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.
Top No-Code ML-Plattformen: ChatGPT-Alternativen
Wir haben 4 No-Code-Machine-Learning-Plattformen anhand wichtiger Kennzahlen verglichen: Datenverarbeitung (Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern), Modellaufbau und Benutzerfreundlichkeit, Ausgabe von Genauigkeitsmetriken, Verfügbarkeit von Visualisierungen sowie alle wesentlichen Einschränkungen oder Beobachtungen während des Tests. Hinweis: Die Werte stellen die durchschnittliche Leistung über kNN und logistische Regression dar, sofern zutreffend. Die Ergebnisse können je nach Komplexität des Datensatzes…
KI-Datenqualität: Herausforderungen & Best Practices
Schlechte Datenqualität verzögert die erfolgreiche Einführung von KI- und ML-Projekten. 1 Selbst die fortschrittlichsten KI-Algorithmen können fehlerhafte Ergebnisse liefern, wenn die zugrunde liegenden Daten von schlechter Qualität sind. Entdecken Sie die Bedeutung der Datenqualität in der KI, die Herausforderungen, mit denen Organisationen konfrontiert sind, und die Best Practices zur Sicherstellung hochwertiger Daten: Datenqualität ist für…
Graph-Datenbank-Benchmark: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph
Wir haben Neo4j, FalkorDB und Memgraph an einem synthetischen Graphen getestet, der von 120.000 Amazon-Produktbewertungen abgeleitet ist (381K Knoten, 804K Kanten). Wir führten 12 Abfragevorlagen mit jeweils 1.000 Messungen aus, testeten die Ingestion bei 6 Batch-Größen, hielten eine gleichzeitige Last für 60 Sekunden bei bis zu 32 Threads aufrecht und maßen Speicher, Cold Start, gemischte…
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,…
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…
57 Datensätze für ML- & AI-Modelle
Daten werden benötigt, um generative KI oder konversationelle KI-Lösungen zu nutzen oder zu entwickeln. Sie können vorhandene Datensätze auf dem Markt verwenden oder einen Datenerfassungsdienst beauftragen. Wir haben 57 Datensätze identifiziert, um Machine-Learning- und KI-Modelle zu trainieren und zu evaluieren. Diese Kategorie umfasst Datensätze und Benchmarks, die für das Training und die Evaluierung fortschrittlicher Sprach-…