Verschiedene KI-Dienste, die sich auf Bildgenerierung spezialisiert haben, überraschen uns seit Anfang 2023 mit immer besser werdenden fotorealistischen Bildern von Menschen. Was aber hat es damit auf sich, dass die Hände und Zähne der künstlich erzeugten Menschen zum Teil absurde Dimensionen und häufig eine unrealistische Anzahl haben? Werfen wir darauf einen genaueren Blick.
„Künstliche Intelligenz und die Herausforderung, realistische Hände zu erzeugen“ weiterlesenMonat: März 2023
DALL·E: Die Chancen und Risiken der Bildgenerierung durch künstliche Intelligenz
Der Name DALL·E ist eine Anspielung auf den Künstler Salvador Dalí und den Pixar-Animationsfilm „Wall-E„. DALL·E wurde von OpenAI entwickelt und ist ein neuronales Netzwerk, das in der Lage ist, aus Textbeschreibungen von Bildern tatsächliche Bilder zu generieren. Der Name DALL·E spiegelt also sowohl die künstlerische Kreativität als auch die Fähigkeit zur Bildgenerierung wider, die das neuronale Netzwerk besitzt. Werfen wir im Folgenden einen genaueren Blick auf den elektronischen Kreativling.
„DALL·E: Die Chancen und Risiken der Bildgenerierung durch künstliche Intelligenz“ weiterlesenZustand des wettbewerbsorientierten maschinellen Lernens 2022
2022 war ein bedeutendes Jahr für wettbewerbsorientiertes maschinelles Lernen, mit einem gesamten Preispool von über 5 Millionen US-Dollar auf allen Plattformen, wie uns der Artikel „The State of Competitive Machine Learning“ vermittelt. Die Gewinner nutzten hauptsächlich Python, PyData, PyTorch und gradientenverstärkte Entscheidungsbäume. Deep Learning hat gradientenverstärkte Entscheidungsbäume bei tabellarischen Daten noch nicht ersetzt, obwohl es oft einen Mehrwert zu bieten scheint, wenn es mit Boosting-Methoden kombiniert wird. Im Bereich NLP dominieren weiterhin Transformer, während sie in der Computer Vision zunehmend mit Convolutional Neural Networks konkurrieren.
„Zustand des wettbewerbsorientierten maschinellen Lernens 2022“ weiterlesenPyenv: Das ultimative Tool zur Verwaltung von Python-Versionen und virtuellen Umgebungen
Pyenv ist ein Tool, das die Verwaltung und Installation von Python-Versionen auf dem Betriebssystem vereinfacht. Mit pyenv können mehrere Python-Versionen auf demselben System installiert und verwaltet werden, ohne dass diese miteinander in Konflikt geraten. Pyenv kann auf Linux, macOS und anderen Unix-basierten Betriebssystemen genutzt werden. Sehen wir uns an, wie wir das nützliche Tool installieren.
„Pyenv: Das ultimative Tool zur Verwaltung von Python-Versionen und virtuellen Umgebungen“ weiterlesenKeras installieren: Ein Tutorial in Python
Keras ist eine benutzerfreundliche Open-Source-Softwarebibliothek, die es ermöglicht, neuronale Netze mit Python zu erstellen und zu trainieren. Es ist eine hochmodulare Bibliothek, die es ermöglicht, schnell neuronale Netze zu erstellen und zu testen.
Um Keras mit Python zu verwenden, muss man zunächst sicherstellen, dass die notwendigen Bibliotheken auf dem System installiert sind. Dazu gehören NumPy, Pandas und TensorFlow. Im Folgenden ein paar Worte zu diesen Bibliotheken.
„Keras installieren: Ein Tutorial in Python“ weiterlesenHerausforderungen und Chancen bei der Anwendung von Machine Learning in der Medizin
Die Anwendung von Machine Learning in der Medizin ist ein aufregendes Feld, das enorme Potenziale für die Diagnose, Behandlung und Vorbeugung von Krankheiten bietet. Machine Learning bezieht sich auf künstliche Intelligenz, die darauf trainiert wird, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In der Medizin wird Machine Learning verwendet, um Muster in klinischen Daten zu erkennen, die Ärzten helfen können, bessere Diagnosen zu stellen und effektivere Behandlungen zu entwickeln.
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