Blog | Data Science-Artikel

Entdecke die Einsatzgebiete der Programmiersprache Julia und erfahre, in welchen Branchen Julia heute bereits genutzt wird.

Erfahre, was Kaggle ist und warum es zu den beliebtesten Plattformen für Data Scientists zählt. Hol dir Antworten auf die häufigsten Fragen zu Kaggle.

Gelabelte Daten sind Rohdaten, denen Labels zugewiesen wurden, um Kontext oder Bedeutung hinzuzufügen. Sie werden beim überwachten Lernen zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen eingesetzt.

LaMDA: Googles Familie dialogorientierter Large Language Models für natürliche, intuitive Interaktionen – basierend auf der Transformer-Architektur.

Lazy-Learning-Algorithmen speichern die Trainingsdaten und verzichten auf ein allgemeines Modell.

Lerne, wie Machine-Learning-Inferenz funktioniert, wie sie sich vom klassischen Training unterscheidet, und entdecke Ansätze, Vorteile, Herausforderungen und Anwendungen.

Während Menschen auf jahrelange Erfahrung und Kontext setzen, brauchen Maschinen enorme Datenmengen und Training, um "zuzuhören".

Maschinenwahrnehmung bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, Sinneseindrücke aus der Umgebung zu interpretieren und zu verstehen.

Lerne, wie du mit Best Practices im Master Data Management Datenqualität, -konsistenz und -governance sicherstellst.

Entdecke multimodale KI – einen der vielversprechendsten Trends in der Generativen KI.

Entdecke die Feinheiten der Named Entity Recognition (NER), einer Schlüsselkomponente der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Erfahre mehr über Methoden, Anwendungen und Herausforderungen – und wie NER Datenanalyse, Kundensupport und mehr verändert.

Entdecke die Grundlagen des neuromorphen Computings – das nächste Computerparadigma, das die aktuellen Grenzen der KI überwinden soll.