Einsatzbereite KI vereinfacht die KI-Operationalisierung Das Aufkommen von KI-basierten Lösungen und Tools bedeutet, dass mehr Unternehmen zu geringeren Kosten und in kürzerer Zeit die künstliche Intelligenz nutzen können. Einsatzbereite KI bezieht sich auf Lösungen, Tools und Software,...
Eine API ist eine Reihe von Regeln oder Protokollen, die es Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren, um Daten, Funktionen und Funktionalitäten auszutauschen.
Erklärbare KI ist eine der wichtigsten Voraussetzungen für die Realisierung von verantwortungsvoller KI, einer Methodik für die groß angelegte Implementierung von KI-Methoden in realen Organisationen unter Gewährleistung von Fairness, Erklärbarkeit der Modelle und Rechenschaftspflicht....
Operationalisierung, einschließlich Sicherheit und Compliance Infrastruktur und Ressourcen Das TDSP enthält Empfehlungen für das Management von gemeinsam genutzten Analyse- und Speicherinfrastrukturen in den folgenden Kategorien: Cloud-Dateisysteme zum Speichern von Datasets ...
Der Arbeitsbereich ist die Ressource der obersten Ebene für Azure Machine Learning. Der Verlauf aller Trainingsausführungen wird gespeichert, z. B. Protokolle, Metriken, Ausgabe und eine Momentaufnahme Ihrer Skripts.
Tools und Technologien umfasst, die jede Phase des ML-Lebenszyklus – von der Modellentwicklung bis zur Operationalisierung – optimieren und standardisieren. ML Ops ist ein neues Konzept, das für Agilität und Schnelligkeit im ML-Lebenszyklus sorgen soll. Es ist vergleichbar mit DevOps im...
Eine Cloud-Datenbank ist eine Datenbank, die in einer Cloud-Umgebung wie einer Private Cloud, Public Cloud oder Hybrid Cloud erstellt, bereitgestellt und aufgerufen wird. Es gibt zwei primäre Bereitstellungsmodelle für Cloud-Datenbanken, die nachstehend besprochen werden: Herkömmliche Datenbank...
Operationalisierung von Zero Trust Zero Trust ist komplex. Es erfordert ein umfassendes Verständnis der vernetzten Geräte, des Nutzerverhaltens und der Datenströme. Sind diese Bereiche nicht transparent, kann die Identifizierung und Behebung potenzieller Sicherheitsrisiken dazu führen, dass...
1.1 Erläuterung der angewandten theoretischen Begriffe.\n 1.2 Operationalisierung..\n 1.3 Erläuterung der angewandten Forschungsmethode - Die schriftliche Befragung mittels Fragebogen\n 1.3.1 Begründung der Methodenwahl\n 1.3.2 Optimierung der Rücklaufquote\n 1.3.3 Fragetypen.\n 1....
Dies erfordert die Aufschlüsselung der gesamten Machine Learning-Aufgabe in einen mehrstufigen Workflow. Jeder Schritt ist eine Komponente. Wenn Sie beispielsweise eine einfache Machine Learning-Aufgabe betrachten, bei der historische Daten zum Trainieren eines Verkaufsvorhersagemodells verwendet werden,...