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AI

356 Inhalte
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Testing AI

Ich brauch mal 5000 Adressen!

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Die automatisierte Generierung von Testdaten ergänzt die Testautomatisierung (TA). Der Artikel zeigt am Beispiel der Open- Source-Bibliothek „Faker“, wie Testdaten synthetisch im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung erzeugt werden können.
Ich brauch mal 5000 Adressen!
KI-basierte Systeme durchdringen zunehmend alle Bereiche unseres Lebens. Dadurch gewinnt auch die Qualität und in weiterer Folge die Qualitätssicherung und das automatisierte Testen dieser Systeme, welches eines Zusammenspiels von Techniken des Software- und AI-Engineering bedarf, zunehmend an Bedeutung. Dieser Beitrag erläutert für das neue und noch junge Themengebiet der Qualitätssicherung KI-ba..
Grundlegende Begriffe und Methoden
Vortrainierte Neuronale Netzwerke ermöglichen eine verlässliche Detektion von bestimmten Objekten (z. B. Autos) in Bildern. In diesem Artikel stellen wir eine Anwendung vor, welche die Ergebnisse einer solchen Objekterkennung verwendet, um daraus die Belegung eines Parkplatzes zu ermitteln. Der Benutzer erhält in einer Oberfläche die Möglichkeit, Parkplätze zu definieren. Die Objekterkennung läuft..
Parkplatzbelegung mit Machine Learning als YOLOv4-Demo
BD Rowa zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Kommissioniersystemen für Medikamente. Die empfindliche Ware macht eine laufende Überwachung der komplexen Anlagen sowie eine schnelle Fehlerbehebung unerlässlich. Deshalb stellt das Unternehmen seine Support-Infrastruktur von einem veralteten VPN-Netzwerk auf eine zentrale Embedded-Analytics-Lösung um. Der cloudbasierte Ansatz ermöglicht nic..
Embedded Analytics für Maschinendaten
Mit der Lakehouse-Architektur für die Datenanalyse in der Cloud liefert Databricks ein Bindeglied zwischen der bekannten Business-Intelligence-Welt und neuen Machine-Learning-Anwendungen. Die Lösung kombiniert dazu die Stärken von Data Lakes mit denen von Data Warehouses. BI-Spektrum sprach mit Horst Mundt von Databricks über die Vorteile und Herausforderungen der Architektur.
Die Vorteile von Data Warehouse und Data Lake kombinieren