Künstliche Intelligenz: Die 5 Schulen des Maschinenlernens
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
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Mit Big-Data- und KI-Technologien wollen das Systemhaus NETGO und die NDM Naturwertstoffe GmbH einem Problem zu Leibe rücken, das Landwirtschaft und Verbraucher gleichermaßen beschäftigt - und nich
Datenspezialisten qualifizieren sich in den USA häufig im Selbststudium, so ein aktueller Report. In Deutschland sind die Ausbildungspfade traditioneller.
Bei der Konferenz für Big Data, Data Science und Machine Learning geht es um große Datenmengen, aus denen geschäftsrelevante Informationen zu ziehen sind.
Die Thüga Aktiengesellschaft nutzt künstliche Intelligenz für die kommunale Energiewirtschaft und kooperiert dazu mit dem Startup Geospin.
Auch kleinen Unternehmen wird der Wert ihrer Datenschätze langsam bewusst – doch wie können sie daraus konkreten Nutzen ziehen?
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Analog zu der Elektrizität, die ihren Weg aus dem Labor in Milliarden Haushalte, Büros und Fabriken gefunden hat, lassen sich Machine-Learning-Anwendungen schnell und einfach einem größerem Publiku
Mit NLP und maschinellen Lernverfahren steigt der Bedarf an KI-gestützten Such- und Analyseanwendungen im Unternehmensbereich kontinuierlich.
Fraggles, in den 1980er-Jahren als Puppenfiguren bekannt geworden, stehen im SEO-Bereich vor einem Revival: Hier steht Fraggle – eine Kombination von Fragment und - Handle – für ein Content-Fragme
Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.
Process Mining verspricht einen Überblick über alle Abläufe. Lesen Sie, wie diese Technologie entstanden ist, wie sie funktioniert und wie KI und Machine Learning neue Möglichkeiten eröffnen.
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Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird die gewohnte männliche Sprachform bei personenbezogenen Substantiven und Pronomen verwendet. Dies impliziert jedoch keine Benachteiligung eines anderen Geschlechts, sondern soll im Sinne der sprachlichen Vereinfachung als geschlechtsneutral zu verstehen sein.