Am Ende dieser Lektion werden Sie verstehen, wie die generative KI die Datenwissenschaft verändert. Wir werden untersuchen, wie diese Modelle Datenmuster identifizieren, um originelle Inhalte zu erstellen, die Fluoreszenzmikroskopie durch die Reduzierung von Zellschäden verbessern, die Erkennung von Anomalien in Datensätzen verbessern und das SMS-Marketing revolutionieren, um die Markenkonsistenz zu wahren. In dieser Lektion werden die vielfältigen Anwendungen und Vorteile der generativen KI bei verschiedenen Herausforderungen in der Datenwissenschaft aufgezeigt.

Am Ende dieser Lektion werden Sie die Anwendungen und Vorteile der generativen KI in der Datenwissenschaft kennenlernen, insbesondere für die Optimierung lokaler LLM-Einsätze (Large Language Model). Wir werden die Vorteile der lokalen Ausführung von Modellen, wie z. B. schnellere Iterationsgeschwindigkeiten, und die Rechenanforderungen großer Modelle behandeln. Sie lernen auch Quantisierungstechniken kennen, um das Training zu verbessern und die Arbeitsspeichernutzung zu reduzieren, sowie die LoRA-Technik für die Feinabstimmung. Abschließend sehen Sie eine praktische Demonstration der Feinabstimmung eines Open Source-Modells mit LoRA und Quantisierung, die Ihnen praktische Fähigkeiten zur Verbesserung der Effizienz von KI-Modellen vor Ort vermittelt.

Am Ende dieser Lektion werden Sie erfahren, wie generative KI das Feature-Engineering in SMS-Kampagnendaten verbessert. Diese KI automatisiert die Extraktion komplexer Muster und Beziehungen und ist damit effizienter und leistungsfähiger als herkömmliche manuelle Methoden. Wir werden auch erörtern, wie frühere Techniken umfangreiches Fachwissen erforderten und oft nicht skalierbar und anpassbar waren. Darüber hinaus erhalten Sie eine Anleitung zur Verwendung eines generativen KI-Modells zur automatischen Kennzeichnung verschiedener Teile von SMS-Kampagnennachrichten mit einem schrittweisen Code-Walkthrough in Python. Dieser Ansatz zeigt Ihnen, wie generative KI Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse für ein besseres Kampagnenmanagement umwandelt.

Am Ende dieser Lektion werden Sie in der Lage sein, die Auswirkungen der generativen KI auf die Sicherheit und den Datenschutz in der Datenwissenschaft zu analysieren. Wir werden ethische Fragen wie Datenschutz, Einwilligung und Voreingenommenheit untersuchen und diskutieren, wie man KI verantwortungsvoll entwickeln und einsetzen kann. Sie werden lernen, wie man synthetische Daten mit Methoden wie differentiellem Datenschutz und Datenanonymisierung erstellt, um die Einhaltung ethischer Grundsätze zu gewährleisten. Diese Lektion soll Ihnen helfen, verantwortungsvolle Entscheidungen zu treffen und kritisch über ethische Fragen bei KI-Anwendungen nachzudenken, und Sie darauf vorbereiten, komplexe Herausforderungen in der Datenwissenschaft zu bewältigen.