Maschinelles Lernsoftware Ressourcen
Artikel, Glossarbegriffe, Diskussionen, und Berichte, um Ihr Wissen über Maschinelles Lernsoftware zu erweitern
Ressourcenseiten sind darauf ausgelegt, Ihnen einen Querschnitt der Informationen zu bieten, die wir zu spezifischen Kategorien haben. Sie finden Artikel von unseren Experten, Funktionsdefinitionen, Diskussionen von Benutzern wie Ihnen, und Berichte aus Branchendaten.
Maschinelles Lernsoftware Artikel
Was ist Bildannotation? Typen, Anwendungsfälle und mehr
Ob B2B- oder B2C-Branche, das Rennen um den Aufstieg im Bereich der künstlichen Intelligenz brodelt an der Oberfläche mit Computer-Vision-Techniken wie der Bildannotation.
von Holly Landis
Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen: Unterschiede erklärt
Mit dem Fortschritt fortschrittlicher maschineller Lerntechnologien sind Strategien wie überwachtes und unüberwachtes Lernen zunehmend auf dem Markt präsent.
von Alyssa Towns
Was sind Vektoreinbettungen? Erkunde ihre Rolle in KI-Modellen.
Vektoreinbettungen sind numerische Darstellungen von Daten, die Computern helfen, diese Daten und ihre Darstellungen besser zu verstehen. Sie sind wie das Umwandeln von Wörtern in einen speziellen, einzigartigen Code, der aus Zahlen besteht.
von Sagar Joshi
What Is Machine Learning? Benefits And Unique Applications
Imagine a world where computers can learn and adapt on their own. No longer stuck doing just what we program them to do, machines will be able to understand, analyze, and even predict how people behave. This isn’t just a dream; it’s a reality we are quickly moving toward.In today’s information-filled world, the amount of data can be overwhelming. While it’s easy to collect data, the real challenge is finding useful insights from all that information. This is where machine learning comes in.
von Amal Joby
What Is a Support Vector Machine? How It Classifies Objects
Vladimir N. Vapnik developed support vector machine (SVM) algorithms to tackle classification problems in the 1990s. These algorithms find an optimal hyperplane, which is a line in a 2D or a 3D plane, between two dataset categories to distinguish between them.
von Sagar Joshi
Feature Extraction: How to Make Data Processing Easier
Feature extraction pulls the most helpful information from a large amount of data. It helps you make sense of overwhelming raw data that can be tricky to work with, especially in machine learning applications.
von Sagar Joshi
What is Image Processing? Examples, Types, and Benefits
We see thousands of images every day, online and out in the real world. It’s likely that the images have been changed in some way before being released into the wild.
von Holly Landis
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Arten, Definition und Beispiele
Erinnern Sie sich an Sophia, den Humanoiden, der in der Late-Night-Show mit Jimmy Fallon auftrat?
von Amal Joby
Was ist TinyML? Eine kurze Einführung und Vorteile
Wenn Sie das Wort maschinelles Lernen (ML) hören, stellen Sie sich dann sofort einen großen Raum voller Server vor, die stark schwitzen, um riesige Datenmengen zu verarbeiten?
von Amal Joby
Was ist Data Mining? Wie es funktioniert, Techniken und Beispiele
Brittany Kaiser, ehemalige Direktorin für Geschäftsentwicklung bei Cambridge Analytica, erklärte in Netflix' The Great Hack, dass Daten mittlerweile wertvoller als Öl sind.
von Mara Calvello
Was ist Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)? Die Zukunft ist hier
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) könnte das Beste oder Schlimmste sein, das uns je passiert.
von Amal Joby
50 Statistiken zu autonomen Fahrzeugen, die Sie 2024 verrückt machen werden
Lass dein Auto selbst zu dir fahren.
von Aayushi Sanghavi
Beanspruche Seelenfrieden: Entschlüsseln Sie die Arbeit von Versicherungssachverständigen
Wie das Sprichwort sagt: "Wenn das Leben dir Zitronen gibt, mach Limonade daraus", finden wir oft Wege, das Beste aus schwierigen Situationen zu machen.
von Devyani Mehta
2023 Trends in KI: Günstigere, benutzerfreundlichere KI zur Rettung
Dieser Beitrag ist Teil der G2-Trendserie 2023. Lesen Sie mehr über G2s Perspektive zu digitalen Transformationstrends in einer Einführung von Emily Malis Greathouse, Direktorin der Marktforschung, und zusätzlicher Berichterstattung über Trends, die von G2s Analysten identifiziert wurden.
von Matthew Miller
AWS re:Invent 2021 Zusammenfassung: Eine G2-Perspektive
Nach fast einem Jahr voller virtueller Veranstaltungen veranstaltete Amazon Web Services (AWS) die Lernkonferenz AWS re:Invent 2021 vom 29. November bis 3. Dezember 2021. Es wurden mehrere Ankündigungen gemacht, die Cloud, Computing, Netzwerke, Datenbanken und maschinelles Lernen betreffen.
von Amal Joby
Demokratisierung von KI mit Low-Code- und No-Code-Maschinenlernplattformen
Das Beherrschen von maschinellem Lernen (ML) ist nicht einfach.
von Amal Joby
Was ist statistische Modellierung? Wann und wo sollte man sie verwenden?
Man kann Daten auf verschiedene Arten interpretieren.
von Sagar Joshi
Quantencomputing: Mythos oder Realität?
Die klassische Datenverarbeitung hat einen langen Weg zurückgelegt, von der Lösung einfacher mathematischer Probleme bis hin zur Nutzung zusätzlicher Ressourcen zur Lösung hochkomplexer Aufgaben. Die Grenzen der klassischen Datenverarbeitung verhindern jedoch, dass sie die weitaus komplexeren Herausforderungen bewältigt, mit denen die Welt heute konfrontiert ist, und hier kommt das Quantencomputing ins Spiel.
von Preethica Furtado
2021 Trends in der Softwareentwicklung
Dieser Beitrag ist Teil der 2021-Digital-Trends-Serie von G2. Lesen Sie mehr über G2s Perspektive zu digitalen Transformationstrends in einer Einführung von Michael Fauscette, G2s Chief Research Officer, und Tom Pringle, VP, Marktforschung, sowie zusätzliche Berichterstattung über Trends, die von G2s Analysten identifiziert wurden.
von Adam Crivello
2021 Trends in der Buchhaltung und Finanzen
Dieser Beitrag ist Teil der 2021 Digital Trends Serie von G2. Lesen Sie mehr über G2s Perspektive zu digitalen Transformationstrends in einer Einführung von Michael Fauscette, G2s Chief Research Officer, und Tom Pringle, VP, Marktforschung, sowie zusätzliche Berichterstattung über Trends, die von G2s Analysten identifiziert wurden.
von Nathan Calabrese
Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Buchhaltung
Buchhaltung ist eine der wichtigsten, aber auch einschüchterndsten und teuersten Abteilungen in fast allen Unternehmen.
Buchhalter überwachen alle finanziellen Abläufe eines Unternehmens, um einen reibungslosen und effizienten Betrieb zu gewährleisten. Dazu gehören die Erstellung und Analyse von Finanzberichten (z. B. Cashflow, Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz), die rechtzeitige Zahlung von Steuern und die Führung des Hauptbuchs (GL) des Unternehmens. All diese Aufgaben erfordern ein hohes Maß an menschlicher Interaktion, die Zeit und Geld kostet; egal wie sorgfältig ein Mitarbeiter auch sein mag, es besteht immer die Möglichkeit menschlicher Fehler, die sich ausweiten und in der Zukunft zu verheerenden finanziellen Ergebnissen führen könnten.
von Nathan Calabrese
Wenn Plattformen kollidieren, entwickelt sich die Analytik weiter
Im Bereich der Unternehmens-Technologie setzt sich die scheinbar endlose Entwicklung datengetriebener Erkenntnisse unvermindert fort – aber wann wird sie enden?
von Tom Pringle
Technologieunternehmen, die die Lücke zwischen KI und Automatisierung schließen
Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) sind wichtige, miteinander verbundene Werkzeuge, die Organisationen dabei helfen, ihre Prozesse zu optimieren und Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Sie ermöglichen es Unternehmen, organisatorische Ziele zu erreichen, indem sie Geschäftsprozesse automatisieren, wodurch sie die Effizienz steigern und sich an neue Geschäftsverfahren anpassen können.
von Matthew Miller
Wie generatives Design die Nachhaltigkeit unterstützt
Vor etwa sieben Jahren war 3D-Druck in aller Munde. Für einige Monate, sogar Jahre, war es eine der am meisten diskutierten Technologien auf dem Markt, mit dem Potenzial, die Art und Weise, wie wir produzieren, wirklich zu revolutionieren.
von Michael Gigante
Datenmining-Techniken, die Sie benötigen, um qualitativ hochwertige Einblicke zu gewinnen
In der heutigen schnell wachsenden technologischen Arbeitswelt haben Unternehmen mehr Daten als je zuvor.
von Mara Calvello
The Data Toolbox: The Expanding Domain of AI & Analytics
Killer robots. Threatening humanoids. Robo-apocalypses and evil robots taking over the world. (Just kidding.)
von Matthew Miller
What Is Fileless Malware and How Do Attacks Occur?
Fileless malware attacks are on the rise as more hackers use it to disguise their nefarious activities. These threats leverage a computer’s existing, whitelisted applications and computing power against itself. This is what security professionals refer to as “live off the land” threats.
von Aaron Walker
AI in Fintech: Use Cases and Impact
Artificial intelligence (AI) has proven useful to financial services institutions in multiple ways. From detecting potentially fraudulent charges to automating complex credit and loan processes, AI-powered fintech has proven invaluable when it comes to internally engineering value for financial services institutions.
von Patrick Szakiel
5 clevere Beispiele, wie maschinelles Lernen heute genutzt wird
Wenn Sie in der vergangenen Woche Google, Spotify oder Uber genutzt haben, haben Sie mit Produkten interagiert, die maschinelles Lernen verwenden.
von Devin Pickell
Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus? Wir haben 5 Experten gefragt.
Vergiss, was du vielleicht gehört hast. Maschinelles Lernen ist kein neues Konzept oder eine Studie in den Kinderschuhen.
von Devin Pickell
Maschinelles Lernsoftware Glossarbegriffe
Maschinelles Lernsoftware Diskussionen
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Frage zu: Keysight Eggplant
Was macht die Software von Eggplant?Was macht die Software von Eggplant?
Keysight Eggplant ist eine Software-Testautomatisierungsplattform, die den gesamten Testprozess automatisiert, von der Testfallerstellung bis zur Ergebnisanalyse. Eggplant verwendet fortschrittliches ML/AI, um jede mögliche Benutzerreise Ihrer Software, Anwendung oder Website über die Benutzeroberfläche zu testen.
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Frage zu: PyTorch
Wofür verwenden Sie Pytorch? (z.B. NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning, etc.)Pytorch kann für Vision, Audio, Text (NLP), Reinforcement Learning usw. verwendet werden. Die Idee ist, herauszufinden, ob ein bestimmter Bereich des Deep Learnings Pytorch oder ein anderes bevorzugt.
Alle Paradigmen für DeepLearning werden von PyTorch für die Entwicklung unterstützt.
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Frage zu: Vowpal Wabbit
Wie kann man die Verarbeitungszeit beschleunigen, wenn der Datensatz in Millionenhöhe vorliegt?Als ich 15 verschiedene zufällige Kontexte mit 5 verschiedenen Kohorten und 5 verschiedenen Aktionen mit unterschiedlichen Belohnungen einführte, dauerte es viel länger, die CTR zu berechnen.
Das ist das Problem, das sich stellt: seine Arbeit lieben oder sie nicht lieben? Man muss diese Frage selbst beantworten.
Maschinelles Lernsoftware Berichte
Grid® Report for Machine Learning
Summer 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Machine Learning
Summer 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Machine Learning
Summer 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Machine Learning
Summer 2025
G2-Bericht: Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Machine Learning
Spring 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Machine Learning
Spring 2025
G2-Bericht: Momentum Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Machine Learning
Spring 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Grid® Report for Machine Learning
Spring 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Grid® Report for Machine Learning
Winter 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Machine Learning
Winter 2025
G2-Bericht: Grid® Report