Schlagwort: Python

Claude integriert nativ Microsoft Excel und PowerPoint für automatisierte Datenanalysen

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Claude integriert nativ Microsoft Excel und PowerPoint: Automatisierte Datenanalysen und Präsentationen Lesezeit: ca. 7 Minuten Key Takeaways Direkte Integration von Claude in Microsoft Excel und PowerPoint ermöglicht datengetriebene Automatisierung innerhalb der Office-Anwendungen. Nutzer führen Datenanalysen, Formelgenerierung und Datenbereinigung in Excel per natürlicher Sprache aus – bei Bedarf unterstützt durch Python-Scripts. Auswertungen werden automatisiert in PowerPoint-Folien […]

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Scanpy: Leitfaden zur Single-Cell-RNA-Sequenzierungsanalyse

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Coding Guide: Komplette Single-Cell-RNA-Sequencing-Analyse mit Scanpy Lesezeit: ca. 15 Minuten Key Takeaways Der Leitfaden zeigt, wie eine vollständige Analysepipeline für Single-Cell-RNA-Sequenzierung mit Scanpy aufgebaut wird. Enthalten sind Schritte wie Installation der Bibliotheken, Laden des PBMC 3k Datensatzes, Qualitätskontrolle, Filterung, Normalisierung und Analyse. Nach der Vorprozessierung werden hochvariable Gene identifiziert und eine PCA zur Dimensionsreduktion durchgeführt. […]

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Andrej Karpathy veröffentlicht Autoresearch: Python-Tool für autonome ML-Experimente

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Andrej Karpathy Open-Source: „Autoresearch“ – Minimalistisches Python-Tool für autonome ML-Experimente auf Single-GPUs Lesezeit: ca. 11 Minuten Key Takeaways Andrej Karpathy stellt mit „autoresearch“ ein schlankes Open-Source-Tool für Maschinelles Lernen bereit. Das Python-Tool besteht aus rund 630 Zeilen Code und basiert auf einem vereinfachten nanochat LLM-Trainingskern. KI-Agenten können mit autoresearch selbstständig ML-Experimente auf einer einzelnen NVIDIA-GPU […]

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Fortschrittsüberwachung in modernen Python-Workflows mit tqdm

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Fortschrittsüberwachung mit tqdm: Fortschritt in modernen Python-Workflows visualisieren Lesezeit: ca. 10 Minuten Key Takeaways tqdm ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Fortschritten in Python-Workflows – mit Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit. Fortgeschrittene Nutzungsszenarien – inklusive verschachtelter Fortschrittsbalken, manueller Kontrolle und Asynchronität – werden unterstützt. tqdm lässt sich flexibel mit Pandas, parallelisierten Aufgaben, Logging-Konzepten und asynchronen Prozessen kombinieren. […]

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Analysepipeline mit SHAP-IQ für erklärbares AI

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How to Build an Explainable AI Analysis Pipeline Using SHAP-IQ to Understand Feature Importance, Interaction Effects, and Model Decision Breakdown Lesezeit: ca. 13 Minuten Key Takeaways Der Artikel zeigt einen Workflow, wie man mit SHAP-IQ Feature-Importance und Interaktionseffekte in einer erklärbaren KI-Pipeline analysiert. Ein echtes Datenset wird geladen, danach wird ein leistungsstarker Random-Forest-Modell trainiert und […]

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