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Etikett: Smart Data-Blogs

5 Fallen, die es bei der KI-Transformation zu vermeiden gilt

Das Budget ist erschöpft. Wirtschaftliches Unglück. Globale Pandemie. Die Risiken für unsere KI-Initiativen sind buchstäblich überall um uns herum. Einige von ihnen können wir nicht ...

Top Nachrichten

Der Einstieg in die KI-Einführung im großen Maßstab

Jeder möchte die Akzeptanz seiner KI-Programme erhöhen, aber es gibt mehrere „Henne-und-Ei“-Probleme zu überwinden: Wie bekommen wir ...

SERP-gesteuerte, dynamische Sentiment-Impact-Analyse

Die Stimmungsanalyse ist nicht ganz neu. Unternehmen versuchen schon seit einiger Zeit, Erkenntnisse aus verschiedenen Inhalten zu generieren. Mit automatisiertem...

Eine Einführung in das Reinforcement Learning

In diesem Blogbeitrag möchte ich einige grundlegende Konzepte des bestärkenden Lernens, einige wichtige Begriffe und einen einfachen Anwendungsfall vorstellen, in dem ich ...

Der Aufstieg der datenzentrierten KI

Datenzentrierte KI gewinnt unter Ingenieuren an Bedeutung. Während traditionell ein modellzentrierter Ansatz verwendet wurde, um die Genauigkeit für eine Vielzahl von Anwendungen zu verbessern,...

Wie man den Sprung zur KI schafft

KI- und maschinelle Lernmodelle werden verwendet, um Unternehmen dabei zu helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie neue Umsatzmöglichkeiten entdecken, das Risikomanagement verbessern, Betrug aufdecken und...

Erhalten Sie kontextgesteuerte Verarbeitung natürlicher Sprache für bessere Suchergebnisse

Wenn sich Ihr Unternehmen auf datengesteuerte, faktenbasierte Entscheidungen konzentriert, nutzen Ihre Geschäftsanwender möglicherweise eine Analyselösung, um Daten zu sammeln, zu finden und zu analysieren....

Die Rolle der KI bei der Transformation der Versicherungsbranche

Die Versicherungsbranche ist in Bezug auf technologische Fortschritte traditionell konservativ und zögert, neue Technologien einzuführen. Doch die Zeiten ändern sich und künstliche Intelligenz (KI)...

Wie KI die Datengeschwindigkeit in Rechenzentren steigert

Die Entwicklungen in den Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) haben große Möglichkeiten und Verbesserungen für die Datenverarbeitung und -analyse eröffnet. Unbeeindruckt und sogar angespornt von der COVID-19-Pandemie,...

Echtzeitdaten im maschinellen Lernen: Herausforderungen und Lösungen

Auf dem dynamischen globalen Markt von heute führen Ereignisse, die sich unserer Kontrolle entziehen, ständig dazu, dass die von uns gesammelten Daten fehlerhaft und veraltet sind. Es gibt Fälle in ...

Datenaufbereitung und Rohdaten beim maschinellen Lernen: Warum sie wichtig sind

In unserem aktuellen digitalen Zeitalter werden Daten in einer beispiellosen Geschwindigkeit produziert. Mit der zunehmenden Abhängigkeit von Technologie in unserem persönlichen und beruflichen...

Fünf Arten von Advanced Analytics-Herausforderungen

Viele Data Scientists und Analytics-Berater beschweren sich, dass sie eingestellt wurden, um Teil von Advanced Analytics-Teams in Unternehmen zu sein, aber alles, was sie tun ...

Innovationen in Deep Analytics sind entscheidend für die Zukunft der Lieferketten

Die digitale Transformation hat sich während der globalen Pandemie sehr schnell beschleunigt und in nur drei Monaten zu 10 Jahren Innovation geführt. Die abrupten Veränderungen kamen nur wenige Wochen später...

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