×

KI im Gesundheitswesen: "Kaum ein Datensatz ist frei von Bias"

5. November 2024 ©
5. November 2024 ©
Eine solide Datenbasis ist für das KI-Training gerade im Gesundheitswesen von großer Bedeutung. ...

Das könnte Sie auch interessieren ...

computerwoche.de

Künstliche Intelligenz: Ohne kritisches Denken scheitert die KI-Transformation

Fähigkeiten, Skills, Intelligenz, Problemlösungen, Innovation, Arbeitswelt, Unternehmen, Foto, Experten, Künstliche KI kann nicht die Soft Skills ersetzen, die jedes Unternehmen brauc... mehr ... 26. Oktober 2024

computerwoche.de

11 Open-Source-KI-Tools für Entwickler

Source, Open, Entwickler, Projekt, Generative, Guardrails, Framework, Daten, Dataline, Connect Möglichst stressfrei hochwertige Software schreiben – das wollen diese elf ... mehr ... 7. November 2024

computerwoche.de

Forscher finden mit KI Tausende neue Virusarten

Viren, Studie, Virus, Forscher, Virusarten, Modell, Vielfalt, Forschern, Quellen Mit KI-Unterstützung entdeckten Forscher über 160.000 potenzielle RNA-Virusa... mehr ... 30. Oktober 2024

computerwoche.de

MIT will Roboter wie GenAI-Chatbots trainieren

Roboter, Daten, Forscher, Robotern, Training, Trainings, Methode, Konzept, Leistung, Datensätze width="1811" height="1019" sizes="(max-width: 1811px) 100vw, 1811px">Bislang ... mehr ... 12. November 2024

computerwoche.de

4 LLM-Testing-Strategien: So testen Sie große Sprachmodelle

Testing, Sprachmodelle, Performance, Unternehmen, Ergebnisse, Feedback, Modelle, Tool, Engineering, Models Wenn GenAI-Initiativen strategisches Testing außen vor lassen, sind die Prob... mehr ... 6. November 2024

computerwoche.de

AXA Schweiz für KI-Initiativen ausgezeichnet

Data, Schweiz, Use, Cases, Braunwarth, Transformation, Unternehmen, Daten, Technologie, Innovation CIO des Jahres 2024 – Sonderpreis AI Alle dezentralen Applikationen lau... mehr ... 17. Oktober 2024

computerwoche.de

Apple-Forscher: KI ist noch nicht wirklich so schlau

Apple, Lage, Forscher, Ergebnisse, Modelle, Probleme, Modellen, Maschinen, Ergebnis, Schlussfolgerungen Selbst moderne LLMs sind noch nicht in der Lage, komplexere Probleme zu lösen... mehr ... 17. Oktober 2024

expand_less