Dipl. Betriebswirt Otto Geißler ♥ BigData-Insider

Dipl. Betriebswirt Otto Geißler

Freier Journalist

Artikel des Autors

Die Embedded Intelligence wird neue, schnelle, kostengünstige und stromsparende KI-Lösungen ermöglichen, die mit Cloud-basierten KI-Technologien allein nicht möglich sind. (Bild: frei lizenziert)
KI trifft Edge Computing

Aufstieg der Embedded Intelligence

Mit zunehmender Dezentralisierung verlagert Embedded Intelligence (EI) die Verarbeitung an die Edge, wo Sensoren die Daten sammeln und Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) nahezu vollständig autonom agieren. Damit wird eine Vielzahl von branchenübergreifenden Use Cases mit erhöhter Performanz geschaffen.

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Unternehmen der Bio- und Life-Science-Branche können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie Daten mit KI zugänglicher und besser nutzbar machen.  (Bild: gemeinfrei)
Bio- und Life-Science

Resultate beschleunigen mit KI

Das Sprachverständnis der Künstliche Intelligenz (KI) kann biomedizinische Inhalte klassifizieren und extrahieren, um dadurch verwertbare Erkenntnisse zu erzielen. Beispielsweise bei der Entdeckung von Arzneimitteln, Gestaltung klinischer Studien oder der Verfolgung unerwünschter Wirkungen im Prozess der Arzneimittelsicherheit.

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Die Kennzeichnung von Daten ist eine Möglichkeit, Informationen in Abhängigkeit von ihrem Inhalt zu beschreiben und für das Maschinelle Lernen zu organisieren. (gemeinfrei)
Maschinelles Lernen

Liegt der Fehler bereits in der Datenkennzeichnung?

Das Sammeln großer Datenmengen gestaltet sich heute relativ einfach. Entscheidend für die Entwicklung eines zielführenden Machine-Learning-Modells ist jedoch eine smarte Vorgehensweise bei der Datenkennzeichnung. Da Fehler für den Anwender kostenintensiv werden können, stellt sich die Frage: Wie generiert man möglichst effektiv hochwertige Datensätze?

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Neue Technologien wie KI haben das Potenzial, den zeitlichen Aufwand, Personalbedarf und die Kosten für die Erstellung und Verwaltung von Verträgen erheblich zu reduzieren. (gemeinfrei)
Künstliche Intelligenz

So vereinfacht KI das Vertragsmanagement

Unternehmen agieren heute proaktiver, indem sie ausgeklügelte Vertragsmanagement-Tools auf riesige Volumina an Daten anwenden. Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) helfen ihnen dabei, Verträge schneller zu überprüfen und auszuhandeln als auch Klauseln genauer zu identifizieren und analysieren.

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Das Vertrauen der Unternehmen in die KI-Technologien nimmt stetig zu. Das rührt daher, dass sie die Best Practices von KI besser verstehen und sie in der Folge auch in zunehmender Breite nutzen lernen. (gemeinfrei)
KI-Innovationen

Neue Trends für die Künstliche Intelligenz

Die KI-Technologien entwickeln sich sehr schnell und werden den nächsten großen Wandel in der IT gestalten. Doch auch sie selbst unterliegen dem Wandel und erleben verschiedene Herausforderungen und Veränderungen. Dazu gehören die Forderungen nach einer eindeutigeren Nachvollziehbarkeit sowie reduzierten Datenintensität.

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Welches Analyse-Tool eignet sich? Vor einer Implementierung sollten sich Unternehmen zunächst über den jeweiligen Anwendungsfall als auch die Art und den Umfang der zu analysieren Daten Klarheit verschaffen. (© sdecoret - stock.adobe.com)
Überblick

Die wichtigsten Big-Data-Technologien

Big-Data-Anwendungen basieren nicht auf einer einzigen Technologie, sondern sind im Grunde ein Zusammenspiel verschiedener Innovationen. Dafür reichen jedoch herkömmliche Technologien wie zum Beispiel klassische Datenbanken, Data Warehouse- oder Reporting-Lösungen bei weitem nicht aus.

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Das Vertrauen der Unternehmen in die KI-Technologien nimmt stetig zu. Das rührt daher, dass sie die Best Practices von KI besser verstehen und sie in der Folge auch in zunehmender Breite nutzen lernen. (gemeinfrei)
KI-Innovationen

Neue Trends für die Künstliche Intelligenz

Die KI-Technologien entwickeln sich sehr schnell und werden den nächsten großen Wandel in der IT gestalten. Doch auch sie selbst unterliegen dem Wandel und erleben verschiedene Herausforderungen und Veränderungen. Dazu gehören die Forderungen nach einer eindeutigeren Nachvollziehbarkeit sowie reduzierten Datenintensität.

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Neue Technologien wie KI haben das Potenzial, den zeitlichen Aufwand, Personalbedarf und die Kosten für die Erstellung und Verwaltung von Verträgen erheblich zu reduzieren. (gemeinfrei)
Künstliche Intelligenz

So vereinfacht KI das Vertragsmanagement

Unternehmen agieren heute proaktiver, indem sie ausgeklügelte Vertragsmanagement-Tools auf riesige Volumina an Daten anwenden. Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) helfen ihnen dabei, Verträge schneller zu überprüfen und auszuhandeln als auch Klauseln genauer zu identifizieren und analysieren.

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Seit der Einführung von TensorFlow im November 2015 wurde das Framework mehr als 41 Millionen Mal heruntergeladen. Weltweit arbeiten über 1.800 Entwickler daran.  (©Skórzewiak - stock.adobe.com)
Machine Learning

Was ist neu an TensorFlow 2.0?

Googles TensorFlow 2.0, eines der weltweit beliebtesten Open Source Frameworks für maschinelles Lernen, wurde unter anderem mit einer neuen Architektur, einfacherem Model Building mit Keras, vereinfachten API und neuer TF-Lite-1.0-Version umfassend aktualisiert.

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Torch (im Bild das Logo des Projektes) wird ständig weiterentwickelt und bei Facebook, Google, Twitter, NYU, IDIAP, Purdue und vielen anderen Unternehmen sowie Forschungslabors verwendet.  (torch.ch)
Deep Learning

Das kann das Deep Learning Framework Torch

Torch ist ein wissenschaftliches Deep Learning Framework mit beachtlichem Support an Algorithmen für das maschinelle Lernen. Auf Grund der einfachen Skriptsprache Lua und der C/CUDA-Implementierung ist das Open-Source-Paket sehr anwenderfreundlich und sorgt für beschleunigte Prozesse.

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Die Kennzeichnung von Daten ist eine Möglichkeit, Informationen in Abhängigkeit von ihrem Inhalt zu beschreiben und für das Maschinelle Lernen zu organisieren. (gemeinfrei)
Maschinelles Lernen

Liegt der Fehler bereits in der Datenkennzeichnung?

Das Sammeln großer Datenmengen gestaltet sich heute relativ einfach. Entscheidend für die Entwicklung eines zielführenden Machine-Learning-Modells ist jedoch eine smarte Vorgehensweise bei der Datenkennzeichnung. Da Fehler für den Anwender kostenintensiv werden können, stellt sich die Frage: Wie generiert man möglichst effektiv hochwertige Datensätze?

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Blindes Vertrauen in die Ergebnisse, die KI-Systeme liefern, kann mitunter sehr gefährlich sein. Daher müssen die KI-Systeme kritisch im Auge behalten werden. (© ryzhi – stock.adobe.com)
Die Intelligenz der Maschinen

Wissen wir noch, was sie tun?

Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) treffen Maschinen bereits heute eigene Entscheidungen, die sogar viele Fachleute nicht mehr durchschauen können. Solche KI-Entscheidungen beeinflussen immer stärker auch das menschliche Leben. Droht ein Kontrollverlust? Sind Regeln ein Ausweg? Oder sind diese Bedenken einfach nur übertrieben

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Bio- und Life-Science

Resultate beschleunigen mit KI

Das Sprachverständnis der Künstliche Intelligenz (KI) kann biomedizinische Inhalte klassifizieren und extrahieren, um dadurch verwertbare Erkenntnisse zu erzielen. Beispielsweise bei der Entdeckung von Arzneimitteln, Gestaltung klinischer Studien oder der Verfolgung unerwünschter Wirkungen im Prozess der Arzneimittelsicherheit.

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