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Die Grundlage für alle KI-Modelle besteht aus Daten. Egal ob Vorhersagemodelle, Bild- und Textverarbeitung oder Sprachmodelle, alle Modelle benötigen Daten zum Trainieren. Doch was tut man, wenn diese Daten unvollständig sind? Das Auffüllen von Datensätzen, auch Imputation genannt, möchten wir in diesem Blogartikel anhand unseres Forschungsprojektes KIKS erläutern.
ChatGPT als fertige Anwendung ist als Alltagshelfer für so manche Aufgaben sehr nützlich. Der fehlende Datenschutz und die begrenzten Möglichkeiten eigene Dokumente mit einzubinden, grenzt die Nutzung von ChatGPT in Unternehmen allerdings stark ein. Was sich hier getan hat und wie Sie ChatGPT sinnvoll im Unternehmen einsetzen können, erklären wir in diesem Blog.
Werkzeugkoffer KI | Teil 3 -
Zeitreihenprognose: Den Blick in die Zukunft wagen
Ob an den Finanzmärkten, in der Produktionsplanung oder im Bereich der Ressourcenverwaltung – die Fähigkeit, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung. Hier kommt die Zeitreihenprognose ins Spiel.
Werkzeugkoffer KI | Teil 2 -
Entscheidungsbäume und Random Forest
Was genau verbirgt sich hinter diesen mystischen Begriffen und wie können sie uns im Alltag nützen? Tauchen wir ein in das faszinierende Reich der Entscheidungsfindung und entdecken, wie diese cleveren Algorithmen Licht ins Dunkel der Daten bringen.
Werkzeugkoffer KI | Teil 1 -
Neuronale Netze: wahre Superhelden
In diesem Blogartikel geben wir einen Überblick über die wichtigsten Verfahren der KI. Wir stellen Ihnen den Werkzeugkoffer der KI vor und erklären, wie die einzelnen Verfahren funktionieren und welche Anwendungsgebiete sie haben.
Image Stitching:
Die Kunst der nahtlosen Verbindung
Durch nahtloses Verbinden mehrerer Einzelbilder zu einem Panorama können wir die Welt in ihrer vollen Pracht einfangen und erleben. In diesem Artikel werden wir in die Welt des Image Stitching eintauchen und entdecken, wie man damit eigene Panoramabilder erstellt.
Vom Datendschungel zum Datenschatz: Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten
Diese Daten kommen in verschiedenen Formaten und mit unterschiedlichen Graden an Strukturierung. In diesem Blogartikel beleuchten wir die drei Hauptkategorien – strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten – und erkunden ihre Eigenschaften, Herausforderungen und Potenziale.
Maschinelles Lernen
Die Grundprinzipien verstehen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich selbständig zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Die drei wichtigsten ML-Algorithmen werden in diesem Blogbeitrag erklärt.
Cross-Site-Scripting: Wie man sich gegen Sicherheits-lücken in Webanwendungen verteidigen kann?
In diesem Blogeintrag erklärt unser KI-Experte Luca Sauter was Cross-Site-Scripting (XSS) ist und wie man diese Sicherheitslücke in Webanwendungen erfolgreich vermeiden kann.
Robuste KI-Modelle: Was ist Overfitting
und wie kann man es vermeiden?
In diesem Blogeintrag geht es um eines der häufigsten Probleme im Bereich der Künstlichen Intelligenz – das Overfitting (=Überanpassung). Wir zeigen Ihnen anhand von Beispielen, was Overfitting ist und wie sie es vermeiden können.