Im Sektor des Service Managements gewinnt die Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Der vorliegende Artikel stellt einen Vergleich an, der sich auf Untersuchungen stützt, um den Ressourcenbedarf, die Leistungsfähigkeit und die Präzision zwischen herkömmlichem Machine Learning und Deep Learning zu bewerten und beleuchtet dabei die Vorzüge des
Empolis, ein Unternehmen der proALPHA Gruppe, ist auf KI-basierte Decide Support Solutions für industrielle Unternehmen spezialisiert. Die SaaS-Software von Empolis setzt in Verbindung mit Amazon Web Services (Generative) AI ein, um die cloudgetriebene Transformation von Unternehmen voranzutreiben.
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Herausforderungen und Chancen
In der dynamischen KI-Landschaft sind Machine Learning Operations (kurz: MLOps) der Schlüssel zur Überbrückung der Kluft zwischen Entwicklung und praktischer Umsetzung KI-gestützter Modelle. Aber warum sind so viele Unternehmen zögerlich, diesen vergleichsweise schnell und kostengünstig zu implementierenden Ansatz in die eigenen Arbeitsprozesse zu integrieren?
Nach diesen Fähigkeiten suchen Unternehmen
Seit Anfang des Jahres ist das Stichwort Künstliche Intelligenz in aller Munde. Dabei entwickeln Machine Learning Engineers schon sehr viel länger Modelle zum maschinellen Lernen. Welche Fähigkeiten die freien Expert:innen bereits mitbringen und was Projektanbietende von ihnen erwarten, bildet der neue Top-Skill-Radar von freelancermap ab. Das Unternehmen hat über 60.000 anonymisierte
Unternehmen reden viel über die möglichen Auswirkungen von KI- und ML-Lösungen, aber zu wenig über deren Qualität. Und die hängt in erster Linie vom Dateninput ab. APARAVI erklärt, warum die Diskussion vom Kopf auf die Füße gestellt werden muss, und wieso ein hochwertiges Dateninventar die Voraussetzung für eine sinn-
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