Datenbereinigung
27.10.2024
Praktische Ansätze zur Bereinigung von ML-Datensätzen
Um die Leistung Ihrer Machine-Learning-Modelle zu optimieren, ist eine gründliche Datenbereinigung unerlässlich.
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Künstliche Intelligenz
25.09.2024
AlbiruniML: Eine C#-Bibliothek für lineare Algebra und maschinelles Lernen
AlbiruniML bietet Entwicklern eine leistungsstarke Plattform für lineare Algebra und maschinelles Lernen in C#, inspiriert von TensorFlow.
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Neuer Ansatz für ML
18.09.2024
Die erste Regel des maschinellen Lernens - beginnen Sie ohne maschinelles Lernen
Eugene Yan erklärt, warum es sinnvoll ist, Probleme zuerst ohne maschinelles Lernen zu lösen und welche einfachen Ansätze oft effektiver sein können.
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Daten auf dem Prüfstand
15.08.2024
BI im Zeitalter von KI und ML
Business Intelligence gilt als Hochburg für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Neue Möglichkeiten bergen aber auch neue Herausforderungen.
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Computerworld Briefing
11.03.2024
KI 2024 (Teil 1): Dell, Forrester, SAS, Gartner
Künstliche Intelligenz und insbesondere generative KI werden auch das Jahr 2024 prägen. Darin sind sich die Analysten und IT-Experten einig.
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IBM
29.08.2023
KI beschleunigt die Modernisierung von Mainframe-Anwendungen
IBM entwickelt ein neues KI-Produkt zur Refaktorierung, Transformation und Validierung von COBOL-Code. Das Produkt wird durch ein Large Language Model (LLM) für Programm-Code mit 20-Milliarden-Parametern unterstützt.
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APARAVI
31.07.2023
Saubere Datensätze – Erfolgsfaktor für KI-Anwendungen
Das Schweizer Unternehmen APARAVI erklärt, warum ein hochwertiges Dateninventar die Voraussetzung für eine sinn- und wertvolle KI- oder ML-Lösung ist.
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Konferenz
28.07.2023
Video: AI/Machine Learning: Was kann ChatGPT?
Ein Schlag, eine Staubwolke und ChatGPT war geboren: Seit November 2022 krempelt das Large Language Model die Welt um. Wie es funktioniert und wie es Entwickler einsetzen können, verraten Jörg Neumann und Vincent Martens in ihrer Session auf der Developer Week '23.
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KI-Infrastruktur
17.07.2023
KI und ML: Cloud oder On-Premises?
Bei Cloud-Services für KI und Machine Learning müssen Kosten und Governance in Einklang gebracht werden.
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University of San Diego
30.05.2023
Maschinelles Lernen verbessert Wetterbericht
Der Vergleich mit historischen Vorhersagen und die Nutzung vieler Variablen sorgt bei der Wettervorhersage für mehr Genauigkeit.
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