Smarte Technologien verbessern die Beziehung zwischen Online-Händler und Kunden. Sie tragen zu einer gesteigerten Markenloyalität bei. Dabei handelt es sich nicht um Zukunftsmusik, Machine Learning
Adarsh Kyadige, Senior Data Scientist im KI-Team von Sophos, nennt erste Schritte und Unwägbarkeiten beim Erstellen von Machine-Learning-Modellen.
Auch Banken müssen sich digitalisieren. Machine Learning dient ihnen dabei oft als Grundlage, doch die Technologie ist nicht leicht umzusetzen. Drei wichtige Erkenntnisse zur Verwendung
Während mathematische Analyseverfahren mit inkonsistenten Daten zurechtkommen, ist bei Machine Learning große Datensorgfalt gefragt. Beide Methoden funktionieren sehr unterschiedlich und haben verschiedene Anforderungen und Anwendungszwecke.
Künstliche Intelligenzen wie Machine Learning oder Deep Learning werden immer relevanter. Die wichtigste Basis dieser KI-Technologien ist und bleibt dabei die Datengrundlage. Lumir Boureanu, CEO
Große Unsicherheiten, kleinere Chargen, demografischer Wandel: Der Schweizer Data-Science-Spezialist LeanBI erläutert, warum sich Industrieunternehmen immer ernsthafter für Machine-Learning-Systeme interessieren.
Transfer Learning wird oft als Wundermittel gepriesen, um Künstliche Intelligenz zur Marktreife zu bringen. Die Lernmethode nutzt bereits trainierte Modelle als Ausgangspunkt und kann somit
Im Zuge der Digitalisierung müssen Unternehmen sich ständig entscheiden, in welche neuen Technologien und Prozesse sie investieren. Doch die erfolgreiche Umstellung von Prozessen – gerade
Generative KI-Technologien haben in den vergangenen Jahren erhebliche Fortschritte erzielt. Insbesondere in der Bild- und Spracherzeugung verzeichneten Deep-Learning-Modelle einen regelrechten Entwicklungssprung, der bereits heute Einsatzszenarien
Corona-Pandemie, der Ukrainekrieg oder die Rohstoff- und Energiekrise stellten die deutsche Industrie im Jahr 2022 wirtschaftlich und geopolitisch vor einige Herausforderungen. Dabei haben sie massive
Datenanalyse ist und darf kein Selbstzweck im Unternehmen sein, sondern soll das Geschäft verbessern und so zum Umsatzmotor werden. Langfristig leisten sich Unternehmen nur dann
Die digitale Transformation hat – auch auf Grund von COVID-19 und Home Office – in den letzten drei Jahren einen gewaltigen Sprung hingelegt. Das Dokumenten-
Matthias Weber im Gespräch mit SD Worx, zum Thema RPA – Robotic Process Automation.
Matthias Weber im Gespräch mit Mario Baldi, CEO der Scheer GmbH zum Thema ERP 2018.
Hyperautomatisierung ist die konsequente Weiterentwicklung der laufenden Prozessautomatisierungsinitiativen vieler Unternehmen. Aus teil- oder vollautomatisierten Prozessen werden – unterstützt durch künstliche Intelligenz – sich selbst optimierende
Die Kombination von physikalischen Modellen und Künstlicher Intelligenz vereinfacht und beschleunigt die Entwicklung komplexer Produkte und Prozesse. Die Kombination von KI und physikalischen Modellen eröffnet
Zofia Woźniak, Business Solution Manager bei Comarch, hat 3 Tipps, wie KI dabei helfen kann, Cyber-Attacken auf Treueprogramme zu verhindern.
Eine weltweite Umfrage von IFS unter rund 1.400 IT-Entscheidern identifiziert drei wesentliche Anwendungsgebiete von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen und stellt regionale Unterschiede fest.
Matthias Weber im Gespräch mit Ralf Feulner, Mitbegründer im Vorstand der Mehrwerk AG, zum Thema digitale Assistenten und künstliche Intelligenz.
Matthias Weber im Gespräch mit Dr. Ulrich Müller, Solutions Consultant bei BlackLine, zum Thema RPA – Robotic Process Automation.