90% Daten, 10% Magie: Wie ML-Projekte wirklich laufen

In dieser Folge ziehen wir den Vorhang zurück: Was steckt wirklich
hinter erfolgreichen Machine Learning-Projekten? Wir sprechen offen
darüber, warum 90 Prozent der Arbeit im Datenaufbereiten stecken,
und wie wenig Zeit am Ende tatsächlich für das Modelltraining
bleibt. Wir teilen unsere überraschendsten Learnings, räumen mit
Mythen rund um KI und LLMs auf und erklären, warum Unternehmen bei
ihrem ersten ML-Projekt auf die Basics setzen sollten. Wer wissen
will, woran ML-Projekte wirklich scheitern (und was sie erfolgreich
macht), ist hier genau richtig. Hört rein, wenn ihr erfahren wollt,
was euch bei eurem eigenen ML-Abenteuer erwartet - weniger Magie,
mehr Handwerk!