Anomalie – preML – Visual Quality Inspection

Feedback Loop für KI-basierte Anomalieerkennung: Präzisere Qualitätskontrolle durch Nutzerfeedback
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Feedback Loop für KI-basierte Anomalieerkennung: Präzisere Qualitätskontrolle durch Nutzerfeedback

Von David Fehrenbach|2026-02-27T11:35:17+01:00Februar 27th, 2026|Allgemein, Anomalie, completeness, ESA, Learning, News, Research|

Unser neues Feedback-Loop-Feature ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der KI-basierten Anomalieerkennung durch gezielte Nutzerannotationen und intelligente Priorisierung unsicherer Fälle. So verbinden wir menschliche Expertise mit datengetriebener Optimierung und sichern stabile, [...]

Video Tutorials für das neue preML Vision Lab
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Video Tutorials für das neue preML Vision Lab

Von David Fehrenbach|2025-02-13T14:47:02+01:00Oktober 8th, 2024|Allgemein, Anomalie, Learning, News, Unkategorisiert|

Dieser Artikel sammelt aktuelle Video Tutorials für das preML Vision Lab. Vision Lab enthält verschiedene Funktionalitäten wie die Verwaltung von Bilddatensätzen, Training von KI-Modellen oder der Anzeige von Live-Systemen. [...]

Wie erstelle ich einen hochwertigen Datensatz zur Anomalieerkennung?
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Wie erstelle ich einen hochwertigen Datensatz zur Anomalieerkennung?

Von David Fehrenbach|2025-02-13T14:54:06+01:00September 26th, 2024|Allgemein, Anomalie, Learning, News, Research|

Ein großer Vorteil von Anomalie-Erkennungsmodellen ist, dass sie ausschließlich mit Bildern trainiert werden, die das ideale Erscheinungsbild eines Objekts repräsentieren. Das bedeutet, man benötigt lediglich Aufnahmen von fehlerfreien Objekten. [...]