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Neuronale Netze und Testabdeckung: Technische Anforderungen an Tester

Neuronale Netze und Testabdeckung: Technische Anforderungen an Tester Einführung in neuronale Netze Neuronale Netze sind ein Teilbereich des maschinellen Lernens und spielen eine entscheidende Rolle in modernsten Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse. Sie sind inspiriert vom biologischen Gehirn und bestehen aus Schichten von Neuronen, die Daten verarbeiten und Muster [...]

Metriken für ML-Modelle: Verwirrungsmatrix, Klassifikation und Regression

Metriken für ML-Modelle: Verwirrungsmatrix, Klassifikation und Regression In der heutigen datengetriebenen Welt sind maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) entscheidend für die Entwicklung intelligenter Systeme. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Leistung von ML-Modellen zu bewerten. In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Metriken für ML-Modelle untersuchen, insbesondere [...]

Overfitting und Underfitting erkennen und testen

Overfitting und Underfitting erkennen und testen Im Bereich des maschinellen Lernens sind Overfitting und Underfitting zwei zentrale Konzepte, die direkt die Leistung und Genauigkeit von Modellen beeinflussen. In diesem Artikel werden wir diese Begriffe ausführlich erklären, ihre Erkennungsmethoden diskutieren und Techniken vorstellen, um sie zu testen und zu vermeiden. Was [...]

Daten für ML: Vorbereitung, Labeling und Qualitätssicherung

Daten für ML: Vorbereitung, Labeling und Qualitätssicherung Die effiziente Nutzung von Daten ist grundlegend für den Erfolg von maschinellen Lernmodellen (ML). In diesem Artikel beleuchten wir die wesentlichen Schritte zur Datenvorbereitung, vom Labeling bis zur Qualitätssicherung, um optimale Ergebnisse zu erzielen. 1. Die Bedeutung der Datenvorbereitung Die Vorbereitung von Daten [...]

Überblick Machine Learning (ML): Formen, Workflow und Anwendung im Test

Überblick Machine Learning (ML): Formen, Workflow und Anwendung im Test Machine Learning (ML) ist eine revolutionäre Technologie, die in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen hat. Sie ermöglicht es, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. In diesem Artikel werfen [...]

Sicherheitsaspekte bei KI-Systemen: Risikoerkennung im Test

Sicherheitsaspekte bei KI-Systemen: Risikoerkennung im Test In der heutigen digitalen Welt spielen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen eine immer größere Rolle. Doch mit der Weiterentwicklung dieser Technologien steigen auch die Sicherheitsrisiken. In diesem Artikel betrachten wir die zentralen Sicherheitsaspekte von KI-Systemen mit einem speziellen Fokus auf die Risikoerkennung während [...]

Transparenz, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit (Explainability) von KI-Systemen

Transparenz, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit (Explainability) von KI-Systemen Einleitung In der heutigen digitalen Welt sind Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen allgegenwärtig. Während diese Technologien enorme Fortschritte in verschiedenen Bereichen bringen, werfen sie auch Fragen zur Transparenz, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit auf. In diesem Artikel werden wir diese wichtigen Aspekte von KI-Systemen [...]

Bias, Fairness und Ethik in der KI: Herausforderungen für Tester

Bias, Fairness und Ethik in der KI: Herausforderungen für Tester Die fortschreitende Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) bringt zahlreiche Vorteile mit sich, wirft jedoch auch komplexe Herausforderungen auf. Eine der zentralen Fragestellungen ist der Einfluss von Bias auf die Entscheidungsfindung dieser Technologien. In diesem Artikel beleuchten wir die Herausforderungen, die [...]

Qualitätsmerkmale für KI-Systeme: Flexibilität, Autonomie und Evolution

Qualitätsmerkmale für KI-Systeme: Flexibilität, Autonomie und Evolution Künstliche Intelligenz (KI) hat sich rasant entwickelt und wird zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt. Die Qualität von KI-Systemen hängt von zahlreichen Faktoren ab. In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Qualitätsmerkmale von KI-Systemen untersuchen: Flexibilität, Autonomie und Evolution. 1. Flexibilität von KI-Systemen Flexibilität [...]

Kategorie: Software