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data.blog – Wissenswertes zu Data Science und Künstlicher Intelligenz

Explainable AI – Methoden zur Erklärbarbeit von KI-Modellen

Explainable AI (XAI) ist momentan eines der meistdiskutierten Themen im Bereich der KI. Entwicklungen wie der AI-Act der Europäischen Union, der Erklärbarkeit zu einer verpflichtenden Eigenschaft von KI-Modellen in kritischen Bereichen macht, haben XAI in den Fokus vieler Unternehmen gerückt, die KI-Modelle entwickeln oder anwenden. Da dies mittlerweile auf einen großen Teil der Wirtschaft zutrifft, ist die Nachfrage nach Methoden, die die Entscheidungen von Modellen nachvollziehbar beschreiben können, immens gestiegen.

Generative Künstliche Intelligenz: Das Ende einer Illusion

Noch sind die juristischen Auseinandersetzungen bezüglich der Urheberrechte beim Training von Bild- oder Kunstgenerierenden Algorithmen nicht entschieden. Doch unabhängig vom Ausgang der Verfahren, die Entwicklung wird die Stellung der Künstler hinterfragen und neu...

Data Cleansing: Kompakt erklärt

Heutzutage sind Datenqualität und -konsistenz von grundlegender Bedeutung für Data-Mining- und Business-Intelligence-Prozesse geworden. Die Datenbereinigung spielt eine Schlüsselrolle bei der deutlichen Verbesserung der Datenqualität und...

Text Mining: Anwendungen und Techniken

Text Mining ist ein grundlegender Prozess in den zahlreichen Data Mining-Anwendungen von heute, der es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer unstrukturierten Textdaten zu nutzen. In diesem Artikel wird erklärt, was Text Mining...

European AI Act

Technologische und rechtliche Beratung