Wenn ein System komplexe Entscheidungen treffen muss, wird immer häufiger maschinelles Lernen als eine mögliche Lösung vorgeschlagen. Meistens ist man dann auf empirische Daten angewiesen, um das System zu trainieren. Was passiert aber, wenn keine Daten vorhanden sind? Wie kann man die Vorteile von maschinellem Lernen ohne empirische Daten nutzen?

Die Souveränität Europas entscheidet sich im Cloud-Zeitalter auch im Digitalen. Dieser Artikel ordnet Begriffe wie Sovereign Cloud und Gaia-X ein, analysiert die Anbieterlandschaft, vergleicht ihre Stärken mit den US-Hyperscalern und berücksichtigt neue Initiativen wie Digital Networks Act (DNA), Cloud and AI Development Act (CAIDA) und European Communication, Cloud and Computing Continuum (EURO-3..