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Dein Leitfaden für die Nutzung generativer KI und LLMs

Dieser Blogpost zeigt Dir, welche Voraussetzungen und Schritte notwendig sind, um generative KI erfolgreich im Unternehmenskontext einzusetzen.

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Large Language Models – ein Überblick

Die Landschaft der Large Language Models ändert sich rasant. Nicht jedes Modell eignet sich für Unternehmen. Hier bekommst Du einen Überblick.

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Google IoT Core End of Life August 2023 - Teil 3

Wie sich der Google IoT Core mit Hilfe der Open-Source-Datenplattform von Stackable ersetzen lässt, erfährst Du in diesem Blogbeitrag.

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Google IoT Core End of Life – AWS oder Azure? - Teil 2

Auf der Suche nach Alternativen zum Google IoT Core – in diesem Blog zeigen wir, wie Du auf die Services von AWS oder Azure setzen kannst!

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Google IoT Core End of Life – Du suchst Alternativen?

Viele Google-Cloud-Nutzer:innen stehen vor der Frage: Was sind meine Alternativen und wie baue ich diese in meine vorhandene Architektur ein?

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Computer Vision 101: Wie Maschinen lernen zu sehen

Was passiert eigentlich in der Blackbox der Computer Vision? Wir zeigen Dir, wie Maschinen Bilder robust erkennen und analysieren können.

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Mit Python Ibis Analytics-Projekte schneller ausliefern

Vom erfolgreichen PoC einer Datenanalyse-Pipeline zur Produktion ist oft ein langer Weg. Wir zeigen Dir, wie Du ihn mit Python Ibis verkürzen kannst.

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LightGBM auf Vertex AI

In der Google Cloud ist Vertex AI das MLOps-Framework. Es ist sehr flexibel und kann mit jedem beliebigen Modellierungs-Framework verwendet werden.

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Nutzen von privaten Python Packages in Vertex AI - 3

Strukturiere Dein Modelltraining mit Python Packages in der Google Cloud Platform

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Vertex AI Pipelines und ihre Vorteile - 2

Wie Du eine Vertex AI Pipeline aufsetzt, weißt Du bereits. Nun erfährst Du, welche Vorteile es bringt, Deine Modelle in Pipelines zu trainieren.

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Vertex AI Pipelines – Die ersten Schritte - 1

Du möchtest eine vollautomatisierte Vertex AI ML Pipeline aufsetzen? Wir zeigen Dir die ersten Schritte.

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Ray in der Google Cloud – Teil 2

Jetzt ist es an der Zeit, unser Cluster zu konfigurieren und eine der berühmten (und wunderschönen!) Mandelbrot-Mengen zu berechnen.

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Ray in der Google Cloud – Teil 1

Ein Ray-Cluster in der Google Cloud kann in hohem Maße von einigen der Google-eigenen Tools profitieren, um sicherer zu werden. Wir zeigen, wie.

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Machine Learning in der Cloud – Data Ingestion Pipelines

Erfahre, was beim Nutzen von Trainingsdaten aus der Cloud zu beachten ist und wie das Einlesen effizient umgesetzt werden kann.

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Quantilregression mit Gradient Boosted Trees

Quantilregression + Gradient Boosted Trees = vielseitiges Modellierungswerkzeug. Die Implementation in LightGBM lohnt einen genaueren Blick.

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IoT Data Processing – Teil 2

Datenverarbeitung in der Cloud: Du willst wissen, wie Du Serverless IoT Data Processing in Azure umsetzt? Hier sind unsere Architekturempfehlungen!

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IoT Data Processing - Teil 1: Azure Synapse Analytics

Datenverarbeitung in der Cloud: Im ersten Beitrag zeigen wir Dir unsere Architekturempfehlungen mit Azure Synapse Analytics.

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Wie installiert man Ray unter Windows?

Ray unter Windows zum Laufen zu bringen, kann knifflig sein. In diesem Blogbeitrag erfährst Du, wie es trotzdem funktioniert.

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Ist dein Unternehmen bereit für das Internet of Things?

Wer IoT-Herausforderungen bewältigen will, muss seinen Reifegrad kennen. Mit unserem IoT Readiness Assesment findest Du ihn heraus!

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b.telligent Blog: Data Science

6 Schritte für erfolgreiche IoT-Projekte

Du möchtest die digitale Transformation im Internet of Things umsetzen? Mit unserem IoT Adoption Framework kein Problem!

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