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Low Code & No Code ist überall: Backend, Frontend und Workflows. Man muss es nur nutzen.
Ein prägnanter Überblick über den COCO-Datensatz, seine Geschichte, Annotationen und seinen Einfluss auf Computer Vision und multimodale KI.
Ein durchgängiges Tutorial, das zeigt, wie man mit Kaggle-Daten, KI-Visualisierungen und einer deployten API eine komplette ML-Pipeline erstellt. Ganz ohne Code.
Ein praxisnaher Überblick über Klassifikationsmodelle, ihre Einsatzgebiete und ihren geschäftlichen Nutzen.
Ein anschaulicher, beispielgetriebener Leitfaden zu Regressionsmodellen — linear, ridge, lasso, Baum-Ensembles und ihre optimalen Einsatzmomente.
Ein Podcast-Gespräch mit Promit Ray über Ergebnisorientierung, Führung und kundenzentrierte KI.
Eine Betrachtung der zentralen Herausforderungen für KI-Startups jenseits des Hypes — von echter Problemverständnis bis zu technischer Komplexität und Kapitalverbrauch.