Datenwissenschaft
Data Science ermöglicht es Unternehmen, mithilfe statistischer Analysen, maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung aus Daten handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Wir untersuchen Werkzeuge, Techniken, praktische Anwendungen und Best Practices, um datengestützte Entscheidungsfindung und die digitale Transformation zu unterstützen.
Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools
MLOpsOpen-World-Bewertung14. OktMachine Learning Operations (MLOps) bringt DevOps-Prinzipien in das maschinelle Lernen, von der Modellbereitstellung bis zur Wartung, um Übergänge zwischen Trainings- und Bereitstellungs-Pipelines zu automatisieren Entdecken Sie 45+ MLOps-Tools für verschiedene Komponenten des ML-Lebenszyklus, wie zum Beispiel: 63 % der Organisationen aus verschiedenen Sektoren und 72 % im Technologiesektor gaben an, Open-Source-KI-Tools zu verwenden, während über drei Viertel…
- DatenwissenschaftOpen-World-Bewertung28. Sep
+100 Datensätze für ML & KI-Modelle
Daten sind erforderlich, um generative KI- oder Conversational-KI-Lösungen zu nutzen oder aufzubauen. Sie können vorhandene Datensätze auf dem Markt nutzen oder einen Datenerfassungsdienst beauftragen. Wir haben über 100 Datensätze identifiziert, um Machine-Learning- und KI-Modelle zu trainieren und zu evaluieren. Ältere Benchmarks wie HumanEval und SWE-bench Verified gelten mittlerweile weithin als kontaminiert oder gesättigt; infolgedessen sind…
- MLOpsEinblick15. Sep
Reproduzierbare KI: Warum sie wichtig ist und wie man sie verbessert
Reproduzierbarkeit ist ein Kernbestandteil der wissenschaftlichen Forschung. Sie ermöglicht es Forschern und KI-Teams zu überprüfen, ob ein Ergebnis unter klar beschriebenen Bedingungen erneut erzielt werden kann. Ein OECD-Bericht über KI in der Wissenschaft argumentiert, dass die KI-Forschung der breiteren Reproduzierbarkeitskrise nicht entkommen ist. Er führt Belege dafür an, dass Reproduzierbarkeitsprobleme in der Bilderkennung, der natürlichen…
- DatenwissenschaftEinblick15. Sep
Föderiertes Lernen: 7 Anwendungsfälle & Beispiele
Föderiertes Lernen (FL) ermöglicht es Modellen, aus dezentralen Daten zu lernen, während sensible Informationen geschützt bleiben und die Einhaltung von Datenschutz- und Lokalisierungsgesetzen gewährleistet wird. Erkunden Sie, was föderiertes Lernen ist, wie es funktioniert, gängige Anwendungsfälle mit realen Beispielen, potenzielle Herausforderungen und seine Alternativen. Föderiertes Lernen unterstützt eine breite Palette von KI-Systemen, bei denen Datensensibilität,…
- DatenwissenschaftBenchmark14. Aug
Graphdatenbank-Benchmark: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph
Wir haben Neo4j, FalkorDB und Memgraph anhand eines synthetischen Graphen einem Benchmark unterzogen, der aus 120.000 Amazon-Produktbewertungen abgeleitet wurde (381K Knoten, 804K Kanten). Wir führten 12 Abfragevorlagen mit jeweils 1.000 Messungen aus, testeten die Datenaufnahme bei 6 Stapelgrößen, hielten eine gleichzeitige Last für 60 Sekunden bei bis zu 32 Threads aufrecht und maßen Speicher, Kaltstart,…
- DatenwissenschaftEinblick30. Jul
KI-Datenqualität: Herausforderungen & Best Practices
Schlechte Datenqualität verzögert die erfolgreiche Implementierung von KI- und ML-Projekten. Selbst die fortschrittlichsten KI-Algorithmen können fehlerhafte Ergebnisse liefern, wenn die zugrunde liegenden Daten von geringer Qualität sind. Erkunden Sie die Bedeutung der Datenqualität für KI, die Herausforderungen, denen Organisationen begegnen, und die Best Practices zur Sicherstellung hochwertiger Daten: Datenqualität ist für künstliche Intelligenz von wesentlicher…