Große Datenmengen sind bei der Berechnung von ML-Algorithmen problematisch. Eine Lösung liegt in Dimensionsreduktionsverfahren wie der Linearen Diskriminanzanalyse (LDA), sie reduziert die Anzahl der Daten-Merkmale unter Berücksichtigung der vorhandenen Klassen Labels.
Künstliche Intelligenz kann die Nachhaltigkeit in der Forschung und Entwicklung fördern. Mit dem gezielten Einsatz im Design of Experiments ist es möglich, Versuche und damit auch Ressourcen einzusparen.
In den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen kann Design of Experiments mit Künstlicher Intelligenz viele Experimente, und damit Zeit, Geld und Ressourcen sparen. Doch wie genau funktioniert es?
