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Softwareentwicklung für KI und ML funktioniert anders

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Daten sind Quellcode! Der Umgang mit ihnen erfordert neue Arten zu denken – und das ist zentral für die Entwicklung von KI-Applikationen. Das ist zumindest die These von Alexander Waldmann, Operative & Technology Director von appliedAI. lesen

So automatisiert KI die Entwicklung von KI-Modellen

So automatisiert KI die Entwicklung von KI-Modellen

Schon jetzt gibt es laut Bitkom nicht genügend Fachkräfte, um den steigenden Bedarf an Datenanalysen zu decken. Automatisierung kann hier der Schlüssel sein, der Data Scientists von wiederholenden und zeitaufwendigen Tätigkeiten befreit. Genau hier setzt die Idee an, Künstliche Intelligenz einzusetzen, um den gesamten Modellierungsprozess zu automatisieren und zu beschleunigen. lesen

Bias-Fehler und Testing in der KI-Entwicklung

Bias-Fehler und Testing in der KI-Entwicklung

In der Industrie gehören auf KI-Algorithmen basierende Systeme inzwischen zum Alltag, zum Beispiel bei der Qualitätssicherung in der Produktion oder beim Betrieb von Anlagen. Aber wie ist es um die Qualität der Algorithmen selbst bestellt? lesen

Was bedeutet künstliche Intelligenz bei Softwaretests?

Was bedeutet künstliche Intelligenz bei Softwaretests?

Der Trend bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung geht klar in Richtung autonomes Testen, um den Software Development Lifecycle zu vereinfachen. Mithilfe von Schlussfolgerung, Problemlösung und in einigen Fällen auch durch Maschinelles Lernen (ML) kann KI die Automatisierung mit vorantreiben und den Umfang der profanen und mühsamen Aufgaben beim Entwickeln und Testen verringern. lesen

Die passende Machine Learning IDE finden

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Integrierte Entwicklungsumgebungen, kurz IDEs, bieten Funktionen wie Syntax Highlighting, Code Completion, Debugging-Möglichkeiten, Variableneditoren oder Paketmanagement. Damit Entwickler davon auch im Machine-Learning-Umfeld profitieren, müssen sie aber zunächst die passende IDE finden. lesen

Machine Learning mit Python: CSV-Datei für neuronale Netze aufbauen

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Nachdem wir nun wissen, was ein Neuron ist, wie man es in Python modelliert und wie ein Neuron maximal einfache lineare Zusammenhänge erkennt, werfen wie in diesem Teil anhand eines konkreten Beispiels noch einmal konkret auf den Lernprozess. lesen

Machine Learning mit Python: BIAS für komplexere Zusammenhänge nutzen

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Nachdem wir uns die Modellierung eines einfachen linearen Zusammenhangs anhand der Python-Bibliothek sklearn angesehen haben, wenden wir uns jetzt komplexeren Zusammenhängen zu und schauen uns an, was man unter einem BIAS versteht. lesen

Machine Learning mit Python: Grundbegriffe und einfache Beispiele

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Machine Learning und KI helfen in fast allen Branchen, die Effizienz zu steigern. Sukzessive zeigen wir, wie man diesem faszinierenden Thema in Python begegnet. Ob Transport und Logistik, Industrie- und Automobilbranche, Tourismus oder Verlagsgeschäft: Beide Technologien lassen sich in völlig unterschiedlichen Anwendungsfeldern nutzen. lesen

Machine Learning mit Python: Einführung in Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker ist ein von AWS vollständig verwalteter Service, der den gesamten Workflow von Machine Learning abdeckt. Anhand der SageMaker-Demo von AWS illustrieren wir die wichtigsten Zusammenhänge, Grundlagen und Funktionsprinzipien. lesen

Machine Learning mit Python: Einführung in SageMaker und Jupyter

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Amazon SageMaker ist ein von AWS vollständig verwalteter Service, der den gesamten Workflow von Machine Learning abdeckt. In dieser Beitragsreihe befassen wir uns mit der grundlegenden ML-Thematik und dem Erstellen von Jupyter-Notebooks unter SageMaker. lesen