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Agentforce von Salesforce: Was ist es und wie funktioniert es?
Die CRM-Branche hat mit Agentforce das Tempo erhöht und bringt ChatGPT-ähnliche Fähigkeiten in den Bereich der Kundenbeziehungen. Geplant ist die Entwicklung spezialisierter Konversationsagenten, die in ihren Antworten die Geschäftspraktiken des Unternehmens integrieren…
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Oracle GoldenGate: Was ist es und wie funktioniert es?
Oracle GoldenGate ist Oracles Echtzeit-Datenreplikationslösung, die von dem amerikanischen IT-Riesen Oracle angeboten wird. Entdecke seine Funktionen, Architektur, Anwendungsfälle und die zahlreichen Vorteile, die es Unternehmen bietet!
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Krypto-KI-Agenten: Trading mit künstlicher Intelligenz
Einerseits gibt es den äußerst dynamischen Bereich der Kryptowährungen. Laut einigen wimmelt es dort nur so vor Gelegenheiten, die man im Vorbeigehen ergreifen kann. Andererseits steht uns die künstliche Intelligenz mit ihren Analysefähigkeiten rund um die Uhr zur Verfügung. Würden wir also das Beste aus beiden Welten vereinen, wenn wir diese beiden Bereiche in einem Krypto-KI-Agenten kombinieren?
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Zeitreihe Python: Verarbeitung und Modellierung
Eine Zeitreihe ist eine Datentabelle, die die Entwicklung einer Variablen im Laufe der Zeit wiedergibt. In Python wird die Zeitreihe oft in Form einer Pandas-Reihe verarbeitet, die durch ein DateTime indiziert ist. Dieses Format ist sehr einfach zu verarbeiten und zu visualisieren.
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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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Kibana: Das Tool zur Dat Visualisierung, die mit Elasticsearch indexiert sind
Das Backend ist nicht nur für die Webentwicklung, sondern auch für Data von entscheidender Bedeutung.
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Data Architect Training: Fähigkeiten, Gehalt, Ausbildung
Der Data Architect ist ein Fachmann, der für die Gestaltung der Datenarchitektur eines Unternehmens verantwortlich ist. Er definiert das System, mit dem Daten gesammelt und gespeichert werden, damit die Data Scientists sie analysieren können. Finde heraus, wie du ein Data Architect Training absolvieren kannst, um diesen begehrten Beruf auszuüben!
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SVM, was ist das wie funktioniert es? Teil 2
Willkommen zum zweiten Teil dieses Dossiers über die Support Vector Machine. Im vorherigen Artikel haben wir die Funktionsweise und die Hauptfehler von Maximal Margin Classifier beschrieben. Unser Ziel ist es nun, unserem Algorithmus zu erlauben, eine gewisse Anzahl von Fehlern bei der Auswahl der Trennungsgeraden zu machen. Dies wird als „soft margin“ bezeichnet, was man […]
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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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Bagging vs. Boosting: Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Einsatzmöglichkeiten
Wenn das Lernen eines einzelnen Modells Schwierigkeiten hat, gute Vorhersagen zu liefern, erscheinen Ensemble-Learning-Methoden oft als die bevorzugte Lösung. Die bekanntesten Ensemble-Techniken, Bagging (Bootstrap Aggregating) und Boosting, haben beide das Ziel, die Genauigkeit von Vorhersagen im Machine Learning zu verbessern, indem sie die Ergebnisse einzelner Modelle kombinieren, um robustere und präzisere endgültige Vorhersagen zu extrahieren.
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Looker Studio: Das kostenlose Tool zur Datenvisualisierung von Google
Eure Kunden besser kennenlernen, Euren Lagerbestand optimieren, Marketingkampagnen verbessern, Verkaufsleistungen steigern, … Daten bieten einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil für Unternehmen. Vorausgesetzt, sie wissen, wie man sie effektiv nutzt. Denn obwohl Data Analytics heute unerlässlich ist, erfordert es spezifische Fachkenntnisse. Glücklicherweise gibt es Tools wie Looker Studio, die Data Analytics vereinfachen. Entdeckt diese Lösung.
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Low Rank Adaptation: Eine einfache Methode zur Anpassung von KI an verschiedene Bereiche
Low Rank Adaptation ist eine Technik, mit der du ein Machine-Learning-Modell leicht an mehrere Domänen anpassen kannst, nachdem es zunächst auf eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde. Hier erfährst du alles, was du über diese Methode und ihre Vorteile wissen musst!
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