Wie man Modelle des maschinellen Lernens validiert: Ein umfassender Leitfaden

Die Modellvalidierung ist eine Kernkomponente bei der Entwicklung von maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz (ML/KI). Dabei wird die Fähigkeit eines ML- oder statistischen Modells so bewertet, dass man Vorhersagen mit ausreichender Genauigkeit treffen kann, um diese zum Erreichen von Geschäftszielen zu verwenden.
Die Konstruktion des Modells und die Anwendung verschiedener Tools für die Datenerfassung zur Erstellung des Modells, werden dabei eingehend untersucht, um sicherzustellen, dass das Modell effektiv funktioniert.

Bei der Modellvalidierung handelt es sich um eine Reihe von Prozessen und Aktivitäten, mit denen sichergestellt werden soll, dass ein ML- oder KI-Modell so funktioniert, wie es sollte, einschließlich seiner Designziele und seines Nutzens für den User.
Das kann durch Tests, die Prüfung der Konstruktion des Modells, und die Prüfung der zur Erstellung des Modells verwendeten Tools und Daten erfolgen. Die Validierung ist auch Teil der ML-Governance, des vollständigen Prozesses der Zugangskontrolle, der Implementierung von Richtlinien und der Verfolgung der Modellaktivität.

Autonome Landwirtschaft: Die Zukunft der Agrarindustrie

Die Agrarindustrie befindet sich im Umbruch. Da die Weltbevölkerung immer weiter wächst, und sich der Klimawandel auf die Anbaubedingungen auswirkt, stehen Landwirte unter dem Druck, mehr Lebensmittel mit weniger Ressourcen zu produzieren. Eine mögliche Lösung für dieses Problem ist die autonome Landwirtschaft (AL): Hierbei handelt es sich um eine neue Technologie, bei der Roboter und andere automatisierte Systeme eingesetzt werden, um Aufgaben zu übernehmen, die traditionell von menschlichen Arbeitskräften erledigt werden, z. B. das Pflanzen, Ernten und Ausbringen von Pestiziden und Düngemitteln.

In diesem Blogbeitrag werden wir die potenziellen Vorteile und Herausforderungen der autonomen Landwirtschaft untersuchen. Des weiteren geben wir einen Überblick über einige Unternehmen, die an dieser Technologie arbeiten.

Anwendungsbereiche der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und NLP-Datensätze

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Mensch und Computer unter Verwendung natürlicher Sprache befasst.

NLP-Datensätze werden verwendet um Modelle zu trainieren, die dann für verschiedene Aufgaben wie Textklassifizierung, Entitätserkennung, maschinelle Übersetzung usw. verwendet werden können.

Es gibt viele verschiedene Anwendungsgebiete von NLP. In diesem Beitrag werden wir einen Blick auf einige der populärsten werfen, sowie auf die Bedeutung von NLP-Datensätzen für Trainingsanwendungen.

Datenvorverarbeitung: So verarbeiten Sie Ihre Daten für eine optimale Performance

Die Datenvorverarbeitung ist einer der ersten Schritte bei der Erstellung und Nutzung eines maschinellen Lernmodells. In diesem Schritt werden die Rohdaten so aufbereitet, dass sie für die Einspeisung in das maschinelle Lernmodell geeignet sind. Dies ist häufig der erste Schritt bei der Erstellung eines maschinellen Lernprojekts, da die Verfügbarkeit sauberer und gut formatierter Daten nicht immer möglich ist.

Wie funktioniert Spracherkennung: Hinter den Kulissen der KI

Spracherkennung wird immer mehr zu einem beliebten “must have”. Vor über 50 Jahren wurde sie von mehreren Unternehmen in den Vereinigten Staaten, Europa, Japan und China entwickelt. Was viele jedoch nicht wissen, ist, dass auch hinter den Kulissen viel Arbeit nötig ist, um die Spracherkennung zu ermöglichen und praktikabel zu machen.

6 reelle und innovative Möglichkeiten, mit maschinellem Lernen Geld zu verdienen

Wellen von ML/KI haben bereits immense Auswirkungen auf Branchen wie die Informationstechnologie (IT), Finanztechnologie (FinTech), Gesundheitstechnologie (HealthTech), Bildungstechnologie (EdTech) und andere. Die Unternehmen konzentrieren sich vermehrt auf den Wert von KI, gehen über die Testphase hinaus und konzentrieren sich darauf, ihre KI-Nutzung rasch auszuweiten.

KI in der Lebensmittelindustrie verändert die Branche

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Lebensmittelindustrie, indem sie Aufgaben automatisiert und effizienter macht. KI kann einen unglaublichen Einfluss auf die täglichen Abläufe haben und letztendlich ein Unternehmen in erheblichem Maße verändern! Die Automatisierung wird es ermöglichen, weiterhin eine vielfältige Produktpalette anzubieten, und im gleichen Zug den Verbrauchern die Suche nach Produkten, die ihrem Geschmack entsprechen, zu erleichtern. Die Menschlichkeit bleibt in allen Bereichen der Gastronomie wichtig, ebenso wie die Qualitätskontrolle durch datengestützte Bewertungen durch intelligente Maschinen.

Die besten Whitepaper zum Thema KI – Frei zugängliche Online-Publikationen

Die Geschäftswelt wird sich schnell des Potenzials der künstlichen Intelligenz (KI), für die Effizienzsteigerung und Wertschöpfung, bewusst. Viele Unternehmen prüfen, wie sie KI in ihre Abläufe einbinden können, aber nur wenige haben das Fachwissen oder die Ressourcen, um dies zu tun. An dieser Stelle kommen Whitepaper über KI ins Spiel. Whitepaper sind Dokumente, die bewährte Verfahren und Strategien für die Implementierung einer bestimmten Technologie oder Methodik beschreiben. Sie werden von Fachleuten auf diesem Gebiet erstellt und sind daher eine unschätzbare Ressource für Unternehmen, die sich mit künstlicher Intelligenz vertraut machen wollen.

Zum Glück gibt es eine Vielzahl hervorragender Whitepaper zum Thema KI, die online völlig kostenlos zur Verfügung stehen. In diesem Blogbeitrag geben wir Ihnen einen Überblick über einige der besten KI-Whitepaper, die es gibt.

Trainingsdaten für Computer Vision: Alles, was Sie wissen müssen

Wenn es um Computer Vision geht, sind Trainingsdaten das Schlüsselelement, nach dem Fachleute suchen. Ohne genaue und hinreichend vielfältige Daten kann Ihr Computer Vision System nicht lernen, wie man Objekte in Bildern und Videos genau identifiziert. Glücklicherweise gibt es heute viele Quellen für Computer-Vision-Trainingsdaten. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Quellen für Computer-Vision-Trainingsdaten und was sie so nützlich macht. Außerdem geben wir Ihnen einige Tipps, wie Sie diese Daten am besten für Ihre eigenen Projekte nutzen können. Fangen wir also an!

Tipps und Strategien zur Datenerfassung für Chatbots

Chatbots sind heute ein fester Bestandteil des Kundensupports von Unternehmen. Sie können rund um die Uhr ihre Dienste anbieten, ohne auf Menschen angewiesen zu sein. Aber viele Unternehmen wissen immer noch nicht genau, was sie brauchen, um ihren zukünftigen Chatbot zum Laufen zu bringen.

Mit anderen Worten: Um Ihren Chatbot an den Start zu bringen, müssen Sie ihn mit Daten füttern. Sie müssen Daten eingeben, die es dem Chatbot ermöglichen, die von den Kunden gestellten Fragen und Anfragen richtig zu verstehen. Und das endet häufig im Missverständnis bei Unternehmen.