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BERT: Ein innovatives Tool zur Sprachverarbeitung
Im Oktober 2018 hat der Zweig für künstliche Intelligenz von Google (Google AI) ein vorprogrammiertes Deep-Learning-Modell namens BERT veröffentlicht. Dieses Modell kann mehrere NLP-Probleme lösen.
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Dijkstra-Algorithmus: Wie findet man den kürzesten Weg?
Die Graphentheorie ist ein Zweig der Mathematik und Informatik, bei dem verschiedene Probleme aus dem wirklichen Leben in Form von Graphen modelliert werden. Eine der klassischsten Anwendungen ist die Modellierung eines Straßennetzes zwischen verschiedenen Städten. Eines der Hauptprobleme ist die Optimierung der Entfernungen zwischen zwei Punkten. Um die kürzeste Strecke zu finden, wird oft der Dijkstra-Algorithmus verwendet. In diesem Artikel erfährst du mehr darüber, wie er funktioniert:
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Python Schulung: Wieso Du jetzt loslegen solltest
Python Schulung: Viele Online-Kurse für Webentwicklung und Data Science bieten als ersten Schritt einen Python-Kurs an. Python ist eine intuitive und vielseitige Programmiersprache, die ideal für Anfänger ist.
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Scrum: Wer oder was ist das ?
Das SCRUM-Konzept ist eine der beliebtesten agilen Methoden und wurde erstmals 1996 von Jeff Sutherland und Ken Schwaber umgesetzt. Die „Agile“-Methode ist in den Unternehmen weit verbreitet. Sie ermöglicht ein besseres Management von agilen Projekten, wobei das Hauptziel darin besteht, kleinere, unabhängige Teams zu koordinieren und ihre Produktivität innerhalb des Unternehmens zu verbessern. Der Name […]
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GPU und Data Science: Wo ist der Zusammenhang?
Eine GPU oder „Graphics Processing Unit“ ist die Komponente eines Computers, die die Darstellung von Bildern auf dem Bildschirm ermöglicht. Es handelt sich dabei um die Grafikverarbeitungseinheit.
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Bash (Bourne-Again Shell): Prinzip, Vorteile, Kurse
Bash ist die beliebteste Shell und wird häufig im Bereich der Computerprogrammierung, aber auch in der Data Science und im Machine Learning eingesetzt. Hier erfährst Du alles, was du über Bash wissen musst: Funktionsweise, Nutzen, Vorteile, Ausbildung…
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MLOps: DevOps angewandt auf Machine-Learning-Projekte
DevOps ermöglicht eine Verkürzung der Time-to-Market sowie eine Verbesserung der Qualität von Softwareprodukten durch 3 Prinzipien:
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Machine Learning Data Sets: TOP 4 Websites
Heute treffen wir uns zu einem zweiten Artikel, in dem du lernst, wie du Datensätze (oder Datasets auf Englisch) findest, um deine Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren, denn ja, Modelle zu erstellen ist gut, aber Daten zu finden, um diese Modelle zu trainieren, ist besser! Du hast die erste Episode: Public datasets for machine learning verpasst ? Hier kommt sie!
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OLAP: Alles über diese leistungsstarke Datenbankstruktur
Dieser Artikel behandelt eine bestimmte Form der Datenbankorganisation, die als OLAP bezeichnet wird. Bevor Du mit dem Lesen beginnst und um sicher zu gehen, dass Du den gesamten Inhalt verstehst, solltest du vielleicht unseren Artikel über Datenbanken lesen. In diesem Artikel erfährst du mehr über die Funktionsweise, die Architektur und die verschiedenen Programmiersprachen von Datenbanken.
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Bagging im Machine Learning: Was ist das?
„Gemeinsam sind wir stärker“: Mit diesem Zitat könnte man Bootstrap aggregating (kurz Bagging genannt) definieren. Tatsächlich gehört diese Technik zu den Ensemblemethoden, bei denen eine Gruppe von Stichproben betrachtet wird, um die endgültige Entscheidung zu treffen. Nun schauen wir uns den Fall des Baggings genauer an.
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Power BI Dataflow: Alles über das Self-Service-ETL-Tool
Das Power BI Dataflow Tool ist ein Self-Service-Tool zur Datenintegration für die Business Intelligence-Plattform von Microsoft. Erfahre, wie Dataflow funktioniert und wie du lernen kannst, es zu benutzen.
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3 Beispiele zum Verständnis von nichtparametrischen statistischen Tests
In diesem Artikel stellen wir dir drei nichtparametrische statistische Tests vor und erläutern anhand von Beispielen, in welchen Situationen sie eingesetzt werden können. Nichtparametrische Tests: Du kennst den Student-Test, den Chi-Quadrat-Test oder den Fisher-Test, die alle parametrische Tests sind. Aber um parametrische statistische Tests zu verwenden, müssen wir bestimmte Annahmen über die Stichproben der Daten […]
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