Generative AI vs Agentic AI: From Creating Content to Taking Action
Der Wechsel von Generativer KI, die sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, zu Agentischer KI, die auf Handlungen abzielt, kennze…
AI & Analytics
50 Artikel
The 2026 Data Mandate: Is Your Governance Architecture a Fortress or a Liability?
Das Datenmandat von 2026 erfordert eine entscheidende Transformation der Datengovernance, mit Fokus auf menschlich-gesteuertes Monitoring un…
The Causal Inference Playbook: Advanced Methods Every Data Scientist Should Master
Das neue Handbuch zur kausalen Inferenz behandelt sechs fortgeschrittene Methoden, die für Datenwissenschaftler entscheidend sind, darunter…
Joining Meta in June... what should be my game plan?
Meta hat angekündigt, 20 % seiner Mitarbeiter zu entlassen, was bei neuen Datenwissenschaftlern, die bald anfangen, Fragen aufwirft. Diese …
Die Multi-Agent-Falle
Untersuchungen von Google DeepMind zeigen, dass Multi-Agenten-Netzwerke Fehler bis zu 17-fach verstärken können. Der Artikel hebt drei Arc…
Der aktuelle Stand des Quantum Software Stacks
Der aktuelle Stand des Quantum-Software-Stacks gibt Einblicke, wie Quantencomputer heute programmiert werden. Wichtige Entwicklungen und Wer…
Excel 101: IF-, AND-, OR-Funktionen und bedingte Logik erklärt
Dieser Artikel bietet eine schrittweise Erklärung der IF-, AND- und OR-Funktionen in Excel, die für die Anwendung von bedingter Logik in d…
Serverless Workspaces in Azure Databricks jetzt allgemein verfügbar
Serverless Workspaces sind jetzt allgemein in Azure Databricks verfügbar, was es Benutzern ermöglicht, effizienter und flexibler zu arbeit…
Von ChatGPT zu Claude wechseln, ohne Kontext oder Memory zu verlieren
Der Artikel bietet eine praktische Anleitung für Fachleute, die von ChatGPT zu Claude wechseln möchten, ohne Kontext oder Daten zu verlier…
Ein Anfängerleitfaden zum Erstellen autonomer KI-Agenten mit MaxClaw
Der Leitfaden bietet einen schrittweisen Ansatz zur Entwicklung autonomer KI-Agenten mit MaxClaw, einem cloudbasierten System, das Benutzern…
Warum Prompt Caching bei LLMs wichtig ist
Prompt-Caching ist entscheidend für die Optimierung der Kosten und Latenz bei der Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs). Durch das …
Wie Vision Language Models von Grund auf trainiert werden
Dieser Artikel bietet einen detaillierten Einblick, wie textbasierte Sprachmodelle angepasst werden, um Bilder zu verstehen. Er hebt die Tec…
Die einfachste Python-Frage führte zu meiner Ablehnung bei FAANG
Eine aktuelle Diskussion auf Reddit zeigt, dass eine einfache Python-Frage zur Analyse von Benutzeraktionen und Zeitfenstern zu Ablehnungen …
8 gescheiterte Interviews bisher. Wann hört man auf und überdenkt vs. einfach weiter bewerben?
Ein Data Scientist, der sich um Senior-ML-Positionen bewirbt, hat 130 Bewerbungen versendet und nur 8 Vorstellungsgespräche erhalten, die a…
Personalisiertes Restaurant-Ranking mit einer Two-Tower-Embedding-Variante
Ein neues Modell mit einer Zwei-Turm-Einbettungsvariante verbessert die Restaurantentdeckung, indem es ein personalisiertes Rankingsystem bi…
Wir nutzten 5 Ausreißer-Erkennungsmethoden auf einem echten Datensatz: Sie waren bei 96 % der markierten Stichproben uneins
Fünf verschiedene Methoden zur Ausreißererkennung wurden auf einen echten Weindatensatz angewendet, wobei erhebliche Diskrepanzen zwischen…
Eine Geschichte zweier Varianzen: Warum NumPy und Pandas unterschiedliche Ergebnisse liefern
Die Varianzmethoden von NumPy und Pandas können bei der Anwendung auf denselben Datensatz unterschiedliche Ergebnisse liefern. Dieser Artik…
5 leistungsstarke Python Decorators für High-Performance Data Pipelines
Dieser Artikel stellt fünf leistungsstarke Python-Decorators vor, die beim Aufbau und der Optimierung von Hochgeschwindigkeits-Datenpipelin…
Wie man Agentic RAG mit hybrider Suche aufbaut
Dieser Artikel erklärt, wie man ein leistungsstarkes agentisches RAG (Retrieval-Augmented Generation) System mit hybriden Suchtechniken auf…
Wie macht man den nächsten Schritt?
Ein Data Scientist mit einem Jahr Erfahrung sucht nach Möglichkeiten, ohne einen Masterabschluss in eine stabilere Position in einem größ…
Netzwerkwissenschaft
Die Netzwissenschaft, die im Rahmen eines MS Data Science-Programms angeboten wird, verbindet Theorie mit praktischen Anwendungen in verschi…
KI-Governance ist die Strategie: Warum erfolgreiche KI-Initiativen mit Kontrolle beginnen, nicht mit Code
Erfolgreiche KI-Initiativen benötigen eine starke Governance-Strategie, die sich auf Kontrolle statt nur auf technische Codierung konzentri…
Explorative Datenanalyse für Kreditscoring mit Python
In diesem Artikel wird die Durchführung von explorativer Datenanalyse zur Beurteilung von Kreditscores mit Python behandelt. Der Fokus lieg…
KI vs. Generative KI: Wichtige Unterschiede, Modelle und praktische Anwendungen
Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Unterschiede zwischen KI und Generativer KI und betont, dass Generative KI ein Teilbereich der umfa…
Das Problem mit menschlichen Trainingsdaten lösen
Der Artikel behandelt die Herausforderungen bei der Verwendung von menschlichen Trainingsdaten in KI-Systemen und deren Einfluss auf die Eff…
10 Mythen zur Data-Warehouse-Migration, die KI-Readiness blockieren (und Ihr Fahrplan für nahtlose Modernisierung)
Dieser Artikel widerlegt zehn gängige Mythen zur Datenlager-Migration, die die KI-Bereitschaft von Unternehmen behindern. Er betont die Not…
Die Evolution des Data Engineering: Wie Serverless Compute Notebooks, Lakeflow Jobs und Spark Declarative Pipelines transformiert
Der Bereich der Datenengineering erlebt eine Transformation durch den Aufstieg des serverlosen Rechnens. Diese Technologie revolutioniert di…
Das Data Science Starter Kit 2026: Was Sie zuerst lernen sollten (und was Sie ignorieren können)
Das 2026 Data Science Starter Kit dient als Leitfaden für Neuankömmlinge in der Datenwissenschaft, indem es die wichtigsten Konzepte in Py…
Anthropic sagt, KI vernichtet keine Arbeitsplätze, und teilt eine neue Methode zur Messung der KI-Auswirkung auf Jobs
Anthropic präsentiert neue Erkenntnisse, die nahelegen, dass KI nicht unbedingt zu Arbeitsplatzverlusten führt. Ihre aktuelle Studie stell…
Skalierung der Vektorsuche: Quantisierung und Matryoshka-Embeddings für 80 % Kostenreduktion im Vergleich
Der Artikel untersucht, wie Quantisierung und Matryoshka-Embedding dazu beitragen können, Vektorsuchaufgaben mit einer Kostenersparnis von …
Ein echtes Bildvergleichsprojekt mit Gemini Embedding 2 erstellen
Google hat Gemini Embedding 2 eingeführt, das erste nativ multimodale Embedding-Modell, das Text, Bilder, Video, Audio und Dokumente in ein…
Wie ist die Aufteilung zwischen Generative AI und Predictive AI in Ihrem Unternehmen?
Untersuchungen zur Fokussierung auf Generative AI im Vergleich zu Predictive AI in Unternehmen zeigen erhebliche Unterschiede in den Anwendu…
Top 7 KI-Agent-Orchestrierungs-Frameworks
Dieser Artikel beleuchtet die sieben besten Orchestrierungsframeworks für KI-Agentensysteme, die auf die Ermöglichung autonomer Operatione…
Ich habe endlich meine erste KI-App gebaut (und es war nicht das, was ich erwartet hatte)
Dieser Artikel bietet eine einsteigerfreundliche Anleitung zum Erstellen einer KI-App, einschließlich der Nutzung von API-Aufrufen und Umge…
Sind 32–64 GB RAM für Data Science jetzt der neue Standard?
Datenwissenschaftler stellen zunehmend fest, dass 16 GB RAM für ihre Arbeitslasten unzureichend ist. Der Trend geht zu Systemen mit 32-64 G…
Wie ThoughtSpot das Wachstum von Agentic Analytics in EMEA vorantreibt
ThoughtSpot fördert das Wachstum von Agentic Analytics in der EMEA-Region, indem es auf die Nachfrage nach sofort umsetzbaren Erkenntnissen…
Einstellungsstopp bei Meta
Meta hat eine Einstellungssperre eingeführt, da die Personalbedarfe neu bewertet werden. Bewerber im Auswahlverfahren erleben Verzögerunge…
#493 – Jeff Kaplan: World of Warcraft, Overwatch, Blizzard und die Zukunft des Gamings
Jeff Kaplan, der berühmte Blizzard-Spielentwickler, arbeitet an seinem neuen Spiel The Legend of California in seinem neuen Studio Kintsugi…
Wie Ontologien der Kernenergie helfen, den globalen Energiebedarf zu decken
Ontologien sind entscheidend für die Verbesserung der Betriebseffizienz von Kernreaktoren, die zu den komplexesten technischen Systemen geh…
Prompt-Injection-Risiken für KI-Agenten auf Databricks mindern
Der Artikel behandelt, wie Organisationen das Risiko von Prompt-Injektionen für KI-Agenten auf Databricks verringern können. Mit der Imple…
Einführung von Genie Code
Databricks hat Genie Code eingeführt, eine neue Funktion, die KI und analytische Modelle innerhalb des Databricks-Ökosystems verbessert. G…
MongoDB Compass: Ein anfängerfreundlicher Leitfaden für MongoDBs visuelle Oberfläche
MongoDB Compass ist eine visuelle Schnittstelle, die die Arbeit mit der dokumentenbasierten NoSQL-Datenbank von MongoDB vereinfacht. Dieser …
Ein intuitiver Leitfaden zu MCMC (Teil I): Der Metropolis-Hastings-Algorithmus
Der Artikel bietet eine zugängliche Einführung in den Metropolis-Hastings-Algorithmus, ein kritisches probabilistisches Verfahren, das hä…
Ihr Databricks-Leitfaden für HIMSS26
Databricks bietet einen umfassenden Leitfaden für HIMSS26 an, der ihre neuesten KI- und Analysetools hervorhebt, die das Gesundheitswesen t…
Spectral Clustering erklärt: Wie Eigenvektoren komplexe Clusterstrukturen aufdecken
Spectral Clustering ist eine leistungsstarke Methode, die Eigenvektoren verwendet, um komplexe Clusterstrukturen zu identifizieren und Vorte…
Ein Real-Time Speech-to-Speech-KI-Modell lokal ausführen
Dieser Leitfaden bietet eine schrittweise Anleitung zur lokalen Installation und Ausführung des PersonaPlex-Sprach-zu-Sprache-AI-Modells. D…
Databricks übernimmt Quotient AI für KI-Agent-Evaluierungen
Databricks hat Quotient AI übernommen, einen Innovator in der Evaluierung von KI-Agenten. Diese Übernahme wird die Fähigkeiten von Databr…
ChatGPT wie ein Profi nutzen: 10 Workflows, die Ihnen jede Woche Stunden sparen
Der Artikel stellt zehn effiziente Workflows mit ChatGPT vor, die Fachleuten in der Geschäftsanalyse helfen, Zeit zu sparen. Durch die Anwe…
Warum die meisten A/B-Tests Sie belügen
Die meisten A/B-Tests sind oft irreführend aufgrund von vier häufigen statistischen Fehlern, die die Ergebnisse ungültig machen. Der Arti…
Jenseits von Provisioning: Der Entwicklerleitfaden für Databricks Lakebase Autoscaling
Der Artikel bietet eine umfassende Anleitung für Entwickler zur Nutzung von Autoscaling im Databricks Lakehouse, um ineffizientes Über- od…