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data.blog – Wissenswertes zu Data Science und Künstlicher Intelligenz

Warum, KI? Die Grundlagen von Explainable AI (XAI)

In der Theorie lassen sich also mit XAI-Methoden und dem richtigen Know-How selbst komplexe Black-Box-Modelle zumindest teilweise interpretieren. Wie sieht es aber in der Realität aus? Bei vielen Projekten oder Use Cases stellt die Interpretierbarkeit eine wichtige Säule des Gesamterfolgs dar. Sicherheitstechnische Aspekte, fehlendes Vertrauen in die Modellergebnisse, mögliche zukünftige Regularien sowie ethische Bedenken sorgen für die Notwendigkeit interpretierbarer ML-Modelle.

EU AI-Act Whitepaper

Mit Inkrafttreten des AI-Acts durch das Europäische Parlament im August 2024 stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre KI-Systeme transparent, erklärbar und nachvollziehbar zu gestalten. Diese neue Verordnung bringt, ähnlich wie die Einführung der...

AI Solutions Leveraging Foundation Models

Foundation Models (FMs) are large pre-trained AI models that can adapt to various tasks, simplifying development of AI solutions. The pre-training is self-supervised on very large-scale datasets (such as text, images, audio, time series, etc., or combinations of...

SAFe® 6.0-Framework – Project Management [at] scale

Überblick über die Grundlagen des Projektmanagements, den Aufbau und die Elemente des SAFe® 6.0-Frameworks und eine pragmatische Sicht auf die Umsetzung und Anwendung.  https://youtu.be/zRcXRL7a2PM Video: Von Scrum zu SAFe: Agiles Projektmanagement für große Teams...

Innovation und Fortschritt: Top KI-Trends 2025

Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und bringt jedes Jahr innovative Durchbrüche hervor. Das Jahr 2025 verspricht nicht nur technologische Revolutionen, sondern auch neue Herausforderungen und Chancen...

Gewusst wie: Data Scientist im Jobprofil 

Daten sind ein unverzichtbares Gut in unserer stark digitalisierten Welt. Daher ist es für Unternehmen jeder Branche entscheidend, diese effektiv zu nutzen und daraus die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen. Zu diesem Zweck wurde das...

Transfer Learning in Machine Learning: Kompakt erklärt

Transfer Learning hat sich zu einer sehr wertvollen Methode im maschinellen Lernen entwickelt, die es ermöglicht, Wissen von einer bereits erlernten Aufgabe auf eine neue, oft verwandte Aufgabe zu übertragen. Dies bietet einen erheblichen...

European AI Act

Technologische und rechtliche Beratung