====== Werkzeuge und Modelle ======

Entsprechend der zu lösenden Problemstellung des KI-Use Cases und der Datenspezifikationen sind geeignete Programmiersprachen, Frameworks und Modelle zur Verarbeitung der Daten auszuwählen. Dafür können für eine Problemstellung jeweils verschiedene Alternativen in Frage kommen. Die Auswahl ist entsprechend der Vor- und Nachteile der verschiedenen Varianten zu treffen.

Die Auswahl von passenden Modellen benötigt eine ausreichende Expertise. Nachfolgendes  [[https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?view=azureml-api-1|Hilfsblatt von Microsoft]] oder [[https://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html|das Hilfsblatt von Peekaboo]] können bei der Auswahl unterstützen. 

Zu üblichen Programmiersprachen für KI-Entwicklungen zählen bspw. Python, R, Java oder C++. Oft verwendete Frameworks sind unter anderem TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn.