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AI

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Die Datenwissenschaften beschreiben den Prozess, Wissen und Charakteristiken aus Daten zu extrahieren. Die Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Datenwissenschaften und beschreibt KI-Systeme oder KI-Anwendungen, die ein menschenähnliches Verhalten zeigen. Eine KI kann es auch ermöglichen, Entscheidungen wie ein Mensch zu treffen. Beispiele dafür sind Sprachassistenten, die sich mittle..
KI, Big Data und Datenanonymisierung
Medizin-Benchmarking birgt großes Potenzial in sich, indem es Maßnahmen zur deutlichen Steigerung der Qualität von medizinischen Behandlungen bei sinkenden Kosten identifiziert. Adäquates Benchmarking ist an sich komplex und mittels Routinedaten in Krankenhäusern nicht unmittelbar machbar. Medizin-Benchmarking in Routine erfordert den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). KI hat sich die letzten J..
Datenaufbereitung für KI braucht auch Governance
Viele Unternehmen tappen bei der Frage im Dunkeln, ob und wie Künstliche Intelligenz (KI) für sie sinnvoll wäre. Selbst wenn sie dies beantwortet haben, müssen sie definieren, wie sie die Grundlagen für KI schaffen und erste Projekte aufsetzen können. Die Diskussion der besten Anwendungsmöglichkeit wirft sofort die Frage nach der Brauchbarkeit der Daten und der zugrunde liegenden IT-Architektur au..
Damit Daten nicht zum Bremser werden
Ist ein Geschäftsprozess bereits teilweise oder vollständig automatisiert, können manuelle oder komplexe Prozessentscheidungen ebenfalls verantwortungsvoll automatisiert werden. Eine Prozessentscheidung ist dann komplex, wenn die Entscheidungsregeln nicht bekannt oder unscharf sind, größere Erfahrungen zur Entscheidungsfindung notwendig sind oder externes Domänenwissen benötigt wird. Zudem werden ..
Wie Künstliche Intelligenz dabei hilft, Prozessentscheidungen verantwortungsvoll zu automatisieren
Derzeit werden zahlreiche Pilotentwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz gestartet. Echtdaten unterscheiden sich oft von Datensätzen in Entwicklungsumgebungen. Daher ist eine Angleichung jener Daten für Vorhersagesysteme besonders relevant, um diese sukzessive in gleichbleibender Qualität in die Produktion zu überführen. Klassifikations- und Regressionsmodelle verbessern sich mit steige..
Vorhersagende KIs sicher in Produktion bringen und erneuern