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.
Föderiertes Lernen: 7 Anwendungsfälle & Beispiele
Laut aktuellen Analysen von McKinsey zählen zu den dringlichsten Risiken der KI-Einführung Modellirrtümer, Datenherkunft und -authentizität, Nichteinhaltung regulatorischer Vorgaben sowie Schwachstellen in der KI-Lieferkette. Federated Learning (FL) hat sich als grundlegende Technik für Organisationen etabliert, die diese Risiken minimieren möchten. Es ermöglicht Modellen, aus dezentralen Daten zu lernen und gleichzeitig sensible Informationen zu schützen.
57 Datensätze für ML- und KI-Modelle
Daten werden benötigt, um generative KI- oder dialogbasierte KI-Lösungen zu nutzen oder zu entwickeln. Sie können auf vorhandene, am Markt verfügbare Datensätze zurückgreifen oder einen Datenerfassungsdienst beauftragen. Wir haben 57 Datensätze identifiziert, die sich zum Trainieren und Evaluieren von Modellen des maschinellen Lernens und der KI eignen. Datensätze für große Sprachmodelle (LLMs) und agentenbasierte KI: Diese Kategorie umfasst Datensätze und Benchmarks, die für das Training und die Evaluierung von KI-Modellen entwickelt wurden.
Vergleichen Sie mehr als 45 MLOps-Tools im Jahr
Machine Learning Operations (MLOps) integriert DevOps-Prinzipien in das maschinelle Lernen – von der Modellbereitstellung bis zur Wartung – und automatisiert so die Übergänge zwischen Trainings- und Bereitstellungspipelines. Entdecken Sie über 45 MLOps-Tools für verschiedene Komponenten des ML-Lebenszyklus. Welche Arten von MLOps-Lösungsanbietern gibt es? Open-Source-MLOps wird von 63 % der Unternehmen aus verschiedenen Branchen und 72 % […] genutzt.
KI-Datenqualität im Jahr: Herausforderungen und bewährte Verfahren
Mangelhafte Datenqualität verzögert die erfolgreiche Implementierung von KI- und ML-Projekten. Selbst die fortschrittlichsten KI-Algorithmen liefern fehlerhafte Ergebnisse, wenn die zugrundeliegenden Daten von geringer Qualität sind.
Benchmark für Graphdatenbanken: Neo4j vs. FalkorDB vs. Memgraph
Wir haben Neo4j, FalkorDB und Memgraph anhand eines synthetischen Graphen, der aus 120.000 Amazon-Produktrezensionen (381.000 Knoten, 804.000 Kanten) erstellt wurde, getestet. Wir führten zwölf Abfragevorlagen mit jeweils 1.000 Messungen durch, testeten die Datenaufnahme mit sechs verschiedenen Batchgrößen, die gleichzeitige Last über 60 Sekunden mit bis zu 32 Threads und maßen Speicherverbrauch, Kaltstartverhalten, gemischte Arbeitslast und Indexnutzung.
Reproduzierbare KI: Warum sie wichtig ist und wie sie verbessert werden kann
Reproduzierbarkeit ist ein grundlegender Aspekt wissenschaftlicher Methoden. Sie ermöglicht es Forschern, ein Experiment oder eine Studie zu wiederholen und mit derselben Methodik konsistente Ergebnisse zu erzielen. Dieses Prinzip ist auch in Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) von entscheidender Bedeutung, da die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen stabile Schlussfolgerungen in verschiedenen Modellumgebungen gewährleistet. Allerdings: Dies wird üblicherweise als […] bezeichnet.