Data Science

27
Feb

Serie | Data Science – Prompt Engineering in ChatGPT

Serie | Data Science – Prompt Engineering in ChatGPT Einführung Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) hat neue Möglichkeiten eröffnet, wie wir mit Technologie interagieren können. Ein Schlüsselelement dieser Interaktion ist das sogenannte “Prompt Engineering“, eine Methode, die entscheidend für die Effizienz und Effektivität von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT geworden ist. Was sind Prompts?

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20
Feb

LinkedIn I Tiefgehende Datenanalyse mit ChatGPT – wie geht das?

15
Feb

LinkedIn I Tipp zur wirkungsvollen Dashboardgestaltung

9
Feb

Serie | Data Science – Das Large Language Model GPT-4

Serie | Data Science – Das Large Language Model GPT-4 OpenAI’s GPT-4-Modell Wie bereits im vorherigen Impuls-Bericht “Large Language Models” unserer Data Science-Serie erläutert, ist OpenAI’s GPT-Modell ein leistungsstarkes KI-Modell, die auf umfangreichen Textdaten mittels selbst-überwachtem (self-supervised), überwachtem (supervised) und verstärkendem (reinforcement) Lernen trainiert wird. Es ist dazu in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen sowie zu generieren und wird

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8
Feb

LinkedIn I Wie gestalte ich ein wirkungsvolles Dashboard, das meiner Zielgruppe echten Mehrwert liefert?

6
Feb

LinkedIn I Wie können Unternehmen Large Language Models wie GPT-4 nutzen?

6
Feb

Serie | Data Science – Large Language Models

Serie | Data Science – Was sind Large Language Models? Was sind Large Language Models? Large Language Models (LLMs) sind leistungsstarke KI-Modelle, die auf umfangreichen Textdaten trainiert werden. Sie haben die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs werden für verschiedene Natural Language Processing (NLP)-Aufgaben eingesetzt, darunter zum Beispiel: Traditionelle Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache Traditionelle Ansätze zur

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15
Dez

Serie | Data Integration (Migration & ETL) – Einführung & Anwendungsbeispiele in Microsoft Fabric

Serie | Data Integration (Migration & ETL) – Einführung & Anwendungsbeispiele in Microsoft Fabric Microsoft Fabric ist eine End-to-End Datenplattform für Datenintegration, Data Engineering, Data Science, Data Warehousing, Echtzeitanalysen und Business Intelligence. Somit bietet Microsoft Fabric eine All-in-One Lösung zur Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten in einer einheitlichen Umgebung.   Komponenten von Fabric – ADF, Power BI, Synapse

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8
Dez

LinkedIn I Data Governance Dos and Donts

26
Sep

Serie | Data Science (ML & AI) – Entwicklung baumartiger Regressionsverfahren zur Prädiktion von Airbnb-Preisen

Serie | Data Science (ML & AI) – Entwicklung baumartiger Regressionsverfahren zur Prädiktion von Airbnb-Preisen Während es im ersten Teil um die Architektur und Funktionsweise von baumartigen Regressionsverfahren ging, folgt nun die praktische Anwendung. Dazu werden ein Regressionsbaum, eine Random Forest Regression sowie eine Gradient Boosting Regression entwickelt, welche die Preise von Airbnb-Unterkünften prädiktieren.   Beschreibung des Datensatzes Der Datensatz

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