Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Ressourcen
Artikel, Glossarbegriffe, Diskussionen, und Berichte, um Ihr Wissen über Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen 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.
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Artikel
Seq2Seq-Modelle: Wie sie funktionieren und warum sie in der KI wichtig sind
Stellen Sie sich vor, Sie übersetzen mühelos ein ganzes Buch von einer Sprache in eine andere oder fassen Seiten von dichtem Text in ein paar klare Sätze zusammen – alles mit nur wenigen Klicks.
von Chayanika Sen
10 Best Data Labeling Software With G2 User Reviews
As the prominence of AI grows, it is being commercialized at a lightning-fast speed.
von Shreya Mattoo
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 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
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
Barrieren bei der Einführung von KI und Analytik in der Lieferkette
Ich habe kürzlich die Tableau-Konferenz besucht, wo ich vier Tage lang meiner Nerdigkeit frönen konnte. Als selbsternannter Evangelist für Data Science war ich begeistert, dass autoML, natürliche Sprachgenerierung und andere fortschrittliche Automatisierungsfunktionen zu Tableau, einer der weltweit führenden Plattformen für Datenvisualisierung und Business Intelligence, hinzugefügt wurden.
von Anthony Orso
Die Bedeutung der Datenqualität und die Kommodifizierung von Algorithmen
Algorithmen. Algorithmisch. Maschinelles Lernen. Tiefes Lernen. Wenn Sie diesen Artikel lesen, besteht eine gute Chance, dass Sie diese Begriffe schon einmal gehört haben. Ein Algorithmus hat Ihnen wahrscheinlich diesen Artikel empfohlen. Der Oberbegriff für all das ist künstliche Intelligenz (KI), die Daten verschiedener Art nimmt und Ihnen darauf basierend Vorhersagen oder Antworten liefert. Es ist sehr wahrscheinlich, dass Sie in irgendeiner Weise von dieser Technologie profitiert haben, sei es in einer Kartenanwendung, bei der Bildsuche Ihres Lieblingshändlers oder bei der intelligenten Autovervollständigung.
von Matthew Miller
Wie man eine Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattform auswählt, die für Ihr Unternehmen geeignet ist
Big Data ist der Zeitgeist des 21. Jahrhunderts. Das schiere Volumen an Daten, das Unternehmen, Regierungsbehörden, Bildungseinrichtungen und Verbrauchern zur Verfügung steht, ist im Vergleich zu den Zeiten, als Computer noch die Größe von Informatiklabors hatten, praktisch unbegrenzt.
von Anthony Orso
Datentrends im Jahr 2022
Dieser Beitrag ist Teil der 2022 Digital Trends Serie von G2. Lesen Sie mehr über G2s Perspektive zu digitalen Transformationstrends in einer Einführung von Tom Pringle, VP, Marktforschung, und zusätzliche Berichterstattung über Trends, die von G2s Analysten identifiziert wurden.
von Matthew Miller
Wie man Algorithmen erstellt, die sich selbst erklären
Im Jahr 2019 schrieb ich meine Vorhersagen über die Fortschritte, die wir 2020 im Bereich der KI sehen würden. In einer dieser Vorhersagen diskutierte ich das immerwährende Problem der algorithmischen Erklärbarkeit, also die Fähigkeit von Algorithmen, sich selbst zu erklären, und wie dieses Thema in diesem Jahr in den Vordergrund rücken wird. Die Lösung dieses Problems ist entscheidend für den Geschäftserfolg, da die allgemeine Öffentlichkeit zunehmend unbehaglich gegenüber Black-Box-Algorithmen wird.
von Matthew Miller
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: Vorteile, Mythen und Einschränkungen
Künstliche Intelligenz (KI) erfindet und belebt das moderne Gesundheitssystem neu, indem sie neue Verbindungen zwischen genetischen Codes findet oder Roboter steuert, die bei Operationen assistieren.
von Rachael Altman
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
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 COVID-19 Datenfachleute beeinflusst
Remote-Arbeit ist nicht die Zukunft. Sie ist eine aktuelle Realität, da fast 75 % der US-Arbeiter zumindest zeitweise remote arbeiten, laut dem Owl Labs' State of Remote Work 2019 Bericht. Datenwissenschaftler und andere Datenprofis sind keine Ausnahme von der Regel und können ihre Arbeit mit nach Hause nehmen, wenn und wann der Bedarf oder Wunsch entsteht. Ein Wechsel zur Remote-Arbeit ist jedoch nicht so einfach, wie nur einen Arbeitslaptop mit nach Hause zu nehmen.
von Matthew Miller
Wahrer Datenschutz erfordert mehr als nur Regulierung.
Ich werde Ihnen ein (schlecht gehütetes) Geheimnis verraten: Der Einsatz von fortschrittlichen Analysen und anderen KI-gestützten Fähigkeiten, die Benutzern helfen, Daten zu verwalten und zu analysieren, ist nicht neu. Diese Praxis gibt es schon viel länger als die aktuelle Hype-Blase um KI, die sich derzeit aufbläht.
von Tom Pringle
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
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Glossarbegriffe

Die Operationalisierung von maschinellem Lernen ist ein Prozess oder eine Methodik, keine spezielle Art von Software. Sie wendet Werkzeuge und Ressourcen an, um sicherzustellen, dass Projekte des maschinellen Lernens ordnungsgemäß und effizient durchgeführt werden, einschließlich Datenverwaltung, Modellmanagement und Modellauslieferung.
von Matthew Miller
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Diskussionen
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Frage zu: Vertex AI
What software libraries does cloud ML engine support?What software libraries does cloud ML engine support?
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Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.
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Google Cloud ML Engine unterstützt viele Softwarebibliotheken, einschließlich TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras usw....
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Frage zu: Databricks Data Intelligence Platform
Was ist Lakehouse in Databricks?Was ist Lakehouse in Databricks?
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Lakehouse ist eine neue und offene Datenmanagement-Architekturlösung, die die besten Merkmale des Data Lake und des Data Warehouse kombiniert.
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Traditionelle Data Warehouses verwendeten hochstrukturierte Daten, die kostspielig, aber einfach zu nutzen waren.
Data Lakes verarbeiten unstrukturierte Daten zu geringen Kosten auf eine Weise, die schwer zu nutzen war.
Lake House macht es einfach, beide Datentypen zu verarbeiten, auf eine Weise, die fast so günstig ist wie ein traditioneller See und fast so einfach wie ein traditionelles Warehouse.
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Lakehouse-Architektur ist die Verschmelzung der Konzepte von Data Warehouse und Data Lake zu einer einzigen Plattform, mit integrierter Unterstützung für die Pflege der Datenherkunft und maschinelles Lernen.
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Was ist ein Data Lakehouse? Ein Data Lakehouse ist eine neue, offene Datenverwaltungsarchitektur, die die Flexibilität, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit von Data Lakes mit der Datenverwaltung und den ACID-Transaktionen von Data Warehouses kombiniert und Business Intelligence (BI) und maschinelles Lernen (ML) auf allen Daten ermöglicht.
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Frage zu: Databricks Data Intelligence Platform
Was sind die Merkmale von Databricks?Was sind die Merkmale von Databricks?
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Es unterstützt große Datenmengen mit der Fähigkeit, Code in SQL, Spark, Python und R zu schreiben. Im Backend speichert es die Daten in der Parquet-Datei, die die Daten in großem Umfang komprimiert. Es ist einfacher, die ETL-Pipeline mit Notebooks zu debuggen im Vergleich zu traditionellen ETL-Pipelines, die mit SSIS oder Informatica erstellt wurden. Die Datenmigration oder ETL-Pipeline wird schneller ausgeführt im Vergleich zu anderen ETLs.
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Main features of Databricks are:
Compliance
End to end
Notification and logs
Jobs scheduler
Access control
Visualization
Run notebook as job
Integration
Interactive exploration
Secure deployment
Notebook workflows
Integrated identity management
Collaboration
Auditing
Dashboard
Databricks runtime
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Delta Lake
Lakehosue platform
Schema evolution
Data quarantine & Data Quality
Data Integration & Transformations
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Berichte
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Winter 2026
G2-Bericht: Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Winter 2026
G2-Bericht: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Fall 2025
G2-Bericht: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Fall 2025
G2-Bericht: Momentum Grid® Report


















