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Sharding: Definition, User, Vor- und Nachteile
Das Wort „sharding“ bedeutet im Englischen „aufspalten“. In der Data Science ist Sharding eine Methode, um einen Datensatz aus einer Datenbank zu partitionieren. Man teilt die Datenbank in mehrere Datensätze auf, die auch als „Datasets“ bezeichnet werden.
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AutoGen: Microsofts Framework für kollaborative KI-Agenten
AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft, das mehrere KI-Agenten orchestriert und sie zu einem kooperierenden Team formt. Erfahre, wie es die Nutzung generativer KIs revolutioniert, indem es den Dialog zwischen Agenten ermöglicht, Menschen einbindet und selbst komplexe Aufgaben kollektiv löst.
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Excel Power Query VBA: So geht’s!
Excel Power Query VBA: Mit VBA und Power Query lassen sich Aufgaben zur Datenumwandlung in Excel und Power BI automatisieren. Hier erfährst du alles, was du über das Erstellen von Makros wissen musst!
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4 Arten von Statistik Bias, die du in deinen Analysen vermeiden solltest
Statistik Bias kann als alles definiert werden, was zu einem systematischen Unterschied zwischen den wahren Parametern einer Population und den Statistiken führt, die zur Schätzung dieser Parameter verwendet werden. Es gibt eine lange Liste von Arten von statistischen Verzerrungen.
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Expected Goals: Die Mathematik dahinter verstehen
/*! elementor – v3.13.3 – 28-05-2023 */ .elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}
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Optuna: Wozu dient dieses Tool im Machine Learning?
Optuna ist ein automatisiertes Suchwerkzeug zur Optimierung von Hyperparametern in deinen Machine-Learning-Modellen. Durch verschiedene Suchmethoden und deren Kombination hilft dir diese Bibliothek, die optimalen Hyperparameter zu identifizieren.
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Python Deep Learning: Die Basics
Python Deep Learning: Es ist sehr wahrscheinlich, dass du in deinem Alltag Anwendungen nutzt, die auf Deep-Learning-Modelle zurückgreifen. Übersetzungen, OCR, Gesichtserkennung… Verschiedene deiner Anwendungen beinhalten Deep Learning.
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Hyperparameter: Was ist das? Wozu dienen sie?
Modelle des maschinellen Lernens sind mächtige Werkzeuge zur Lösung komplexer Probleme, sei es zur Vorhersage von Börsentrends oder zur Diagnose von Krankheiten. Um das Beste aus diesen Modellen herauszuholen, muss man jedoch die Rolle der Hyperparameter verstehen und wissen, wie man sie für eine bessere Leistung optimieren kann.
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Power BI vs. Excel: Was sind die Unterschiede?
Power BI vs. Excel: In der Vergangenheit war Microsoft Excel die Standardlösung für Business Intelligence und Data Visualization. Seit seiner Einführung hat Power BI es jedoch nach und nach ersetzt. Unternehmen verwenden Excel und Power BI, aber wo liegen die Unterschiede? Was sind ihre jeweiligen Vor- und Nachteile?
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Power BI Drillthrough: Wie nutzt man diese Funktion?
Die Drillthrough-Funktion von Power BI ermöglicht es, eine Seite für eine bestimmte Einheit in einen Bericht einzufügen, um ihr die tieferen Datenvisualisierungen zu präsentieren. Hier erfährst du alles, was du über dieses nützliche Tool wissen musst und wie du einen Kurs belegen kannst, um Power BI vollständig zu beherrschen.
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Deepseek Coder V2: Diese KI revolutioniert den Entwickler-Alltag!
Entdecke DeepSeek Coder V2, die KI, die die Programmierung revolutioniert. Code-Erstellung, Debuggen, Optimierung: Wie dieses Tool die Produktivität von Entwicklern steigert und gleichzeitig die Fehlerquote senkt. Tauche ein in seine Funktionen, Vorteile und Grenzen.
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Bayesian Optimization: So funktioniert die smarte Optimierungsmethode
Um ein prädiktives Modell zu definieren, greifen Data Scientists auf eine Vielzahl von Beobachtungen zurück. Doch obwohl die Untersuchung dieser Beobachtungen zu einem optimalen Ergebnis führt, haben die Data-Experten oft nur wenig Zeit, um alle Hypothesen zu analysieren. Also, wie findet man das richtige Modell in kürzester Zeit? Genau hier kommt die bayesianische Optimierung ins Spiel. Worum geht es dabei? Wie funktioniert es? Die Antworten findest Du hier.
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