Blog zum Thema
Data Science

Fachartikel

10.10.2025 Kategorie: Machine Learning

Unsupervised Learning - Strukturen ohne Labels

Systematische Exploration unüberwachter Lernverfahren von klassischen Clustering-Algorithmen über moderne Anomalieerkennung bis zu generativen Modellen und Self-Supervised Learning.

Teil 6 der Serie Machine Learning Grundlagen

Kommentar

03.10.2025 Kategorien: Kommentare• Language Models

LLM Industry Playbook - Modell-Degradation

Eine wirtschaftswissenschaftliche Analyse des wiederkehrenden Phänomens der wahrgenommenen Modell-Degradation bei großen Sprachmodellen und den psychologischen sowie ökonomischen Faktoren dahinter.

Fachartikel

20.09.2025 Kategorie: Language Models

Funktionsweise von Sprachmodellen

Detaillierte technische Erklärung moderner Sprachmodelle - von Tokenisierung über Attention-Mechanismen bis zur Textgenerierung. Eine Schritt-für-Schritt-Analyse was passiert, wenn eine Anfrage verarbeitet wird

Teil 3 der Serie Large Language Models Grundlagen

Kommentar

10.08.2025 Kategorien: Generative AI• Language Models• Kommentare

KI-Agenten - Hype oder echtes Potenzial?

KI-Agenten sollen autonom komplexe Aufgaben lösen und menschliche Arbeit ersetzen. Die aktuelle Realität zeigt jedoch, dass die meisten Systeme kaum über automatisierte Workflows hinausreichen. Eine kritische Bestandsaufnahme der Diskrepanz zwischen agentischen Versprechen und technischen Grenzen.

Fachartikel

29.06.2025 Kategorie: Machine Learning Aktualisiert: 20.07.2025

Supervised Learning - Entwicklung und Durchbrüche

Die historische Entwicklung des überwachten Lernens von frühen Erfolgen bis zu modernen Durchbrüchen, die maschinelles Lernen zur praktischen Realität machten.

Teil 5 der Serie Machine Learning Grundlagen

Fachartikel

25.05.2025 Kategorie: Machine Learning Aktualisiert: 12.07.2025

Regression und Prädiktion im maschinellen Lernen

Eine umfassende Betrachtung der Regression als Verfahren zur Vorhersage kontinuierlicher Werte mit Analyse der wichtigsten Algorithmen von linearer Regression über polynomiale Ansätze bis zu fortgeschrittenen Regularisierungstechniken.

Teil 4 der Serie Machine Learning Grundlagen

Fachartikel

30.04.2025 Kategorie: Machine Learning Aktualisiert: 12.07.2025

Klassifizierung im maschinellen Lernen

Eine detaillierte Betrachtung der Klassifizierung als fundamentales Verfahren des überwachten Lernens mit Analyse der wichtigsten Algorithmen wie k-NN, Naive Bayes, Support Vector Machines, Logistische Regression und Random Forests.

Teil 3 der Serie Machine Learning Grundlagen

Fachartikel

11.01.2025 Kategorien: Generative AI• Prompt Engineering• Language Models Aktualisiert: 22.02.2026

Sicherheit von LLMs - Daten gleich Code

Large Language Models durchbrechen ein fundamentales Sicherheitsprinzip der Informatik - die Trennung von Code und Daten. Diese technische Analyse zeigt, warum klassische Security-Ansätze bei LLMs nicht greifen und welche neuen Herausforderungen dadurch auf KI-Entwickler und Betreiber von KI-Anwendungen zukommen.

Teil 5 der Serie Large Language Models Grundlagen