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Microservices-Ansatz für Data-Science-Projekte

Entscheidungswege beim Einsatz einer Microservices-Architektur werden aus der Sicht von Data Scientists diskutiert. Vorteile werden aufgezeigt und manche… >> Weiterlesen

Neuronale Netze: Ein Blick in die Black Box

Die Diskussion um die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI schwankt zwischen Utopie und Horrorszenario. Klärende Frage: Wie sind künstliche neuronale Netze… >> Weiterlesen

Künstliche Intelligenz und Ethik

Welche Rolle der Ethik innerhalb des Gestaltungszyklus von KI-basierten Systemen zukommt und warum die Nicht-Beachtung gesellschaftliche, wirtschaftliche und… >> Weiterlesen

Maschinelles Lernen und der Klimawandel

Von Energie bis Forstwirtschaft: Hunderte Forschungsarbeiten und Projekte im Bereich Machine Learning verfolgen das Ziel, den Ausstoß von Treibhausgasen zu… >> Weiterlesen

Data Science: Buzzword mit gehaltvollem Kern

Data Science mag heute noch ein Thema mit überschaubarer Praxisrelevanz für spezifische Anwendungen sein, es ist aber wohl eines mit großer Zukunft für eine… >> Weiterlesen

Performanter Storage im Jahr 2019

Performanter Storage ist im Zusammenspiel mit dem (Speicher-)Netz das Rückgrat von High-Performance-Computing- und Cloud-Computing-Clustern. Dieser Artikel… >> Weiterlesen

Datenbanksicherheit – Vom offenen Scheunentor zur Datenfestung

Andreas Hoffmann von der its-people GmbH im Interview über Risiken in der Datenbanksicherheit. Wo droht Gefahr? Wie kann man sich schützen? Und was ist, wenn… >> Weiterlesen

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Data Science in der Praxis

Dieser Artikel zeigt, wie Data Scientisten und Engineers Werkzeuge wie DVC (Data Version Control) nutzen können, um sämtliche Elemente eines Projekts zu… >> Weiterlesen

Künstliche Intelligenz interpretierbar machen

KI erledigt einfache, sich wiederholende Aufgaben und automatisiert Entscheidungen. Aber viele Black-Box-Modelle sind nicht leicht zu verstehen. Wir brauchen… >> Weiterlesen