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Interview

KI in den Life Sciences: Warum KI-Modelle in der Praxis oft versagen

19. Dezember, 2024 - 05:07

Künstliche Intelligenz (KI), die auf maschinellem Lernen basiert, bietet Chancen für die Lebenswissenschaften. In der Praxis zeigen sich aber immer wieder Probleme. Eine Ursache hierfür ist data leakage, also der unerwünschte Transfer von Informationen zwischen Trainings- und Testdaten.

Gefährdung für maschinelles Lernen

Kritische Schwachstellen in ML-Frameworks

11. November, 2024 - 10:56

Maschinelles Lernen (ML) ist in der Softwareentwicklung unverzichtbar geworden und ermöglicht schnellere Erkennung, verbesserte Automatisierung und datenbasierte Anwendungen. Doch es gibt eine Reihe von Schwachstellen in verbreiteten ML-Frameworks, die Unternehmen potenziellen Angriffen aussetzen.

Trends, Herausforderungen und Best Practices

Integration von KI und maschinellem Lernen in Kubernetes

31. Juli, 2024 - 11:11

Die KI-Technologie ist heute im Alltag allgegenwärtig, und mit ihrer Konvergenz werden Cloud Computing und KI/ML enorme Werte freisetzen und die meisten Branchen verändern.

KI übertrifft bei der Vorhersage von Aktienrenditen deutlich

10. Februar, 2024 - 08:39

Maschinelles Lernen kann Aktienrenditen besser vorhersagen. Die Künstliche Intelligenz (KI) nutzt umfangreiche Finanzdaten und smarte Methoden, um Infos zu kombinieren und Schlüsse zuzulassen, ob eine Investition wahrscheinlich profitabel sein wird oder eben nicht.

IT-Enterprise: Worauf Unternehmen in diesem Jahr achten

05. Januar, 2024 - 13:18

2024 werden Unternehmen mit großer Wahrscheinlichkeit noch stärker auf künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Automatisierung setzen, um ihre Ziele für Effizienz, Servicebereitstellung und Produktivität zu erreichen.

Statement

EU AI Act ebnet den Weg für nachhaltige KI-Innovationen

13. Dezember, 2023 - 13:16

Nach jahrelangen Verhandlungen ist der AI Act der EU nun unter Dach und Fach. Auch wenn sich der Gesetzestext noch in der Feinabstimmung befindet, sind zentrale Streitpunkte rund um die Themen Generative AI und KI in der Strafverfolgung geklärt.

KI in den Life Sciences: Warum KI-Modelle in der Praxis oft versagen

Kritische Schwachstellen in ML-Frameworks

Integration von KI und maschinellem Lernen in Kubernetes

KI übertrifft bei der Vorhersage von Aktienrenditen deutlich

IT-Enterprise: Worauf Unternehmen in diesem Jahr achten

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