Künstliche Intelligenz (KI) leistet in der Industrie einen bedeutenden Beitrag zur Automatisierung einer Vielzahl von Prozessen. Die kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen auch nach dem initialen Training stellt jedoch für viele Unternehmen eine große Hürde dar. Dieser Beitrag stellt ein Framework am Beispiel eines konkreten Anwendungsfalls vor, welches diese Hürde überwindet und flexibel auf eine sich ändernde Datengrundlage reagieren kann.

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