Produktion zu bringen", sagte ein leitender Projektleiter bei Ecarx, einem Automobiltechnologieunternehmen, das eine intelligente, vernetzte Plattform für mehrere Fahrzeugmodelle baut.

Die Appen-Trainingsdatenplattform kombiniert menschliche Intelligenz von über 1 Million Menschen auf der ganzen Welt mit modernsten Modellen, um die qualitativ hochwertigsten Trainingsdaten für ML-Projekte zu erstellen. Appen engagiert sich auch dafür, seinen Kunden zu helfen, eine verantwortungsvolle KI – vom Piloten bis zur Produktion – auf der Grundlage ethischer Praktiken und Datenvielfalt in allen wichtigen Anwendungsfällen sicherzustellen. Weitere Informationen zur Appen-Plattform finden Sie unter appen.com.

Quelle: https://appen.com/company/press-room/  
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1854 Postings, 3359 Tage jensosKursverlauf

 
  
    #139
1
01.04.21 15:45
...nochmal ein Rücksetzer...jetzt könnte es endlich geschafft sein und der Kurs wieder steigen...was denkt ihr?  

Optionen

855 Postings, 1418 Tage Toni Maroni11Gekauft

 
  
    #140
1
01.04.21 22:02
Hallo zusammen!  

69 Postings, 134 Tage Wertz_MVeranstaltung 21.April KI

 
  
    #141
07.04.21 12:16
Train AI Summit EMEA wird Referenten von führenden Technologieunternehmen zeigen, die reale KI-Anwendungsfälle teilen. Diese Veranstaltung ist Teil unserer Verpflichtung, KI-Praktizierenden die Möglichkeit zu bieten, den Wert von KI (Künstliche Intelligenz) zu erschließen, und wird Strategie- und Implementierungstools und Beispiele enthalten. Train AI Summit EMEA ist eine einzigartige Gelegenheit, gleichgesinnte Führungspersönlichkeiten zu treffen und Einblicke zu teilen und Zugewinnen darüber zu gewinnen, wie andere KI in ihrem Geschäft erfolgreich nutzen.

Datum:
Mittwoch, 21. April Zeit: 14:00 - 17:00 Uhr MESZ
Ort: Virtuell

Quelle: https://appen.com/train-ai-emea/...twitter&utm_medium=AppenGlobal  
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6 Postings, 3 Tage Kaffee_ohne MilchMega

 
  
    #142
11.04.21 21:51
Mega.
 

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