Python-Entwicklung

Python Tkinter Langton’s Ant Custom rule sequences (L/R)

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Langton Ant Simulator

2021

Interaktive Python/Tkinter-Implementierung von Langtons Ameise mit konfigurierbarem Raster, Regeln, Geschwindigkeit, Multi-Ameisen-Unterstützung und Schritt/Ausführungs-Steuerungen.

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LangChain Tutorial

LangChain LangChain OpenAI LangChain Core OpenAI GPT-3.5-turbo

Umfassendes Tutorial zum LangChain-Framework für den Aufbau von LLM-Anwendungen mit OpenAI-Integration, Prompt-Vorlagen, Chains und LangSmith-Tracing.

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Herz-Krankheits-Daten-Präprozessierung

Pandas NumPy Scikit-learn Pipeline

Umfassendes Datenpräprozessierungsprojekt für Heart Disease UCI-Datensatz mit typspezifischen Pipelines, EDA und scikit-learn-Präprozessierungs-Workflows.

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Herz-Krankheits-KNN-Modellierung

Scikit-learn KNeighborsClassifier GridSearchCV RandomizedSearchCV

k-NN-Klassifikatoren auf Heart Disease UCI-Datensatz: baseline-präprozessierte Daten vs KNN-imputierte Daten, mit GridSearchCV/RandomizedSearchCV-Tuning und vollständiger Evaluierung.

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Herz-Krankheits-Modellierung (ML3)

Scikit-learn SVC/LinearSVC LDA GridSearchCV

Herz-Krankheits-Klassifikation mit KNN-imputierter Präprozessierung, SVM (LinearSVC/SVC) und LDA abgestimmt über GridSearchCV/RandomizedSearchCV.

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Herz-Krankheits Naive Bayes & Logistische Regression

GaussianNB CategoricalNB MixedNB LogisticRegression

Umfassendes ML-Projekt vergleichend Naive Bayes-Varianten (Gaussian, Categorical, Mixed) und Logistische Regression für Herz-Krankheits-Vorhersage mit umfangreichem Hyperparameter-Tuning.

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Twitter-Text-Präprozessierung & Vorhersage

NLTK spaCy Naive Bayes Logistic Regression

Umfassendes NLP-Projekt für Twitter-Textdaten, fokussiert auf Präprozessierung, Feature-Extraktion und Vorhersage-Modelle für Textklassifikation oder Sentiment-Analyse.

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Twitter-Klassifikation & Diamant-Preis-Vorhersage

RandomForestClassifier Regression Models MinMaxScaler OrdinalEncoder

Dual-Task-ML-Projekt kombiniert Twitter-Textklassifikation mit Random Forest und Diamant-Preis-Vorhersage mit Regressions-Modellen, mit umfassendem Feature-Engineering und Evaluierung.

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Fluggesellschafts-Datenanalyse - Multi-Task-ML

GaussianNB CategoricalNB LinearSVC LogisticRegression

Umfassendes ML-Projekt analysiert Fluggesellschafts-Daten mit binärer Klassifikation, Multi-Klassen-Klassifikation und Regressions-Aufgaben, vergleicht mehrere Algorithmen mit umfangreicher Evaluierung und Modell-Auswahl.

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Nationalhymnen-Clustering & Analyse

NLTK Unidecode Regular Expressions KMeans

Unüberwachtes Lernprojekt analysiert 190 Nationalhymnen mit Text-Clustering-Techniken mit fortgeschrittener NLP-Präprozessierung, TF-IDF-Vektorisierung und mehreren Clustering-Algorithmen.

Fertiggestellt

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Audio-Extraktion & Sprach-Transkription

MoviePy PyDub FFmpeg Speech Recognition

Audio-Verarbeitungs- und Sprach-zu-Text-Transkriptions-Projekt, das Audio aus Video-Quellen extrahiert, zwischen Formaten konvertiert und Sprache mit Google Speech Recognition API transkribiert.

Fertiggestellt

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Tödliche Polizeischüsse Datenanalyse

Pandas NumPy xlrd Matplotlib

Umfassende Datenanalyse-Studie tödlicher Interaktionen zwischen Strafverfolgung und Bürgern in den USA (2015-2024), einschließlich statistischer Analyse, geografischer Visualisierung und zeitlicher Trends.

PyTorch TensorFlow Transformers GPT

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Jazz-Musik-Generierung mit GPT und GAN

2025

Deep-Learning-Projekt erkundet zwei Ansätze zur Jazz-Musik-Generierung: GPT-basierte Sequenz-Modelle und Generative Adversarial Networks (GANs), arbeitet mit Jazz-MIDI-Dateien zur Generierung neuer Kompositionen.

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Anime-Empfehlungssystem

Umfassendes Empfehlungssystem für Anime mit MyAnimeList-Daten, implementiert kollaboratives Filtern, inhalts-basiertes Filtern und Benutzer-Ähnlichkeits-Ansätze mit mehreren Algorithmen und Evaluierungs-Metriken.

Surprise KNN SVD SVD++

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Deep Learning - Gebärdensprache-Klassifikation

TensorFlow Keras CNN VGG16

Umfassendes Deep-Learning-Projekt für Gebärdensprache-Alphabet-Erkennung mit Sign Language MNIST-Datensatz, implementiert benutzerdefinierte CNN-Architekturen, VGG16 Transfer Learning, Daten-Augmentierung und Hyperparameter-Optimierung.

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Qdrant Vektor-Datenbank

Qdrant Docker Python 3.11+ Poetry

Umfassendes Projekt demonstriert Setup und Verwendung von Qdrant, einer hochperformanten Vektor-Datenbank für Anwendungen, die mit Embeddings arbeiten, einschließlich lokaler Docker-Bereitstellung, Collection-Verwaltung und Ähnlichkeits-Such-Operationen.

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EasySearch - Lokales RAG

LangChain LangChain Community LangChain HuggingFace LangChain Qdrant

Lokale Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendung zur Abfrage von Dokumenten mit natürlicher Sprache, mit vollständig lokaler Verarbeitung gewährleistet Daten-Privatsphäre und Vertraulichkeit.