ChatGPT: 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?

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Code-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.

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Namensgebung: 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.

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Ein 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.

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Lineare 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.

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Python 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.

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Python 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.

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Nachteile einer Künstlichen Intelligenz wie ChatGPT mit drei Beispielen

Eine dialogbasierte (Künstliche Intelligenz) KI wie ChatGPT kann für den menschlichen Alltag durchaus problematisch sein. Zwar bietet sie viele Vorteile – wie wir uns in einem früheren Beitrag angesehen haben – und ist in mancher Hinsicht sogar überlegen im Vergleich zu menschlichen Gesprächspartnern, doch gibt es auch einige Nachteile, die nicht außer Acht gelassen werden sollten. Einige dieser Nachteile wollen wir im Folgenden näher erforschen.

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Vorteile einer Künstlichen Intelligenz wie ChatGPT mit drei Beispielen

Seit Anfang Dezember 2022 sorgt OpenAIs Künstliche Intelligenz (KI) namens ChatGPT für Furore. Schauen wir uns einmal kurz an, welche Vorteile eine KI wie ChatGPT bietet. Anhand von drei konkreten Beispielen können wir auch eine Alltagstauglichkeit der dialogbasierten KI feststellen.

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C++ lernen: Ein Tutorial

Wagen wir einmal einen Ausflug zu einer anderen Programmiersprache: C++ ist heutzutage die Basis für viele Anwendungen und Betriebssysteme. Die Sprache ist dabei nicht so zugänglich wie beispielsweise Python, aber es lohnt sich, einmal anzusehen, wie der Einstieg in eine solche Sprache gelingen könnte.

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