AI

Mit dem im April 2021 veröffentlichten Entwurf eines „Gesetzes über Künstliche Intelligenz“ will die Europäische Union eine weltweite Vorreiterrolle bei der Regulierung von „Künstlicher Intelligenz“ (KI) einnehmen. Wird dieses ehrgeizige Vorhaben von Erfolg gekrönt sein? Dieser Beitrag beleuchtet, was im Entwurf der sogenannten KI-Verordnung geregelt ist, welche Folgen Verstöße haben können, wann ..

Der Fachkräftemangel in der Softwareentwicklung ist deutlich spürbar. Eine Alternative zu mehr Fachkräften stellt die höhere Effizienz der Softwareentwicklung dar, also mehr Output der Einzelnen. Neben vielen Meetings verbringen Softwareentwickler oft ihre Zeit mit der wiederholten Entwicklung von Bootstrap-Code, Transformationen, Datenbankzugriffen usw. Können Low-Code/No-Code-Plattformen oder KI..

Die Erwartungen an Machine Learning (ML) sind riesig. Dass viele ML-Projekte in der Pilot- oder Proofof-Concept-Phase stecken bleiben, liegt aber nur zum Teil an überzogenen Erwartungen. Es fehlt den Unternehmen oft an Infrastruktur, den richtigen Capabilities oder schlicht an Daten. Dieser Beitrag beschreibt, auf was Unternehmen achten sollten, damit ML-Lösungen tatsächlich produktiv eingesetzt w..

Die Bedeutung von Machine Learning in der Industrie ist in den vergangenen Jahren stetig gewachsen. Jedoch schaffen es nach wie vor zahlreiche Machine-Learning-Projekte nicht bis zur Produktion. Dabei stehen Unternehmen vor- und nachgelagert, in der Entwicklung und im laufenden Betrieb vor enormen Herausforderungen in den Bereichen Kollaboration, Testing und Monitoring. Machine Learning Operations..

Die Welt wird immer vernetzter, die Systeme zunehmend komplexer. Im Bereich der Datenanalytik rücken daher verstärkt Technologien in den Vordergrund, die auf die Analyse und Modellierung von Datenbeziehungen und Netzwerken spezialisiert sind. Graph Data Science (GDS) und Graph Analytics haben sich hier in den letzten Jahren als neue Kategorie etabliert – vor allem im Zusammenhang mit Machine Learn..