KI News: Kurz und klar.

Künstliche Intelligenz liefert immer mehr Erklärungen zu ihren Entscheidungen. Gegenfaktische Erklärungen, die minimale Änderungen an Eingabedaten beschreiben, die das Ergebnis eines Modells verändern, sind dabei besonders beliebt. Doch die meisten Verfahren wurden bislang nicht darauf geprüft, wie sie unter Unsicherheit in Modellen und Daten funktionieren.

Der neue Adventskalender zur maschinellen und tiefen Lerntechnologie bietet einen detaillierten Leitfaden, um die Funktionsweise von ML-Modellen Schritt für Schritt direkt in Excel zu entschlüsseln. Durch praxisnahe Beispiele und klare Erklärungen wird die „Black Box“ der Modelle transparent und zugänglich gemacht.

Wirtschaftliche Engpässe, begrenzte Datensätze und ein Mangel an Fachwissen haben die Einführung von Predictive Maintenance (PdM) im Automobilbereich lange Zeit gehemmt. Durch die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) eröffnet sich nun ein vielversprechender Weg, diese Hindernisse zu überwinden und PdM schneller in die Industrie zu bringen.

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Machine‑Learning‑Modelle mit gezieltem Hyperparameter‑Tuning verbessern können. Der Beitrag „Drei wesentliche Techniken zur Hyperparameter‑Optimierung für bessere ML‑Modelle“ wurde erstmals auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht und bietet praxisnahe Strategien, um die Leistung Ihrer Modelle zu steigern.