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Questions and Answers
Welches Konzept hat zur Verbesserung der Performance von Datenbanken beigetragen?
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Warum ist die Anpassung bestehender Algorithmen an neue Infrastrukturen wichtig?
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Was geschieht mit dem Wert einer Information über die Zeit?
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Welcher Faktor spielt eine entscheidende Rolle bei der Verfügbarkeit von Ergebnissen?
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Wie trägt Big Data zur Handlungsfähigkeit von Unternehmen bei?
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Was ist ein Hauptvorteil von Edge-Computing?
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Wie trägt Edge-Computing zur digitalen Transformation der Industrie bei?
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Welche Rolle spielt KI im Zusammenhang mit Edge-Computing?
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Welches der folgenden Elemente gehört nicht zu den Vorteilen von Cloud- und Edge-Computing?
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Was ermöglicht die Lokalisierung der Datenerfassung bei Edge-Computing?
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Welches Element ist eine Schlüsselanforderung, die durch Edge-Computing unterstützt wird?
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Wie ergänzt Edge-Computing die zentralisierte Cloud-Infrastruktur?
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Welche Maßnahme ist bei der Nutzung von Edge-Computing besonders wichtig?
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Wie kann die Entscheidungsfindung effizienter gestaltet werden?
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Was beschreibt die vernetzte Infrastruktur des IoT?
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Welche Rolle wird der KI im Edge-Computing zukünftig zugeschrieben?
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Wie viel wird erwartet, dass die Anzahl der angeschlossenen IoT-Geräte bis 2025 beträgt?
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Was ist eine wichtige Anwendung von IoT-Geräten?
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Welche Herausforderung wird in Zukunft für systemkritische Anwendungen wie autonomes Fahren erwartet?
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Wie wird das lokale Identitätsmanagement in Bezug auf IoT-Geräte beschrieben?
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Welches der folgenden Konzepte steht nicht im Zusammenhang mit dem IoT?
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Welche Rolle spielt der Zugang zu aussagekräftigen Daten bei der Effektivität von Algorithmen?
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Was ist ein wesentliches Merkmal von ImageNet im Zusammenhang mit großen Datensätzen?
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Wie hat das Internet die Datenverfügbarkeit für Forscher verbessert?
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Welchen Einfluss haben neue Technologien wie Cloud Computing auf Big Data?
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Was war eines der Haupthindernisse bei der Erstellung großer Datensätze in der Vergangenheit?
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Welche Vorteile bieten große Datenmengen für die Entwicklung von KI-Algorithmen?
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Wie hat sich die Anzahl der klassifizierten Instanzen im Bereich der Gesichtserkennung seit 1997 verändert?
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Welche der folgenden Aussagen spiegelt nicht die Realität der Datenanalyse wider?
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Study Notes
Big Data Analytics Potentiale
- Neue Datenquellen: Information extraction from algorithms relies on provided data. Incomplete or flawed data always results in poor results, regardless of algorithm quality. Accessing datasets and categorized data is crucial in creating and evaluating new algorithms. The internet greatly facilitated the creation of shared datasets accessible globally.
- ImageNet Example: ImageNet community, a prominent online platform, continually creates, classifies, labels, and uploads image data for image classification. Training data creation previously time-consuming and nearly impossible for massive datasets needed for neural network training. Facial recognition datasets increased from 165 instances (1997) to 1570 fully classified instances.
- Data Availability Impact: Access to large amounts of data enables algorithm training and evaluation. This has facilitated rapid algorithm improvement and testing previously impossible two decades before.
Infrastruktur und neue Daten
- Technological Influence: Cloud computing and database improvements are essential components of big data infrastructure. In-memory computing greatly enhanced database performance, previously limited by traditional hard disk storage. The ability to process data rapidly is crucial to generate timely and helpful results.
- Data Value Diminishment: Timely information delivery is crucial as the perceived value of information decreases over time. This implies that timely computation and delivery of results are crucial to effective data usage.
Cloud- und Edgecomputing
- Edge Computing: Distributes computation near data sources, supplementing centralized cloud processing. This enables faster processing, improved use of resources, better privacy, and aids in industrial digitalization.
-
Benefits for KI (AI):
- Local data storage/processing accelerates initial data processing (e.g., pre-processing sensor data).
- Local algorithm placement allows for faster real-time decisions.
- This reduces round-trip delay with cloud servers, accelerating overall processes.
- Data Security: Local data management and control enable strong data protection aligned with regulations.
Internet der Dinge (IoT)
- IoT Data Volume: The rise of connected devices and sensors (IoT) drastically increases the volume of data available for analysis. The volume of connected devices is expected to reach 75 billion by 2025, considerably exceeding prior numbers.
- Future Implications: Real-time capabilities of IoT systems are increasing in importance. This is especially true in applications like self-driving cars.
- KI (AI) Role: Local (egde) processing of information and decisions facilitated by KI may be more effective or necessary to handle increasingly large data volumes of sensors.
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Description
Entdecken Sie die Chancen und Herausforderungen der Big Data-Analyse. Erfahren Sie, wie neue Datenquellen und Plattformen wie ImageNet die Entwicklung von Algorithmen revolutioniert haben. Lernen Sie die Bedeutung von Datenverfügbarkeit für das Training von Algorithmen kennen.
