von Dr. Michael Köpf | Apr 24, 2023 | Künstliche Intelligenz
GitHub Copilot – lieber nicht, oder? Die 4 häufigsten Fehler bei der Risikobewertung neuer Technologien am Beispiel von GitHub Copilot Daniel Lohausen Vor dem Einsatz von Neuem – Egal ob Technologie, Prozess oder anderem – wird gern zuerst auf die...
von Dr. Michael Köpf | Jun 23, 2020 | Künstliche Intelligenz
ROC vs. TOC Two ways to visually analyze a binary classifier. Dr. Michael Köpf Recently, while writing an article on how to optimally configure a binary classifier involving, among other factors, ROC analysis, I came across a promising alternative known as TOC...
von Dr. Michael Köpf | Jun 14, 2020 | Künstliche Intelligenz
Die optimale KI-Konfiguration ist eine Frage der Perspektive Strategische und menschliche Faktoren lassen sich nicht in Formeln fassen. Dr. Michael Köpf Will man Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) in einem Unternehmen operationalisieren, dann ist...
von Dr. Michael Köpf | Jun 6, 2020 | Künstliche Intelligenz
How to operate an AI optimally is a matter of perspective Strategic and human factors are beyond formulas. Dr. Michael Köpf When you bring AI to businesses, math is the simple part. It is simple because it is objectively decidable using universally accepted...
von Dr. Michael Köpf | Mai 11, 2020 | Künstliche Intelligenz
High-School Math for Machines: Differentiable Code The conceptual framework behind gradient descent, backpropagation, and Software 2.0. Differentiable code makes the Machine Learning world go round. PyTorch, TensorFlow, and any other modern Machine Learning framework...