KI News: Kurz und klar.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert einen komplett automatisierten Ansatz, um aus den qualitativen Risikoberichten der US‑SEC‑Unternehmen quantifizierbare Vorhersagen zu generieren. Durch einen datengetriebenen Pipeline-Workflow werden aus den „Risk Factors“ jeder Einreichung firmenspezifische, zeitlich begrenzte Risiko‑Fragen erstellt und automatisch mit späteren öffentlichen Dokumenten abgeglichen, um deren tatsächliche Verwirklichung zu bestimmen.

RegGuard ist ein neuer, industrieller KI‑Assistent, der die Interpretation komplexer regulatorischer Texte in der Pharmaindustrie automatisiert. Durch die Verarbeitung von Dokumenten aus unterschiedlichen Quellen und Jurisdiktionen entlastet RegGuard Compliance‑Teams, die bislang viel Zeit mit manueller Analyse und Risikobewertung verbringen.

In einer überraschenden Entdeckung haben Forscher eine neue Methode zur Beeinflussung von KI‑Systemen vorgestellt, die als „Giftbrunnen“ bezeichnet wird. Dabei wird ein gezielt platzierter Schadstoff in die Datenpipeline eines Modells eingespeist, wodurch die Lernalgorithmen verfälscht und die Ausgabe manipuliert werden.

In der Vergangenheit galten Dataflows in Power BI und Microsoft Fabric als die langsamste und wenig performante Option zum Laden von Daten. Diese Einschätzung war nicht ohne Grund, denn die ursprüngliche Architektur ließ bei großen Datenmengen oft an Effizienz und Geschwindigkeit verlieren.

NVIDIA hat das Enterprise AI Factory Validated Design um die BlueField-basierte Cybersecurity und Beschleunigung erweitert. Durch die Integration der leistungsstarken BlueField-SoC-Architektur können Unternehmen nun ihre Datenpipelines nicht nur schneller verarbeiten, sondern auch in jeder Phase des Workflows schützen.

Moderne Städte setzen zunehmend auf datenbasierte Erkenntnisse, um Entscheidungen in Bereichen wie Verkehr, öffentliche Sicherheit und Umweltschutz zu treffen. Dabei sind städtische Daten oft in heterogenen Formaten vorhanden, die von lokalen Behörden mit unterschiedlichen Zielen und Standards erfasst werden. Auch nationale Datensätze zeigen erhebliche Vielfalt und Mehrmodalität.

IBM hat erneut einen großen Schritt in Richtung Zukunft der Künstlichen Intelligenz gemacht: Das Unternehmen kauft Confluent für 11 Mio. USD. Durch die Übernahme erhält IBM einen leistungsstarken Echtzeit‑Datenstrom-Stack, der auf Kafka basiert.

Ein neuer Bericht von MIT Technology Review Insights betont, dass Unternehmen zunehmend das Bedürfnis verspüren, mit den fortschreitenden Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz Schritt zu halten.

Ein neues, leichtgewichtiges Python-DSL ermöglicht es Teams, Datenqualitätsregeln klar und ausdrucksstark zu definieren und zu prüfen. Komplexe Validierungslogik wird in wiederverwendbare Konfigurationen umgewandelt, die jeder im Datenteam versteht.

Zapier ermöglicht es Datenwissenschaftlern, ihre Lieblings-Tools und -Dienste nahtlos zu verbinden. Durch automatisierte Abläufe können wiederkehrende Aufgaben ohne manuellen Aufwand erledigt werden, sodass mehr Zeit für Analyse und Innovation bleibt.

In der heutigen Kreditvergabe spielen maschinelle Lernmodelle eine immer größere Rolle. Ihre Leistungsfähigkeit hängt jedoch stark von der Qualität der Eingangsdaten ab. Ein neues Papier aus dem arXiv‑Repository untersucht, wie fehlende Werte, Rauschen, Ausreißer und fehlerhafte Labels die Vorhersagegenauigkeit von Kreditrisikobewertungen beeinflussen.

Wenn Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, ist die Stabilität Ihrer Pipeline entscheidend.

SerpApi ermöglicht es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, Suchanfragen in Echtzeit zu erfassen und die gewonnenen Daten automatisch in ihre KI‑Trainings- und Analyseprozesse einzubinden. Durch die API können große Mengen an Suchergebnissen ohne manuellen Aufwand gesammelt werden, was die Effizienz von Machine‑Learning‑Workflows erheblich steigert.

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie Apache Spark mit PySpark direkt in Google Colab einsetzen können. Der Einstieg erfolgt mit der Einrichtung einer lokalen Spark‑Session, die Ihnen die Grundlage für sämtliche Datenverarbeitungsaufgaben bietet.

Data Scientists, die ihre Arbeitsabläufe beschleunigen und automatisieren wollen, haben jetzt einen klaren Fahrplan: zehn leistungsstarke Befehlszeilen-Tools, die in jeder Datenpipeline unverzichtbar sind. Diese Tools decken ein breites Spektrum ab – von der Datenbeschaffung über die Vorverarbeitung bis hin zur Modellierung und zum Deployment.

In der Datenwissenschaft ist die Repräsentativität von Trainingsdaten entscheidend für die Zuverlässigkeit von Modellen. Ein Artikel auf Towards Data Science zeigt, wie man die Übereinstimmung zweier Datensätze mithilfe des Population Stability Index (PSI) und des Cramér’s V vergleicht.

In den heutigen Märkten, in denen Milliarden in Sekunden bewegt werden, ist es nicht mehr akzeptabel, Stunden auf eine Aktienanalyse zu warten. Stattdessen können Sie jetzt einfach „Zeichne mir die Kursentwicklung von X“ eingeben und sofort ein klares Diagramm erhalten – ohne manuelle Datensammlung, Programmieren oder Debugging.

NASA’s Deep Space Network (DSN) ist das größte Netzwerk von Antennenanlagen, das enorme Mengen multivariater Zeitreihen erzeugt. Durch jahrelange Abnutzung können Antennen und Sender ausfallen, was zu kostspieligen Unterbrechungen des Datenflusses führt und die Verbindung zu zahlreichen Raumfahrzeugen gefährdet.

Ein Alarm um 3 Uhr morgens in der Produktionsumgebung ist kein bloßes Modellproblem. Vielmehr signalisiert er eine upstream‑Krise, die weit über die Modellarchitektur hinausgeht.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie die Leistungsstärke von Pandas mit der Flexibilität von SQL kombinieren, um komplexe Daten aus einem echten Uber‑Projekt effizient zu analysieren. Zunächst wird die Datenbasis aus Uber‑Fahrtdaten importiert, anschließend werden SQL‑Abfragen genutzt, um relevante Subsets zu extrahieren, und schließlich werden die Ergebnisse mit Pandas verarbeitet, visualisiert und interpretiert.

In diesem Tutorial wird gezeigt, wie man mit Dagster eine hochgradig strukturierte Datenpipeline aufbaut und gleichzeitig die Qualität der Daten sicherstellt. Der Fokus liegt dabei auf einer CSV‑basierten IO‑Manager‑Implementierung, die sämtliche Assets zuverlässig speichert.

Mit der neuen Python‑Bibliothek fasttransform können Entwickler Datenpipelines erstellen, die nicht nur effizient, sondern auch vollständig reversibel sind. Durch die Nutzung von Multiple Dispatch lässt sich die Bibliothek leicht erweitern, sodass neue Transformationen ohne großen Aufwand hinzugefügt werden können.