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Wie sieht ein moderner Test-Driven-Development-Ansatz (TDD) in Python aus?

Lass uns in die faszinierende Welt des testgetriebenen Entwicklungsansatzes (TDD) in Python eintauchen. In diesem Artikel lüftest du die Geheimnisse hinter effektiven Teststrategien und erfährst, wie du mit leistungsstarken Frameworks wie unittest und pytest gute Ergebnisse erzielen kannst. Lass dich von den Vorteilen von Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) begeistern und entdecke, wie du deinen Entwicklungsprozess auf das nächste Level bringen kannst. Los geht’s.

Was ist Test Driven Development (TDD)?

Testgetriebene Entwicklung (TDD) ist ein Softwareentwicklungsansatz, bei dem Tests für einen Teil des Codes geschrieben werden, bevor der Code selbst geschrieben wird. Der Code wird dann so geschrieben, dass er die Tests besteht, und der Prozess wird für jede neue Funktion oder Anforderung wiederholt. Dieser Ansatz hilft sicherzustellen, dass der Code testbar, zuverlässig und wartbar ist. Es hilft den Entwicklern auch, über das Design des Codes nachzudenken, bevor sie ihn schreiben, was zu einer besseren Codestruktur und -organisation führen kann. Sehen wir uns die Vor- und auch die Nachteile etwas genauer an.

Künstliche Intelligenz und die Herausforderung, realistische Hände zu erzeugen

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.

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.

Zustand 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.

Pyenv: 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.

Keras 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.

Herausforderungen 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.

Wie Machine Learning Online-Betrug bekämpft: Die Zukunft der Online-Sicherheit

In der heutigen digitalen Welt sind Online-Betrug und Cyberkriminalität leider weit verbreitet. Immer mehr Menschen nutzen das Internet für den Einkauf von Waren und Dienstleistungen, was auch für Betrüger ein reiches Betätigungsfeld darstellt. Doch die Technologie entwickelt sich weiter und bietet neue Lösungen zur Erkennung und Verhinderung von Online-Betrug. Eine dieser Technologien ist Machine Learning, die es Unternehmen ermöglicht, Betrug zu erkennen und zu verhindern, bevor er Schaden anrichtet.

Arthur C. Clark und ChatGPT: Von Magie nicht zu unterscheiden?

Arthur C. Clark, ein bekannter britischer Science-Fiction-Autor, hat mit seinem Zitat „Jede hinreichend fortschrittliche Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden“ eine Diskussion ausgelöst, die heute aktueller denn je ist. Die Technologie hat sich in den letzten Jahrzehnten so schnell entwickelt, dass sie oft als magisch empfunden wird. Insbesondere künstliche Intelligenz hat enorme Fortschritte gemacht und ist in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens präsent. Ein Beispiel dafür ist ChatGPT von OpenAI, eine leistungsstarke Sprach-KI-Plattform, die natürliche Sprache verarbeiten und intelligent auf komplexe Anfragen antworten kann. In diesem Artikel werden wir uns eingehender mit der Parallele zwischen Clarks Aussage und der Rolle von ChatGPT in der Gesellschaft beschäftigen und über die Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz diskutieren.