AI

Testautomatisierung ist wichtig, steigert Effizienz und Effektivität. Was ist Testautomatisierung aber überhaupt? Welcher Aspekt des Testens soll genau automatisiert werden? In diesem Artikel wollen wir uns den Grundlagen der Testautomatisierung von der Seite der Begriffsdefinitionen entsprechend des Glossars des International Software Testing Qualification Boards (ISTQB®) widmen.

Vortrainierte Neuronale Netzwerke ermöglichen eine verlässliche Detektion von bestimmten Objekten (z. B. Autos) in Bildern. In diesem Artikel stellen wir eine Anwendung vor, welche die Ergebnisse einer solchen Objekterkennung verwendet, um daraus die Belegung eines Parkplatzes zu ermitteln. Der Benutzer erhält in einer Oberfläche die Möglichkeit, Parkplätze zu definieren. Die Objekterkennung läuft..

BD Rowa zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Kommissioniersystemen für Medikamente. Die empfindliche Ware macht eine laufende Überwachung der komplexen Anlagen sowie eine schnelle Fehlerbehebung unerlässlich. Deshalb stellt das Unternehmen seine Support-Infrastruktur von einem veralteten VPN-Netzwerk auf eine zentrale Embedded-Analytics-Lösung um. Der cloudbasierte Ansatz ermöglicht nic..

Innerhalb der letzten Jahre hat das Thema Datenstrategie und -Governance vermehrt an Bedeutung gewonnen. Die Gründe hierfür lassen sich hauptsächlich auf den Einsatz von Data Science und KI zurückführen. War eine Datenstrategie in der Vergangenheit meist auf DWH-basierte Ansätze fokussiert, ändert sie sich durch Big Data und KI jetzt grundlegend. Für die Zurich Gruppe Deutschland – nachfolgend nur..

Mit der Lakehouse-Architektur für die Datenanalyse in der Cloud liefert Databricks ein Bindeglied zwischen der bekannten Business-Intelligence-Welt und neuen Machine-Learning-Anwendungen. Die Lösung kombiniert dazu die Stärken von Data Lakes mit denen von Data Warehouses. BI-Spektrum sprach mit Horst Mundt von Databricks über die Vorteile und Herausforderungen der Architektur.