Fortgeschrittenes Prompt Engineering: Features, Modellierung und Evaluation
Anzeige
In der zweiten Folge der Serie „Fortgeschrittenes Prompt Engineering“ beleuchtet der Artikel die gezielte Anwendung von Prompt‑Strategien beim Feature‑Engineering, bei der Modellierung und bei der Evaluierung von Datenwissenschaftsprojekten. Der Beitrag, veröffentlicht auf der Plattform Towards Data Science, liefert praxisnahe Beispiele und gibt wertvolle Tipps, wie Prompts eingesetzt werden können, um die Leistung von Modellen zu optimieren.
Ähnliche Artikel
KDnuggets
•
Daten-Detox: Wie Sie sich auf chaotische, laute Daten der Realität vorbereiten
arXiv – cs.LG
•
CIEGAD: Neues Framework für gezielte, domänenorientierte Datenaugmentation
Towards Data Science
•
Vermeide diese 5 häufigen Anfängerfehler in der Datenwissenschaft
Towards Data Science
•
Datenwissenschaft im KI‑Zeitalter: rasante Transformation in wenigen Jahren
Towards Data Science
•
Jarom Hulet: Grundlagen meistern, richtig einstellen und Themenwahl im KI‑Zeitalter
Towards Data Science
•
ROC AUC Explained: A Beginner’s Guide to Evaluating Classification Models