Unsupervised Learning: Definition und wichtigste Algorithmen
Unsupervised Learning oder auch unĂŒberwachtes Lernen ist neben Supervised Learning die zweite...
von Aleksandra Klofat | Jun 19, 2022 | Gesamten BeitrÀge, Machine Learning / Data Science | 0
Unsupervised Learning oder auch unĂŒberwachtes Lernen ist neben Supervised Learning die zweite...
von Aleksandra Klofat | Mai 30, 2023 | Gesamten BeitrÀge, Machine Learning / Data Science, Natural Language Processing, Use Cases | 0
Generative KI-Chats wie ChatGPT, Bard und Ă€hnliche Systeme erfreuen sich derzeit groĂer Beliebtheit. Diese sprachbasierten Anwendungen basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs), also groĂen Sprachmodellen. Viele Unternehmen möchten derzeit in die sprachbasierten KI Systeme investieren und eigene LLMs trainieren oder anpassen. Es stellt sich die Frage nach der Vorgehensweise: Was ist besser: Ein Open Source Modell zu trainieren? Oder ein erworbenes von Open AI oder Google nutzen?
von Aleksandra Klofat | Mai 30, 2023 | Gesamten BeitrÀge, Machine Learning / Data Science, Natural Language Processing, Use Cases | 0
Generative KI-Chats wie ChatGPT, Bard und Ă€hnliche Systeme erfreuen sich derzeit groĂer Beliebtheit. Diese sprachbasierten Anwendungen basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs), also groĂen Sprachmodellen. Viele Unternehmen möchten derzeit in die sprachbasierten KI Systeme investieren und eigene LLMs trainieren oder anpassen. Es stellt sich die Frage nach der Vorgehensweise: Was ist besser: Ein Open Source Modell zu trainieren? Oder ein erworbenes von Open AI oder Google nutzen?
von Aleksandra Klofat | Jun 20, 2023 | Gesamten BeitrÀge, Interessantes aus der Datenwelt | 0
"The winner takes it all, The loser has to fall , It's simple and it's plain ,Why should I complain?" sang Abba in den 80ern und beschrieb damit (vermutlich unbewusst) ein Problem, welches unsere Zeiten besonders plagt - den "the winner takes all"-Effekt. Es gibt Bereiche in unserem Leben, die von sogenannten Skalen-Effekten dominiert werden. Leider bedeutet es meistens, dass die kleinen Fische nur sehr wenig bis gar nichts verdienen, wogegen der groĂe Fisch sehr sehr viel.
von Aleksandra Klofat | Mrz 29, 2021 | Datenvisualisierung | 0
Auf den ersten Blick scheint das Erstellen einer Datenvisualisierung nicht besonders schwer zu...
von Aleksandra Klofat | Jul 27, 2020 | Datenvisualisierung | 0
von Aleksandra Klofat | Feb 17, 2020 | Datenvisualisierung, Gesamten BeitrÀge | 0
von Aleksandra Klofat | Dez 14, 2019 | Datenvisualisierung, Gesamten BeitrÀge | 0
von Christopher Wermuth | Apr 4, 2024 | Gesamten BeitrÀge, Sponsored Post | 0
Eine erfolgreiche Webseite geht auch immer mit einer hohen Conversion Rate (Konversionsrate) einher. Denn schlieĂlich besitzt man keine Seite, damit User diese einfach nur ansehen. Der generierte Traffic soll sich bestenfalls in Kunden verwandeln. Wie so oft im Bereich SEO und Online Marketing lĂ€sst sich dieses Ziel nur durch eine stetige Optimierung erreichen. Und dafĂŒr sind Zahlen und Daten ein ausschlaggebender Aspekt.
Weiterlesenvon Aleksandra Klofat | Jun 20, 2023 | Gesamten BeitrÀge, Interessantes aus der Datenwelt | 0
„The winner takes it all, The loser has to fall , It’s simple and it’s plain ,Why should I complain?“ sang Abba in den 80ern und beschrieb damit (vermutlich unbewusst) ein Problem, welches unsere Zeiten besonders plagt – den „the winner takes all“-Effekt. Es gibt Bereiche in unserem Leben, die von sogenannten Skalen-Effekten dominiert werden. Leider bedeutet es meistens, dass die kleinen Fische nur sehr wenig bis gar nichts verdienen, wogegen der groĂe Fisch sehr sehr viel.
Weiterlesenvon Aleksandra Klofat | Mai 30, 2023 | Gesamten BeitrÀge, Machine Learning / Data Science, Natural Language Processing, Use Cases | 0
Generative KI-Chats wie ChatGPT, Bard und Ă€hnliche Systeme erfreuen sich derzeit groĂer Beliebtheit. Diese sprachbasierten Anwendungen basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs), also groĂen Sprachmodellen.
Viele Unternehmen möchten derzeit in die sprachbasierten KI Systeme investieren und eigene LLMs trainieren oder anpassen. Es stellt sich die Frage nach der Vorgehensweise:
Was ist besser: Ein Open Source Modell zu trainieren? Oder ein erworbenes von Open AI oder Google nutzen?
Weiterlesenvon Aleksandra Klofat | Mai 16, 2023 | Gesamten BeitrÀge, Natural Language Processing | 0
FĂŒr „Informatik Aktuell“ habe ich einen Artikel ĂŒber die Funktionsweise der...
Weiterlesenvon Aleksandra Klofat | Mrz 20, 2023 | Gesamten BeitrÀge, Interessantes aus der Datenwelt | 0
Menschen haben oft Probleme Folgewirkungen ihrer Entscheidungen in ihrer KomplexitĂ€t zu erfassen. Sie treffen oft Entscheidungen, die unbeabsichtigte, aber sehr weitreichende Folgeeffekte haben können. Eines der bekanntesten Beispiele fĂŒr dieses PhĂ€nomen ist der sogenannte Kobra-Effekt.
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Ich, Dr. Aleksandra Klofat, eine erfahrene Data Scientist und promovierte Volkswirtin, die Unternehmen und Privatpersonen bei Fragen zur Datenanalyse und Data Science unterstĂŒtzt.
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Hi Alex, endlich habe ich Zeit gefunden mir das Account anzuschauen und tatsĂ€chlich gibt es auf dem Account einige UnregelmĂ€Ăigkeiten.…
Hallo, ich werde mir das Profil angucken und poste hier, was ich gefunden habe. Ich brauche aber noch ca. Eine…
Hi Aleksandra, ich glaube, mit deiner Analyse könntest du vielen Menschen helfen, die betrogen werden. Insbesondere in der Krypta-Welt. Dort…
GröĂerer und allumfassender Algorithmus: Die Schwerkraft ist keine Kraft, die von A nach B reicht, sondern ein grundlegendes und elementares…
Hallo, ja. es geht um dieses Projekt (optiizedSD=Projekt von Basu Jindal)