E-Mail-Sortierung kann eine zeitaufwändige und anstrengende Aufgabe sein, insbesondere wenn man täglich Hunderte von E-Mails erhält. Glücklicherweise gibt es nun Möglichkeiten, Machine Learning zu nutzen, um die E-Mail-Sortierung effektiver zu gestalten.
„5 Ansätze, wie man Machine Learning verwendet, um E-Mails effektiver zu sortieren“ weiterlesenAutor: uemit
Wie man Logging in Python effektiv zur Fehlersuche einsetzt
Bei der Fehlersuche gibt es eine Reihe von Ansätzen: Manche arbeiten mit Breakpoints, andere mit print-Statements im Code und wiederum andere mit Logging. Meist ist eine Kombination aus allen dreien ein guter Ansatz, um schnell zu einem Ergebnis zu Gelagen. Hier sehen wir uns den dritten der hier genannten Ansätze näher an: Logging in Python
„Wie man Logging in Python effektiv zur Fehlersuche einsetzt“ weiterlesen10 vielversprechende Anwendungen von Machine Learning in der Landwirtschaft
Machine Learning, auch bekannt als künstliche Intelligenz, hat in den letzten Jahren in vielen Branchen Fortschritte gemacht. Eine Branche, die oft übersehen wird, ist die Landwirtschaft. Doch auch hier gibt es viele ungewöhnliche Anwendungen von Machine Learning, die dazu beitragen können, die landwirtschaftliche Produktion zu verbessern und die Umweltbelastung zu reduzieren.
„10 vielversprechende Anwendungen von Machine Learning in der Landwirtschaft“ weiterlesenChatGPT: Warum wir uns von maschinellen Antworten täuschen lassen
Ich wünschte, ich könnte meine Mitmenschen so einfach von meinen Antworten überzeugen, wie ChatGPT das vermag. Jemand stellt dem System eine Frage, bekommt innerhalb von Sekunden eine wohlformulierte Antwort und ist nun der Meinung, das benötigte Wissen zu haben. Dass das nicht so einfach sein kann, sollte uns allen klar sein, aber was macht ChatGPT, so dass wir den Eindruck haben, eine perfekte Antwort von einem Experten erhalten zu haben?
„ChatGPT: Warum wir uns von maschinellen Antworten täuschen lassen“ weiterlesenCode-Qualität leicht gemacht: Wie PyLint bei der Verbesserung von Python-Code hilft
Wäre es nicht toll, wenn es einen hellwachen Helfer gäbe, der beim Schreiben von Code uns immer zur Seite steht, immer sachlich bleibt, aber unerlässlich darauf achtet, dass wir Standards einhalten und Inkonsistenzen beim Coden vermeiden? Verzage nicht, denn so etwas gibt es tatsächlich. Diese kleinen Helferlein heißen „Linter“. Lass uns einen genaueren Blick darauf werfen.
„Code-Qualität leicht gemacht: Wie PyLint bei der Verbesserung von Python-Code hilft“ weiterlesenNamensgebung: Best Practices in Python
Als Phil Karlton in den 1990ern bei Netscape arbeitete, prägte er das Zitat „[There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.]“, was halb ein Scherz, aber zur anderen Hälfte auch sein voller Ernst war. Wieviel Wahrheit in diesem Ausspruch steckt, sieht man sofort, wenn man einen Blick auf fremden Code wirft. Wir wollen uns hier einmal kurz ein paar Tipps ansehen, wie man in Python Namen vergeben sollte.
„Namensgebung: Best Practices in Python“ weiterlesenEin Python-Beispiel für Lineare Regression im Machine Learning
Nachdem wir uns vorher bewusst gemacht haben, was Lineare Regression ist und wofür man dieses statistische Werkzeug verwenden kann, blicken wir in diesem Beitrag auf einen praktischen Einsatz mithilfe eines Python-Beispiels für Lineare Regression im Machine Learning. Wir beginnen zunächst mit einem Blick auf die beiden dafür notwendigen Bibliotheken: NumPy und Scikit-learn.
„Ein Python-Beispiel für Lineare Regression im Machine Learning“ weiterlesenLineare Regression: Verstehen, wie Dinge miteinander verbunden sind
Lineare Regression ist ein Werkzeug, das wir verwenden, um zu verstehen, wie zwei Daten miteinander verbunden sind. Wir nehmen an, dass es eine lineare Beziehung zwischen ihnen gibt, was bedeutet, dass, wenn sich eine Sache ändert, die andere Sache in einer gleichbleibenden Art und Weise ändert.
„Lineare Regression: Verstehen, wie Dinge miteinander verbunden sind“ weiterlesenPython und Machine Learning im Jahr 2023: Was uns erwartet
Im Jahr 2023 wird Python weiterhin eine der beliebtesten Programmiersprachen für Machine Learning sein. Es gibt eine große Community von Entwicklern und Datenwissenschaftlern, die Python nutzen, um Machine Learning-Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Sehen wir uns ein paar Bereiche genauer an.
„Python und Machine Learning im Jahr 2023: Was uns erwartet“ weiterlesenPython und Machine Learning im Jahr 2022: Ein Rückblick auf wichtige Entwicklungen und Neuerungen
In den letzten Jahren hat sich Python als eine der beliebtesten Programmiersprachen für Machine Learning etabliert. Im Jahr 2022 hat sich dieser Trend weiter fortgesetzt und Python ist zu einer wichtigen Plattform für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen und -Anwendungen geworden. Sehen wir uns gemeinsam ein paar Themen an, die 2022 wichtig waren.
„Python und Machine Learning im Jahr 2022: Ein Rückblick auf wichtige Entwicklungen und Neuerungen“ weiterlesen