Data Science (Datenwissenschaften) ist ein wissenschaftlicher Bereich, der sich dem Entdecken von Erkenntnissen aus Daten widmet. Mit mathematischen Techniken und Algorithmen werden Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme erarbeitet. Die so gewonnenen Erkenntnisse können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.
WeiterlesenDie Prozesse des maschinellen Lernens sind von empirischer Natur. Es gestaltet sich schwierig, das Ergebnis einer Hyperparameterauswahl, eines Datensatzes oder einer Eingabeaufforderung für ein großes Sprachmodell (LLM) im Vorfeld zu erahnen. Der Weg zum Ziel führt hier über Versuch und Irrtum, um schließlich eine Entscheidung für den nächsten Schritt zu treffen. Dennoch ist es von großer Bedeutung, die zugrunde liegende Technologie zu verstehen, um vielversprechende Ansätze zu verfolgen. Welche Maßnahme ist beispielsweise bei der Aufforderung zu einem LLM am effektivsten?
Eingabeaufforderung 1:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib die Antwort, dann begründe sie.
Eingabeaufforderung 2:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib zunächst eine Begründung an und dann die Antwort.
Beide Eingabeaufforderungen ähneln sich stark, wobei die erste Aufforderung dem Wortlaut von zahlreichen Mathematikprüfungen aus der Schulzeit entspricht. Im Gegensatz dazu ist die zweite Aufforderung Erfolg versprechender, wenn es darum geht, von einem LLM eine qualitativ hochwertige Antwort zu erhalten.
Begründung:
Ein LLM arbeitet mit dem wiederholten Erraten des wahrscheinlichsten nächsten Wortes oder Tokens, um eine Ausgabe zu generieren. Fragt man zunächst nach der Antwort, versucht das LLM zunächst zu raten und begründet dann seine potenziell falsche Annahme. Im Kontrast dazu verlangt Eingabeaufforderung 2 eine gründliche Überlegung, bevor eine Schlussfolgerung gezogen wird. Dieses Prinzip ist auch der Grund für die Effektivität von Aufforderungen wie „Lass uns Schritt für Schritt denken“, die häufig diskutiert werden.
Hier zur Veranschaulichung noch einmal meine Eingabeaufforderungenen. Diesmal mit der jeweiligen Antwort von ChatGPT.
Eingabeaufforderung 1:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib die Antwort, dann begründe sie.
Antwort 1 (falsche Antwort):
Bei N=6 sind beide Algorithmen gleich schnell.
Begründung: Berechnen wir die Ausführungszeit beider Algorithmen für N=6:
Für Algorithmus 1:
Ausführungszeit
= N∗(N−1)∗(N−2)∗(N−3)
Wenn N=6, dann:
Ausführungszeit
= 6∗(6−1)∗(6−2)∗(6−3)
= 6∗5∗4∗3
= 360 Sekunden
Für Algorithmus 2:
Ausführungszeit
= (N−1)∗(N−2)∗(N−3)∗2∗1
Wenn N=6, dann:
Ausführungszeit
= (6−1)∗(6−2)∗(6−3)∗2∗1
= 5∗4∗3∗2∗1
= 120 Sekunden
Also, wenn N=6, dann benötigt Algorithmus 1 360 Sekunden und Algorithmus 2 ebenfalls 360 Sekunden. Daher sind beide Algorithmen bei dieser spezifischen Eingabe gleich schnell.
Hier wird wohl die Begründung „zusammen gemogelt“, damit sie zur ersten Antwort passt.
Eingabeaufforderung 2:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib zunächst eine Begründung an und dann die Antwort.
Antwort 2 (richtige Antwort):
Begründung:
Berechnen wir die Ausführungszeit beider Algorithmen für N=6:
Für Algorithmus 1:
Ausführungszeit = N∗(N−1)∗(N−2)∗(N−3)
Wenn N=6, dann Ausführungszeit
= 6∗(6−1)∗(6−2)∗(6−3)
= 6∗5∗4∗3
= 360 Sekunden
Für Algorithmus 2:
Ausführungszeit = (N−1)∗(N−2)∗(N−3)∗2∗1
Wenn N=6, dann: Ausführungszeit
= (6−1)∗(6−2)∗(6−3)∗2∗1
= 5∗4∗3∗2∗1
= 120 Sekunden
Wenn wir die Ausführungszeiten der beiden Algorithmen vergleichen, benötigt Algorithmus 1 360 Sekunden und Algorithmus 2 nur 120 Sekunden.
Antwort: Bei N = 6 ist Algorithmus 2 schneller.
Es ist von großer Bedeutung, die Funktionsweise von Algorithmen genau zu verstehen, um effektiv mit ihnen arbeiten zu können. Die Algorithmen sind äußerst komplex und es ist unmöglich, alle Details zu kennen. Dies jedoch auch nicht notwendig. Wenn Sie jedoch ein tieferes Verständnis für wichtige Teile der Technologie erlangen, können Sie Ihre Erkenntnisse erweitern.
Für eine unausgereifte Technologie wie LLMs ist ein tiefes Verständnis der Technologie besonders wertvoll. Im Gegensatz zur ausgereiften Technologie wie GPS, die von den meisten von uns ohne großes Hintergrundwissen genutzt werden kann, können Eingabeaufforderungen bei LLMs unerwartete Auswirkungen haben. Entwickler, die das Potenzial von LLMs verstehen, können effektivere Anwendungen schneller und einfacher erstellen als diejenigen, die sich nicht intensiv damit auseinandersetzen. Ein tiefes Verständnis der Technologie hilft auch bei Entscheidungen, wann es am besten ist, eine Handvoll vielversprechender Eingabeaufforderungen auszuprobieren und die Iteration fortzusetzen, anstatt im Voraus eine Lösung zu suchen.
In diesem Artikel möchte ich das Thema Normalisierung in Bezug auf Data Science genauer betrachten und aufzeigen, wie es dazu beitragen kann, dass Variablen, die auf verschiedenen Skalen gemessen werden, gleichermaßen für die Analyse genutzt werden können. Normalisierung ist besonders relevant, wenn es darum geht, multivariate Analysen durchzuführen, bei denen mehrere Prädiktorvariablen in Beziehung zu einer Antwortvariablen gesetzt werden. In solchen Analysen ist es wichtig, dass alle Variablen gleichermaßen zur Analyse beitragen. Ich möchte verdeutlichen, wie wichtig es ist, die Daten auf eine einheitliche Skala zu bringen, um eine aussagekräftige Analyse durchführen zu können.
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Herzlich willkommen in der beeindruckenden Welt der Datenanalyse, in der Algorithmen wie k-Means die unüberschaubare Vielfalt riesiger Datenmengen in übersichtlich strukturierte und leichter verständliche Informationen umwandeln. Ganz gleich, ob Sie ein Unternehmer auf der Suche nach neuen Marktsegmenten sind oder ein Fotograf, der seine Aufnahmen optimieren möchte – der k-Means Algorithmus hilft bei der Gruppierung ähnlicher Daten. In diesem Blog-Artikel werde ich den k-Means Algorithmus entschlüsseln und Ihnen aufzeigen, wie er dazu beiträgt, verborgene Strukturen und Zusammenhänge in Ihren Daten zu entdecken.
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Im Bereich des Unsupervised Learnings gibt es verschiedene Ansätze, um Muster in Daten zu erkennen. Einer dieser Ansätze ist das hierarchische Clustering.
Beim hierarchischen Clustering werden die Datenpunkte schrittweise zu Gruppen zusammengefasst, wobei ähnliche Datenpunkte in der gleichen Gruppe landen. Dabei wird eine Hierarchie von Gruppen gebildet, die sich entweder von oben nach unten (agglomeratives Clustering) oder von unten nach oben (divisives Clustering) aufbaut.
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Clustering ist ein Prozess, bei dem ähnliche Elemente oder Objekte aus einem Datensatz in Untergruppen zusammengefasst werden. Dies geschieht häufig, um Daten zu analysieren oder zu visualisieren. Clustering kann auch verwendet werden, um ähnliche Dinge zu finden oder abzugrenzen. Unternehmen können so etwa Kundendaten clustern, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Cluster-Verfahren sind eine Form des maschinellen Lernens. Wir betrachten hier Cluster-Verfahren als unüberwachtes Lernen (unsupervised learning), bei dem die Einteilung in Klassen nur aufgrund der vorhandenen Daten und ohne speziellen Lernschritt erfolgt. Demnach sind die Daten in dem Datensatz nicht benannt, weshalb Algorithmen prädikative Methoden einsetzen müssen, um Muster, Beziehungen und Verbindungen in dem unverarbeiteten Datensatz zu identifizieren.
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Maschinelles Lernen ist der Erwerb von neuem Wissen, das durch ein künstliches System erzeugt wird. Auf ähnliche Weise wie ein Mensch generiert der Computer Wissen anhand von Erfahrung und kann eigenverantwortlich Lösungen für neue und unerforschte Probleme ermitteln.
Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (Engl.: Artificial Intelligence (AI)), der sich mit dem Erlernen von Mustern aus Daten beschäftigt. Durch das Training von Algorithmen mit großen Datensätzen können Machine-Learning-Systeme automatisch nach Mustern in Daten suchen und diese erkennen. Das ermöglicht es den Systemen, Aufgaben zu erledigen, die für Menschen schwierig oder sogar unmöglich wären, da die zugrundeliegenden Daten zu umfangreich sind.
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Statistik ist ein unverzichtbares Werkzeug für Data Science. Statistische Methoden sind notwendig, um Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen aus ihnen zu ziehen. Ohne Statistik wäre es unmöglich, die komplexen Datensätze zu verstehen, die bei der Data Science eingesetzt werden. In diesem Artikel führe ich in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit ein.
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Haben Sie schon einmal von dem Begriff Zettabyte gehört? Wir leben in einer digitalen Zeit, in der die Informationen immer weiter zunehmen. Ein großes Problem dabei ist, dass wir die Datenmenge kaum noch überblicken können. Ein Beispiel hierfür ist das Zettabyte. In diesem Blog-Post erkläre ich, was es mit dem Zettabyte auf sich hat und wie gigantisch die Datenmenge wirklich ist.
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