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.
KI-Datenqualität im Jahr 2026: 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.
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.
Die besten No-Code-ML-Plattformen: ChatGPT-Alternativen
Wir haben vier No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen anhand wichtiger Kriterien verglichen: Datenverarbeitung (Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern), Modellkonfiguration und Benutzerfreundlichkeit, Genauigkeit der Ausgabemetriken, Verfügbarkeit von Visualisierungen sowie alle während der Tests festgestellten Einschränkungen oder Anmerkungen. Hinweis zum Benchmark von No-Code-Tools für maschinelles Lernen: Die Ergebnisse stellen die durchschnittliche Leistung von kNN und logistischer Regression dar, sofern zutreffend.