Verbessere eine Komponentenbibliothek für Designer- und Entwickler:innen
Lerne, wie du eine Komponentenbibliothek verbesserst, indem du Interaktionszustände für Komponenten implementierst und die allgemeine Benutzererfahrung steigerst.
Untersuchung der Integrationsmöglichkeiten: Nutzung von Ollama in verschiedenen Softwarelösungen
Heute konzentrieren wir uns auf das Potenzial der Integration von Ollama in verschiedene Softwarelösungen. Anhand von realen Anwendungsfällen zeigen wir, wie Ollama die Effizienz, die Produktivität und die allgemeine Benutzererfahrung auf verschiedenen Plattformen verbessern kann.
Skalierbar und sicher: Die Hosting-Plattform von Ollama für neuronale Netze
Ollama kann verwendet werden, um Anwendungen des Machine Learnings zu beschleunigen, Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern. Heute werden wir uns ansehen, wie Ollama konfiguriert werden kann und wie es mit einigen Beispielmodellen interagiert.
Nutze die View Transition API in jedem Projekt
Lerne die View Transition API kennen und erfahre, wie du damit sanfte Übergänge zwischen Ansichten und Seiten in einer Webanwendung erstellen kannst.
Richte ein neues Projekt ein mit Tailwind CSS 4.0
Tailwind CSS Version 4.0 wurde kürzlich als Beta-Version veröffentlicht. In diesem Artikel erfährst du, wie du die neuen Funktionen der neuesten Version nutzen und ein neues Projekt mit Vite als Build-Tool erstellen kannst.
Das Open Worldwide Application Security Program
Cybersicherheit ist zu einem wichtigen Bestandteil der modernen IT-Infrastruktur geworden, da die zunehmende Abhängigkeit von digitalen Technologien Organisationen anfällig für eine Vielzahl von Bedrohungen und Angriffen macht. OWASP spielt eine Schlüsselrolle bei der Förderung sicherer Programmierpraktiken, der Bereitstellung von Schulungen und Trainings sowie der Förderung der Zusammenarbeit bei der Bekämpfung von Cyber-Bedrohungen und unterstützt Organisationen dabei, der Cyber-Sicherheit Priorität einzuräumen und ihre digitalen Werte zu schützen. Heute geben wir dir einen Überblick über die Dienste von OWASP und die damit verbundenen Möglichkeiten.
Google Gemma
Google Gemma ist ein leistungsstarkes neuronales Netzwerk. Gemma ist zwar in erster Linie für die Forschung und fortgeschrittene Nutzer*innen gedacht, doch seine Fähigkeiten als neuronales Netzwerk könnten für eine breite Palette von Nutzer*innen interessant sein.
Erweitere eine Komponentenbibliothek für Designer- und Entwickler:innen
Entdecke, wie du eine Komponentenbibliothek mit Design Tokens erweiterst. Lerne die effiziente Verwaltung von Design Tokens und Komponenten für Designer- und Entwickler:innen in Figma, Storybook und Vue.
Erstelle eine Komponentenbibliothek für Designer- und Entwickler:innen
Erkunde den Prozess der Erstellung einer Komponentenbibliothek für Designer- und Entwickler:innen anhand einer Beispielkomponente, von der Definition der Anforderungen bis zur Pflege der Bibliothek.
Adaptieren und Weiterentwickeln: Das zweite Jahr von Aggregata
Da sich das zweite Jahr von Aggregata dem Ende zuneigt, nutzen wir die Gelegenheit, die Veränderungen Revue passieren zu lassen und einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen zu geben.
Wie wir maschinelles Lernen bei der Erstellung unserer Artikel einsetzen
Tranzparenz ist ein wichtiger Schritt für das Vertrauen von Nutzer*innen in ein Produkt. Heute wollen wir verstärkt auf unsere Verwendung von maschinellen Lernmethoden für Aggregata eingehen.
Definiere eine Komponentenbibliothek für Designer- und Entwickler:innen
Lerne die ersten Schritte zur Erstellung einer Komponentenbibliothek für Designer- und Entwickler:innen kennen, wobei du die häufigsten Probleme erfolgreich im Auge behältst.
Detailreiche Dialog-Elemente mit Mikrointeraktionen erstellen
In den letzten Wochen habe ich mit dem Dialog-Element und der neuen Popover-API experimentiert und einige Mikrointeraktionen ausprobiert, um jeden Klick ein wenig ansprechender zu gestalten.
Automatische Beantwortung von Fragen: Anwendungen von Matcha-Quarta
Die automatische Beantwortung von Fragen zu Bildern ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um eine Vielzahl von Prozessen schneller und effizienter zu gestalten. In diesem Artikel stellen wir Matcha-Quarta vor, ein neuronales Netz trainiert auf diese Aufgabe.
Image Segmentation: Untersuchung von Anwendungsfällen von Microsofts Pretrained Transformer Kosmos2
Die Bildsegmentierung ist für die Objekterkennung und fortgeschrittene Bildverarbeitung von entscheidender Bedeutung, und das neuronale Netz Kosmos-2 verbessert sie, indem es Text in der visuellen Welt verankert, Objektbeschreibungen wahrnimmt und sie mit den entsprechenden Bildregionen verknüpft. Heute werden wir Anwendungsfälle für ein solches Modell untersuchen.
Besuch des WeAreDevelopers World Congress 2024
Letzte Woche hatte ich das Privileg, mit meinem Arbeitgeber HERO Software drei Tage in Berlin auf dem WeAreDevelopers World Congress 2024 zu verbringen. Es war eine großartige Gelegenheit, von anderen Entwickler:innen zu lernen und sich mit ihnen zu vernetzen.
Barrierefreiheit - eine Notwendigkeit, kein nachträglicher Einfall
Erfahre, wie Barrierefreiheit und ihre Gestaltungsmuster Unternehmen und Nutzer:innen gleichermaßen zugute kommen, und finde praktische Ressourcen und Tools zur Verbesserung der Barrierefreiheit deiner Website.
Der Actor-Critic Algorithmus: Der Schlüssel zum effizienten Reinforcement Learning
Der Actor-Critic-Algorithmus stellt eine wesentliche Weiterentwicklung der Algorithmik im Bereich des Deep Reinforcement Learning dar. Er kombiniert die Vorteile von Policy-basiertem und Value-basiertem Reinforcement Learning, um eine effizientere und effektivere Methode für das Lernen in komplexen Umgebungen zu schaffen. In diesem Beitrag möchte ich diesen Algorithmus vorstellen.
Die Fähigkeiten der Dimensionalitätsreduktion nutzen: Eine Einführung in die Principal Component Analysis
Die Dimensionsreduktion ist ein immer wichtigerer Teil des Lernprozesses von maschinellen Lernprogrammen, da die Datensätze immer größer werden. Heute werden wir uns mit einer linearen Transformationsmethode auf niedrigdimensionale Vektorräume beschäftigen, um den Lernprozess potenziell zu verbessern. Dazu wird die Principal Component Analysis vorgestellt.
Entwicklung von Design-Systemen unter Berücksichtigung der Barrierefreiheit
Lasse deine Nutzer:innen nicht zurück - Lerne, wie man barrierefreie Benutzeroberflächen mit einem Design-System entwirft, das die Barrierefreiheit von Anfang an einbezieht und potenzielle Barrieren beseitigt.
Warum wir Aggregata von Astro auf Ghost umziehen
Während sich Aggregata weiterentwickelt, sind wir bestrebt, die optimale Plattform für unsere Inhalte bereitzustellen. Erfahre mehr über unsere Entscheidung, von Astro auf Ghost umzusteigen - ein wichtiger Schritt zu einer reichhaltigeren Content Experience.
Eine Einführung in die Thematik des Image Captionings mit BLIP
Bildunterschriften sind wichtig, weil sie den Inhalt und den Kontext eines Bildes in Textform darstellen und damit den Zugang und das Verständnis für alle Nutzer, insbesondere für Menschen mit Sehbehinderungen, verbessern. In diesem Beitrag stellen wir BLIP für diesen Anwendungsfall vor.
Transformation der Sentiment Analysis mit dem Emotion Text Classifier
Sentiment Analysis ist ein immer wichtigerer Teil bei der Auswertung von Nachrichten aus sozialen Netzwerken. Im folgenden Beitrag möchten wir einen Pretrained Transformer vorstellen, welcher auf diese Aufgabe ausgerichtet ist: Der Emotion Text Classifier.
Mehr als Aufzählungspunkte: Tauche in Obsidian ein
Obsidian, ein Tool zum Aufbau eines "zweiten Gehirns" - ein System zur effektiven Organisation und Verwaltung von Informationen. Erfahre, wie diese kostenlose Open-Source-Plattform dir helfen kann, Notizen zu organisieren, Ideen zu verknüpfen und die Effizienz von Arbeitsabläufen zu verbessern.
Dynamische Inhalte als statisches HTML ausspielen
Nicht alle Websites müssen dynamisch sein. Entdecke die Vorteile der Kosteneffizienz, Sicherheit und globalen Zugänglichkeit von statischem HTML. Erfahre, wie du erkennst, wann die statische Bereitstellung die richtige Wahl für dein Projekt ist.
Textklassifikation mit dem Naive-Bayes-Klassifikator
Der Naive Bayes-Klassifikator ist ein einfacher und effizienter Algorithmus für Klassifikationsaufgaben, welcher von der Unabhängigkeit der Merkmalen ausgeht. In diesem Beitrag möchte ich diesen vorstellen.
Dimensionality Reduction mit Random Projections
Große Datenmengen können aus vielen Gründen eine Herausforderung darstellen. Heute stelle ich einen Algorithmus vor, mit dem man die Größe eines Datensatzes reduzieren kann: Random Projections.
Fortgeschrittene Formulare mit Alpine.js
Visualisiere Validierungsfehler in deinem Backend für Eingabeelemente mit Alpine.js und verbessere die Benutzerfreundlichkeit deiner Formulare. Mehr dazu in diesem Artikel.
T5: Das vielseitige Sprachmodell für Text-zu-Text-Aufgaben
T5 ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für eine Vielzahl von Text-zu-Text-Aufgaben wie Textklassifikation, Sprachübersetzung oder Textzusammenfassung eingesetzt werden kann. Ziel dieses Beitrags ist es, dem Leser diesen Pretrained Transformer vorzustellen.
Arbeiten mit dem Arc Browser
Der Arc Browser bringt frischen Wind in den Markt der Browser und bringt gleichzeitig interessante Funktionen mit sich, die die Art und Weise des Browsens im Internet nachhaltig beeinflussen können. Mehr dazu in diesem Artikel.
Klassische Optimierung mittels Optuna
Optimierung einer (komplexen) Funktion kann eine schwierige Aufgabe sein. Hier wird eine Bibliothek vorgestellt welche ich verwende und für eine gute Möglichkeit halte, entsprechende Aufgaben zu lösen und zusätzlich eine Implementierung einer vergleichsweise einfachen Optimierungsaufgabe als Nutzungsbeispiel.
Ethik und Verzerrung im Machine Learning
Wie in vielen anderen Bereichen sind auch bei der Anwendung verschiedener Produkte ethische Fragen für einen sicheren und gerechten Einsatz notwendig. In diesem Artikel wollen wir uns mit ethischen Fragen im Zusammenhang mit Machine Learning beschäftigen.
Robustes Clustering mittels k-Means
Um ähnliche Gruppen in unbekannten Daten zu identifizieren und die Komplexität zu reduzieren, kann Clustering verwendet werden. Hier wird der k-Means-Algorithmus beschrieben, der für Clustering verwendet werden kann.
Dynamische Imports mit Alpine.js
Finde heraus, wie du dynamische Importe mit Alpine.js implementieren kannst, um deine Website zu beschleunigen und die Benutzererfahrung zu optimieren.
Astro – Eine Einführung in dein nächstes Projekt
Wie du Astro als flexible Basis für dein nächstes Projekt nutzen kannst, erfährst du in diesem Artikel, der dich von dem Setup bis zum Deployment begleitet.
Ein Jahr Aggregata: Ein Rück- und Ausblick
Im Oktober 2022 haben wir unseren ersten Artikel veröffentlicht und im Oktober 2023 werden wir nicht nur auf ein Jahr Aggregata zurückblicken, sondern auch einen Ausblick auf zukünftige Projekte geben.
"Wie lernt K.I.?" – Eindrücke aus unserem ersten Seminar
Künstliche Intelligenz verstehen – In unserem neusten Artikel geben wir einen Einblick in unser erstes Seminar und unseren Erfahrungen.
On-Policy and Off-Policy: Was ist der Unterschied?
Dieser Post soll dazu dienen, den Leser in die grundsätzliche Thematik des Reinforcement Learnings einzuführen. Die Einführung konkretisiert wichtige Begriffe und Grundkonzepte, welche dort verwendet werden.
Regression mittels neuronaler Netze
Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, eine Regressionsaufgabe zu lösen. In diesem Beitrag soll beschrieben werden, wie eine solche Regressionsaufgabe mit Hilfe eines neuronalen Netzes gelöst werden kann.
Klassifikation mittels neuronaler Netze
Es gibt verschiedene klassische Algorithmen um eine Klassifikation durchzuführen. Hier beschreibe ich eine Implementierung mittels neuronaler Netze und meiner Erfahrungen hiermit.
Q-Learning: Die Basics von Reinforcement Learning
Q-Learning war einer der ersten praktisch relevanten Reinforcement Learning Algorithmen. In diesem Post soll dieser Algorithmus vorgstellt werden.
Temporäres und persistentes State Management mit Alpine.js
In diesem Beitrag erfährst du, wie du mit Alpine.js sowohl temporäre als auch persistente States verwalten kannst und wie du damit deine User Experience optimieren kannst.
Random Forests - Ein Upgrade für Decision Trees
Decision Trees sind alleine häufig nicht ausreichend um eine sinnvolle Klassifikation durchzuführen. Random Forests stelle eine Verbesserung der Decision Trees dar. Dieses Verfahren möchte ich im Folgenden vorstellen.
Klassifizierungen mittels des K-Nearest-Neighbor-Klassifikators
Klassifikation kann auf viele verschiedene Arten und mit vielen verschiedenen Algorithmen durchgeführt werden. Ich werde heute hierzu den K-Nearest-Neighbor-Klassifikator vorstellen.
Colophon: Wie wir Aggregata bauen
Heute geben wir dir einen Einblick in die Entscheidungen zum Design und der technischen Umsetzung hinter Aggregata.
Decision Trees - Explainable AI in grafisch
Häufig sind Machine Learning Modelle komplex und schwer zu verstehen. In diesem Artikel wird eine Methode beschrieben, welche klare Strukturen und Entscheidungskriterien visualisiert: Decision Trees.
Logistische Regression - Vorhersage von Ereigniseintritten
Eintrittswahrscheinlichkeiten von Ereignissen sind häufig ein komplex zu modellierendes Problem. In diesem Artikel wird eine grundlegende Methode hierzu vorgestellt: Die logistische Regression.
Arbeiten mit künstlicher Intelligenz: Risiken & Nebenwirkungen
Künstliche Intelligenz ist eine leistungsfähige Technologie mit vielen Vorteilen. Sie ist aber auch mit Risiken und Nebenwirkungen verbunden. In diesem Beitrag erfährst du, worauf du achten musst, wenn du mit künstlicher Intelligenz arbeitest.
Einführung in Reinforcement Learning
Dieser Post soll dazu dienen, den Leser in die grundsätzliche Thematik des Reinforcement Learnings einzuführen. Die Einführung konkretisiert wichtige Begriffe und Grundkonzepte, welche dort verwendet werden.
Generative Texte: Arbeiten mit künstlicher Intelligenz
Wie kann man mit künstlicher Intelligenz kreative und nützliche Texte generieren? In diesem Beitrag erfährst du mehr über die Möglichkeiten und Herausforderungen von generativen Texten.
Einführung in Semi-Supervised Learning
Semi-Supervised Learning stellt eine der vier Themengebiete des Machine Learnings dar. Dieser Post soll eine Einführung in das Thema geben
Die Suchfunktion – Neu definiert durch Machine Learning
Microsoft und OpenAI präsentieren, basierend auf dem immensen Erfolg von ChatGPT, eine neue Art, das Internet nach Informationen zu durchforsten und beginnen damit einen Wettstreit um Googles Vorherrschaft im Internet.
Einführung in Unsupervised Learning
Unsupervised Learning stellt eine der vier Themengebiete des Machine Learnings dar. Dieser Post soll eine Einführung in das Thema geben.
Einführung in Supervised Learning
Supervised Learning stellt eine der vier Themengebiete des Machine Learnings dar. Dieser Post soll eine Einführung in das Thema geben.
Neuronale Netze - Ein Meilenstein im Machine Learning
Neuronale Netze sind ein heiß diskutiertes Thema. Doch worum handelt es sich hierbei und wie genau funktionieren diese? Hier werden einige diese Fragen beantwortet.
Machine Learning - Viel Wirbel, aber um was genau?
Machine Learning nimmt einen immer wichtigeren Teil in unserem Leben ein. In diesem Post soll erklärt werden, warum es ein zukünftig relevantes Konzept darstellt.
Produkte visualisieren und aktualisieren mit Alpine.js
In diesem Beitrag zeigen wir euch, wie ihr mit Alpine.js eine Liste von Produkten visualisieren und deren Preise automatisch umrechnen lassen könnt.
Double Deep Q-Network: DQN mit Stabilitätsupgrades
Das Deep Q-Network leidet manchmal unter verschiedenen Problemen. Die Probleme werden hier vorgestellt und eine Lösung für diese Probleme präsentiert.
Interaktive Formulare mit Alpine.js
In diesem Beitrag dynamisiere ich ein Kontaktformular mit Alpine.js, um das Nutzererlebnis inkrementell zu bereichern.
Deep Recurrent Q Network - DQN mit Blick in die Vergangenheit
Deep Q-Networks benötigen manchmal Informationen aus verschiedenen Zeitschritten um schnell zu konvergieren. Das Deep Recurrent Q-Network stellt eine Möglichkeit hierfür dar.
Hyperparameteroptimierung für neuronale Netze
Wie genau führt man eine Hyperparameteroptimierung durch? Auf was muss man dort achten? Wie genau sieht eine Visualisierung aus? Auf all diese Fragen gibt es hier eine Antwort.
Deep Q Network - Deep Learning und Reinforcement Learning in einfach
Künstliche neuronale Netze haben in vielen Bereichen Erfolge errungen. Hier präsentiere ich den ersten Algorithmus für das Trainieren von neuronalen Netzen für Reinforcement Learning: Das Deep Q-Network.
Lineare Regression: Einfache Korrelationen in Daten erkennen
Im Big Data Business sind (Ko-)Rellationen häufig sinnvoll um Entscheidungen zu treffen. Hier ist eine Methode solche Informationen zu finden: Lineare Regression.
Alpine.js in einer Produktions-Umgebung einbinden
Um die Interaktivität einer produktionsreifen PHP-Umgebung zu steigern, habe ich erstmals Alpine.js implementiert. Hier sind meine Erkenntnisse.