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VAR-Modell Data Science: Pipeline – Geschäftsansatz bis zum Plotten der Ergebnisse
Das VAR-Modell: Eine umfassende Pipeline vom Geschäftsansatz bis zum Plotten der Ergebnisse Präsentation und Dankeschön Hallo zusammen und willkommen zu diesem Artikel, der darauf abzielt, mit Dir eine Pipeline für die Ausführung eines VAR-Modells unter Python zu entwickeln, von der Integration der Daten bis zum Plotten der Ergebnisse. Nach meiner Ausbildung in Management und Marktfinanzierung […]
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Boosting-Algorithmen – AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost
Wenn du dich für Machine-Learning-Algorithmen interessierst, hast du bestimmt schon einmal irgendwo die Wörter „Boosting“ oder „Boost“ gesehen. Man findet sie in einer Vielzahl von Algorithmus-Wettbewerben und sie erzielen oft sehr gute Ergebnisse. Aber was genau ist Boosting?
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AWS Glue: Was ist das? Wozu dient es?
ETL ist ein Prozess, der darauf abzielt, die Qualität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten. Er ist in drei Phasen unterteilt:
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Model Context Protocol (MCP): Was steckt dahinter?
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein Open-Source-Protokoll, das es Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht, ihren Kontext – also Dokumente, Tools und Speicher – dynamisch zu verwalten, ohne ihn im Prompt zu überladen. Erfahre, warum MCP zum neuen Standard für intelligente Agenten geworden ist und wie es die Architektur von Modellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini verändert!
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SQL COUNT : Unser Tutorial
Du arbeitest mit Tabellen und möchtest wissen, wie viele Einträge in einer Spalte oder mit einem Filter vorhanden sind? Mit der Aggregationsfunktion SQL COUNT kannst du die Anzahl der Datensätze in einer Tabelle zählen. Diese Funktion ist besonders praktisch, wenn du die Anzahl der online anwesenden Benutzer oder auch die Anzahl der Kommentare zu einem Blogartikel wissen möchtest. COUNT() wird häufig von SQL-Nutzern verwendet. Hier erfährst du mehr über die Syntax und die Anwendungsfälle der Funktion COUNT().
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XAI oder eXplainable Artificial Intelligence: Was ist das?
Eine der großen Herausforderungen des maschinellen Lernens ist es, Systeme zu produzieren, die ihre Entscheidungen und Handlungen gegenüber menschlichen Nutzern erklären können. So ist die Erklärbarkeit von Künstlichen Intelligenzen ( XAI ) zu einer der Herausforderungen des Machine Learning geworden und gehört mittlerweile zum Berufsbild von Data Scientists, die die Nutzer davon überzeugen müssen, dass die Argumentation ihrer Modelle akzeptabel ist.
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Friedman-Test einfach erklärt: Anwendung und Bedeutung in der Statistik
Wenn man einen Vergleich an einer kleinen Stichprobe anstellen will, um Daten wie Kundenpräferenzen oder die relative Wirksamkeit mehrerer Behandlungen hervorzuheben, erscheint der Friedman-Test als die geeignete Lösung.
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Rasa: Das Open-Source-Toolkit für die Entwicklung Deines KI-Chatbots
Rasa ist ein äußerst leistungsstarkes Open-Source-Framework, das speziell für Entwickler entwickelt wurde. Erfahre, wie es funktioniert, warum es die Grenzen herkömmlicher Lösungen übertrifft und wie Du damit beginnen kannst, maßgeschneiderte und sichere KI-Assistenten zu erstellen.
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Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?
Generative antagonistische Netze stellen einen großen Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Deep Learning dar. Sie werden auch GANs, Generative Adversarial Networks, genannt und sind unüberwachte Modelle des maschinellen Lernens, die zwei neuronale Netze verwenden, um neue, realistische Daten zu generieren.
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Machine Learning & Clustering: Der CAH-Algorithmus
Clustering ist eine spezielle Disziplin des Machine Learning, deren Ziel es ist, Ihre Daten in homogene Gruppen mit gemeinsamen Merkmalen aufzuteilen. Dies ist z. B. ein beliebter Bereich im Marketing, wo oft versucht wird, Kundenstämme zu segmentieren, um bestimmte Verhaltensweisen zu erkennen.
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SARIMAX Modell: Verständnis und Anwendung in der Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse ist eine entscheidende Methodik in vielen Bereichen, wie z. B. Finanzwesen, Wirtschaft, Meteorologie und Biologie. Schauen wir uns das SARIMAX Modell einmal genauer an.
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Symbolische KI: Was ist das?
Die Geschichte der künstlichen Intelligenz gliedert sich in zwei Hauptphasen. Eine davon ist die Ära der symbolischen KI. Was umfasst dieser mysteriöse Begriff? Was sind die Stärken und Begrenzungen eines solchen Ansatzes?
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