So unterscheiden sich Machine Learning, KI und Deep Learning
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Unternehmen, die neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen wollen, stehen häufig vor der Entscheidung, eigene Data Scientists mit einem Python-KI-Baukasten eine individuelle Anwendung bauen
Teachable Machine erlaubt es auch absoluten Anfängern, maschinelles Lernen einzusetzen. Jetzt hat Google Version 2.0 des kostenlosen Tools vorgestellt.
Als der Siegeszug des Onlinehandels begann, hofften viele Gemeinden, den Händlern in den Innenstädten mit lokalen Internet-Marktplätzen im Kampf gegen Amazon und Co. helfen zu können.
Vor allem das produzierende Gewerbe nutzt hierzulande IoT. Dabei steht die Optimierung der eigenen Prozesse im Vordergrund.
Der digitale Gesundheitsmarkt in Europa wächst voraussichtlich bis 2025 auf rund 155 Milliarden Euro.
Händler setzen Künstliche Intelligenz (KI) vor allem im Marketing, Vertrieb und (Kunden-) Service ein.
Wer maschinelles Lernen sicher machen möchte, muss sich vor allem Gedanken um das maschinelle Lehren machen, findet die Google-Entwicklerin Cassie Kozyrkov.
Deutschlands Klein- und Mittelstädte werden smarter. Die meisten haben aber einen hohen Nachholbedarf. Das geht aus der aktuellen Studie hervor.
Jedes zehnte Industrieunternehmen nutzt zwar bereits Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. Dennoch ist das Misstrauen groß, wie Studien des IW Köln und von Roland Berger aufzeigen.
Digitale Medien können auf individuelle Probleme der Schüler eingehen. Dieses Potenzial bleibt ungenutzt, sagt Birgit Eickelmann, Leiterin der deutschen Icils-Studie.
Eins steht fest: Digitale Transformation verträgt kein Stückwerk.
Deutsche Finanzentscheider schätzen einer EOS-Studie zufolge ihre Unternehmen, was den Digitalisierungsgrad anbelangt, in Europa klar am schlechtesten ein.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor, um das volle Potenzial aus Internet-of-Things-Kampagnen auszuschöpfen - das zeigt eine Studie.
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Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht.
Wer jung ist, zieht in die Stadt. Auf dem Land bleiben oft die Alten zurück. Eine Studie zeigt, wie die Binnenmigration Deutschland verändert - und welche Ursachen sie hat.
Das Personalwesen hinkt in puncto Digitalisierung häufig noch hinterher. Welche Vorteile eine Automatisierung der Human Resources bietet, lesen Sie hier.
Anwender können aus einer Vielzahl von Tools für Machine und Deep Learning wählen. Es gilt allerdings genau zu überlegen, denn jedes Werkzeug eignet sich speziell für bestimmte Aufgaben.
Macht uns KI arbeitslos? Bekommen wir die ethischen Fragen in den Griff? Wird die Menschheit dümmer? Über KI wird viel Widersprüchliches gesagt. Eines aber ist sicher: KI kommt im großen Stil.
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