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05.06.2023

Die drei größten Softwaretest-Mythen

Softwaretests sind ein sehr wichtiger Bestandteil des Softwareentwicklungsprozesses, um die Qualität, Funktionalität und Sicherheit von Softwareprodukten zu gewährleisten. Doch wie bei vielen anderen Bereichen der Technik gibt es auch hier einige Mythen, die sich hartnäckig halten und die Arbeit der Tester erschweren oder sogar gefährden können. In diesem Blogbeitrag möchte ich drei der größten Softwaretest-Mythen aufdecken und erklären, warum sie nicht stimmen.

Expertise

Neueste Beiträge

22.02.2022

Industriereife Datenbasis für eine KI-optimierte Logistik

Thomas Weiler

Wann ist ein Gleitlager in der Fertigungshalle für Schiffsmotoren verfügbar? Wann kann ein Patient eine Salbe in der Apotheke abholen? Zu welcher Uhrzeit bekommt der Kunde eine Online-Bestellung nach Hause geliefert? KI mit präzisen Daten beantwortet diese Fragen. Anhand eines Projektbeispiels erklären wir, wie dies umgesetzt wird und welche Rolle dabei auf Graphen basierende Algorithmen und Datenstrukturen spielen.

Data Engineering

03.06.2019

Neuronales Netz - ist dies eine Black Box?

Anlässlich unseres Vortrags auf der AI4U[1] im Juni möchten wir die Gelegenheit nutzen, nochmal das Thema Erklärbarkeit im Bereich Machine Learning zu motivieren und auf deren Bedeutung hinzuweisen. Bereits letztes Jahr im Juli haben wir auf der IJCAI Konferenz[2,3] unsere Erkenntnisse präsentiert, wo es u. a. darum ging, wie einzelne Datenpunkte die Stabilität eines Modells beeinflussen können. Die stetigen Erfolge von Neuronalen Netzen sind mit einem Preis verbunden, nämlich das Millionen von Parametern und Dutzende von Schichten notwendig sind, um anspruchsvolle Aufgaben zu lösen.

Data Engineering

21.05.2019

AI oder Analytics - muss man dies überhaupt unterscheiden?

Auch wenn einige Darstellungen des Themas im Internet suggerieren, dass mittels Cloud-basierter Lösungen die Einbindung von A.I. jedem Unternehmen offen steht, so steckt unserer Meinung nach doch mehr dahinter. So sind zum Beispiel Daten oft ausreichend vorhanden, nur liegen diese ggf. nicht in der richtigen Form vor, oder es gibt keine Anbindung der notwendigen Quellen.

Data Engineering

23.07.2018

Instabilitäten von A.I.-Modellen bei großen Datenmengen

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht, was dazu führte, dass immer mehr Entscheidungen in Unternehmen entweder direkt von A.I.-Modellen getroffen werden, oder zumindest bei der Findung von Entscheidungen eine wichtige Rolle spielen. Umso wichtiger ist es, dass diese Entscheidungen transparent und nachvollziehbar sind.

Data Engineering

12.03.2018

Was ist ein „gutes“ Analytics-Projekt?

Herr Burger-Scheidlin, durch Analytics können wir uns bei Entscheidungen von einer Maschine unterstützen lassen und sie damit auf Grundlagen stellen, die viel solider sind als alles, was der Mensch allein erreichen könnte. Das klingt, als ob wir darauf zumindest in wirtschaftlichen Fragen eigentlich nie verzichten sollten. Stimmt das?

Data Engineering