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Data Science and Machine Learning

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MLOps hilft Machine Learning in der Praxis durchführbar zu machen
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Machine Learning mit MLOps – Teil 1: In die Falle getappt! Woran viele ML-Projekte scheitern und wie MLOps dies verhindern kann. Zwei Beispiele.

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Im alltäglichen Leben nutzen wir Sprachassistenzsysteme wie Siri oder Alexa, Onlineshops geben uns personalisierte Empfehlungen, Smartphones erkennen unser Gesicht, können es sogar verändern. Und mittlerweile schreibt ChatGPT für uns professionelle Bewerbungen oder erklärt uns die chinesische Kulturrevolution im Rapstil von Eminem. Alles auf der Basis intelligenter Systeme. Was in den 1950er Jahren als Idee auf dem Papier begann und lange Zeit für unmöglich gehalten wurde, hat längst Einzug in unseren Alltag gehalten. Künstliche Intelligenz und…

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An Old Book and Candles on Wooden Table with Glass Bottles
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Was Pronomen über Harry Potter verraten – Ein Experiment mit NLP, Python und Power BI

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Kann eine Word Cloud Gedanken lesen? Welche Magie steckt hinter NLP, Python und Power BI? In einem Experiment durften wir Harry Potter, Ron und Hermine mit Methoden des Natural Language Processings (NLP) in Word Clouds verwandeln. Was haben wir über sie erfahren? Und haben Harry, Ron und Hermine den Versuch überlebt? Der Tagesprophet traf die Zauberlehrlinge zu einem exklusiven Interview.

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Textklassifikation – eine Einführung

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In der heutigen Zeit entsteht eine gewaltige Menge an Daten, die von Menschen nicht in absehbarer Zeit verarbeitet werden können. Ein großer Teil davon sind Texte, in denen wertvolle Informationen stecken können. Mithilfe von Textklassifikation – ein Teilgebiet im Feld des Natural Language Processings, ist es möglich, große Volumen von unstrukturierten Textdaten auf verschiedene Weise zu organisieren und ihnen wichtige Informationen zu entnehmen. Dafür werden Machine-Learning-Modelle entwickelt, deren Ziel ist, einem neuen, noch nie gesehenen Text, eine Kategorie aus einer Gruppe von vorgegebenen Kategorien zuzuweisen. Ein gutes Beispiel für Textklassifikation ist die Spam-Filterung.