Aufbau einer Daten-Pipeline für Deep Learning

Die dargestellte Zeitleiste für ein typisches KI-Projekt verdeutlicht, dass ein Großteil der Zeit für datenbezogene Aufgaben wie das Sammeln, Labeln, Laden und Ergänzen von Daten aufgewendet wird. [...]

Der Erfolg eines KI-Projekts hängt von vielen Faktoren ab, angefangen bei der Auswahl des bestmöglichen Anwendungsfalls, über die Zusammenstellung eines Teams mit den richtigen Kompetenzen, bis hin zur Entscheidung für die bestmögliche Infrastruktur. Angesichts der Komplexität eines solchen Vorhabens wird die Bedeutung von Daten in diesem Prozess meist unterschätzt. Die dargestellte Zeitleiste für ein typisches KI-Projekt verdeutlicht jedoch, dass ein Großteil der Zeit für datenbezogene Aufgaben wie das Sammeln, Labeln, Laden und Ergänzen von Daten aufgewendet wird.


Sponsor: NetApp
Sprache: Deutsch
Seiten: 19

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