Ki programmieren für Anfänger?

Hallo

Ich habe noch nie eine KI programmiert und wollte es deshalb wollte ich mal mit Tensorflow es ausprobieren. Bei mir hat es funktioniert nur wenn ich mein Netz trainiere wird bei mir "loss: nan" angezeigt.

Mein Code:

import tensorflow as tf #Für neuronale netze
from tensorflow import keras #Für daten und andere dinge
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])]) #Hier definieren wir das model
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error') # Compilieren wir das Model


#Daten generieren
xs = list()
for x in range(0, 1000):
 xs.append(x)
ys = list()
for x in range(0, 1000):
  ys.append( xs[x] ** (1 / 2) ) #Für jedes Elemnt die quadratwurzel berechnen


#Netz trainieren
model.fit(xs, ys, epochs=1000)


#Ki Konsole
print("Hallo frage bei mir die quadrat wurzel ab")
print("Tippe exit zum beenden")
while True:
  inp = input("$ ")
  if inp == "exit": break
  else:
    print(model.predict([float(inp)])

Wenn ich es trainiere und abfrage:

Bild zum Beitrag

Wisst ihr wiré ich das beheben kann? Also das bei "loss:" der Wert angezeigt wird und wen ich abfrage auch kein "loss:" angezeigt bekomme sondern den passenden wert.?

TheCPP

1 Antwort

Vom Fragesteller als hilfreich ausgezeichnet

petermaier11

25.12.2022, 12:35

Ich habe es lokal ausprobiert: es liegt an deinem Wertebereich der x- und y-Werte.

Wenn du range(0,10) nimmst, kommen richtige Loss-Werte heraus.

Am besten ist es, x- und y-Werte zu normalisieren, z.B. [-1, 1].

Woher ich das weiß:Studium / Ausbildung – B.Sc., M.A., M.Sc. & Doktorand

theCPP

Fragesteller

25.12.2022, 14:28

Dank, es funktioniert super. Weißt du wie ich ein Netz mit viele Daten >1000 trainiere das trotzdem die passende loss-wert ausgibt?

petermaier11

25.12.2022, 14:38

@theCPP

Was meinst du mit "Daten >1000"? Werte > 1000, oder mehr als 1000 Datenpunkte? Wenn ersteres, dann schau dir wie gesagt Normalisierung an. D.h., du musst deine Werte vor dem Training normalisieren, und dann deine Prediction wieder in den ursprünglichen Wertebereich umwandeln.

Hey, ich möchte eine KI entwickeln, welche alle mögliche Arten von mathematischen Aufgaben lösen kann. Jedoch hat die KI bereits bei einfachen Aufgaben Probleme. Würdet ihr mir bitte sagen wo die Fehler sind?

Epoch 200/200

161/161 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2215

Test Loss: 51562.15234375

1/1 [==============================] - 1s 531ms/step

Example 1

Input: 200001 + 32

Prediction: 27.477629

Ground Truth: 200033.0

Example 2

Input: 9999 + 9999

Prediction: 16.520712

Ground Truth: 19.998

Example 3

Input: 235 + 57

Prediction: 52.288643

Ground Truth: 292.0

Example 4

Input: 6000 + 3

Prediction: 3.0964882

Ground Truth: 6003.0

Process finished with exit code 0

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Viele Grüße.

import matplotlib.pyplot as plt
import random

def Zufallszahl():
  return random.random() * 10

def Graph(xunten, xoben):
  xs = range(xunten, xoben + 1)
  ys = []
  tupel = (Zufallszahl(), Zufallszahl())

  for x in xs:
    y = tupel[0] * (x ^ 3) + tupel[1]
    ys.append(y)
    print(tupel[0])
    print(tupel[1])

  plt.plot(xs, ys)
  plt.xlabel("X")
  plt.ylabel("Y")
  plt.title("f(x) = a * x ^ 3 + b Random Plot")
  plt.show()

Graph(-10, 10)

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Wo kann ich Tokens für GPT-4 kaufen?

Hallo,

ich programmiere gerade einen Sprachassistenten und wollte ihn nun mit GPT-4 verbinden, ich habe auf Shop - ChatGPT 50000 Tokens gekauft, doch wenn ich das Programm starte, steht, dass ich trotzdem keinen Zugriff auf GPT-4 habe. Muss ich die Tokens irgendwo anders kaufen?

Mein Code:

import openai
import pyttsx3
import re
import pyjokes
import speech_recognition as sr
from pyowm import OWM
import spotipy
from spotipy.oauth2 import SpotifyOAuth
import time
import random
import datetime
import pytz
from geopy.geocoders import Nominatim
from timezonefinder import TimezoneFinder


openai.api_key = 'sk-...'
model_id = "gpt-4"

engine = pyttsx3.init()


def recognize_speech():
    recognizer = sr.Recognizer()

    while True:
        with sr.Microphone() as source:
            print("Sage etwas...")
            audio = recognizer.listen(source, timeout=15)

        try:
            text = recognizer.recognize_google(audio, language="de-DE")
            print("Text: " + text)
            return text
        except sr.UnknownValueError:
            return "not_understood"
        except sr.RequestError as e:
            print(f"Fehler bei der Anfrage an die Google Web Speech API: {e}")
            return ""


def openai_request(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model_id,
        messages=prompt
    )

    api_usage = response['usage']
    print('Total Token consumed: {0}'.format(api_usage['total_tokens']))
    prompt.append({'role': response.choices[0].message.role, 'content': response.choices[0].message.content})
    return prompt


def speak(text):
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()


def ausführen():
    while True:
        q = recognize_speech()
        print("Erkannter Text:", q)

        if q == "not_understood":
            speak("Entschuldigung! Das habe ich nicht verstanden.")
            break

        elif not q:
            break

        elif "hallo" in q:
            speak('Hallo! Womit kann ich dir behilflich sein?')
            break

        else:
            prompt = [{'role': 'user', 'content': q}]
            prompt = openai_request(prompt)
            response = prompt[-1]['content']
            speak(response)


if __name__ == '__main__':
    ausführen()

Fehlercode:

C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\venv\interpreter\Scripts\python.exe C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\main.py

Sage etwas...

Text: wann war der erste Weltkrieg

Erkannter Text: wann war der erste Weltkrieg

Traceback (most recent call last):

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\main.py", line 83, in <module>

ausführen()

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\main.py", line 77, in ausführen

prompt = openai_request(prompt)

^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\main.py", line 43, in openai_request

response = openai.ChatCompletion.create(

^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\venv\interpreter\Lib\site-packages\openai\api_resources\chat_completion.py", line 25, in create

return super().create(*args, **kwargs)

^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\venv\interpreter\Lib\site-packages\openai\api_resources\abstract\engine_api_resource.py", line 153, in create

response, _, api_key = requestor.request(

^^^^^^^^^^^^^^^^^^

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\venv\interpreter\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 298, in request

resp, got_stream = self._interpret_response(result, stream)

^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\venv\interpreter\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 700, in _interpret_response

self._interpret_response_line(

File "C:\Users\User\PycharmProjects\voiceAssistant\venv\interpreter\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py", line 765, in _interpret_response_line

raise self.handle_error_response(

openai.error.InvalidRequestError: The model `gpt-4` does not exist or you do not have access to it. Learn more: https://help.openai.com/en/articles/7102672-how-can-i-access-gpt-4.

Process finished with exit code 1

Freundliche Grüsse

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[Python] Wie kann ich eine "while-schleife" in meiner "for-schleife" laufen lassen?

Ich möchte innerhalb meines for-loops eine while schleife laufen lassen.

Die While-Schleife soll solange ein Image suchen bis die if oder elif das Image gefunden hat und entweder mit der For-Schleife fortsetzen oder das Programm beenden.

z.B

import string
import pyautogui

lst_1 = list(string.ascii_uppercase)
lst_2 = [x for x in reversed(lst_1)]

combos = []

for x in range(0, len(lst_1)):
    for y in range(0, len(lst_2)):
        combos.append([lst_1[x],lst_2[y]])
        
# Jetzt komme ich zu meiner Frage.
for x in range(0, len(combos)):
    print(f"{combos[x][0]}")
    print(f"{combos[x][1]}")
    while True:
        if pyautogui.locateOnScreen("wrong.png") != None:
            print("next")
            # break while-loop, continue with for-loop

           # while loop soll nach einem Image suchen,
           # solange bis die if oder elif gefunden wurde.
        elif pyautogui.locateOnScreen("right.png") != None:
            exit()
            # Wenn ein anderes bestimmtes Image lokalsiert wird,
            # soll alles gestoppt werden.

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Selbststudium Machine Learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing?

Hi, ich mache derzeit die Schule und würde gerne die oberen Dinge neben der Schule lernen. Ich habe Grundkenntnisse in Python. Welche Bücher könntet ihr mir empfehlen um Machine Learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing zu Lernen und so gut wie ein Master zu werden der das studiert hat. Ich würde täglich damit 3-4 Stunden verbringen über 2 Jahre.

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Hi,

ich bin relativ neu in Python und hätte diesbezüglich eine Frage dazu:

Wie soll ich folgendes Programm fortsetzen?

from random import *

Kugeln = int(input("Wie viele Kugeln sollen verwendet werden?"))

if Kugeln <= 0:
  print("Gib eine natürliche Zahl ein!")
  exit()

Ebenen = int(input("Wie viele Ebenen sollen verwendet werden?"))
AnzFächer = Ebenen = Ebenen + 1
Fächer = []
r = randint(1, 2)
i = 1

for x in range(Ebenen):
  r = randint(1, 2)

  if r == 2:
    Fächer.append(i)

  print(Fächer)
  z = len(Fächer)

  for k in range(1, Kugeln + 1):
    print("Die", k, ". Kugel ist im", z + 1, ". Fach gelandet!")

Ich würde gerne das Programm erweitern, damit es mir für jede Kugel anzeigt, in welchem Fach diese gelandet ist und nicht nur für jede Kugel dasselbe Ergebnis.

Lässt sich das Programm auf diese Weise überhaupt noch fortsetzen oder habe ich den falschen Ansatz? Das Programm bezieht sich auf ein Galtonbrett.

Vielen Dank.

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Wie gehe ich meinem Projektleiter, der zu viel erwartet?

Ich arbeite in einer IT-Firma und wir arbeiten in einer Machine Learning Gruppe, weil wir sonst keine Projekte haben (bin sonst backend Entwickler, aber es gibt nichts zu tun derzeit, weil wir im Projektgeschäft sind). Mein Projektleiter hat dauernd irgendwelche Ideen, was wir umsetzen können, Problem ist aber:

1) Außer mir hat noch keiner ein Model trainiert oder längere Erfahrung mit LLMs.

2) Wir sind 2-3 Entwickler, die wenig Erfahrung haben.

3) Das Produkt soll für gerade mal ein paar tausender verkauft werden.

Ich sehe nicht wie man das erfüllen soll und wir haben es der Geschäftsleitung schon vorgerechnet, demonstriert etc. trotzdem will man anscheinend nicht aufgeben.

Problem ist: Ich fühle mich, als verschwende ich meine Zeit.

Und nein wir wurden nicht für den Bereich eingestellt, wir sind keine Data Scientist. Zumindest außer mir hat damit keine große Erfahrung.

Die erwarten halt auch, dass wir das innerhalb von n paar Wochen oder Monaten produktiv fähig machen.

Es zieht mich mega runter, ich komme demotiviert auf die Arbeit und es gab auch schon ein unschönes Gespräch mit der Geschäftsleitung wo man andeutete, dass wir ja einfach keine Lust hätten.

Ich werde die Leitung eh nicht überzeugen können, aber daher meine Frage wie geht man damit persönlich um? Wie gibt man sich in Gesprächen? Ich muss ja trotzdem Professionalität bewahren.

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Wie schwer ist der Einstieg in Machine Learning, AI und Co?

Angenommen, ich beherrsche bereits Programmiersprachen wie JavaScript und habe Grundkenntnisse in Python. Gleichzeitig kann ich HTML, CSS und sowas wie Vue.js. Also nichts besonderes, aber auch keiner, der noch nie Code geschrieben hat.

Programmieren gehört nicht zu meinem Arbeitsalltag, aber ich nutze Programmierkenntnisse in meiner eigenen Branche, da man sie hin und wieder wie ein Werkzeug braucht.

Nun will ich mich dem Thema Machine Learning und so weiter widmen, wie steil ist hier ausgehend von meinen Kenntnissen die Lernkurve? Gehen wir von einem lernwilligen Menschen aus, der sich auch täglich 4-5 Stunden mit dem Thema befassen kann.

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MacBook Pro zum Programmieren?

Hallo liebe Community,

ich lerne momentan Coding über die CS50 Kurse von HarvardX. Ich bin beim ersten Kurs „CS50P: Introduction to Programming with Python”. Darauf folgen sollen “CS50X: Introduction to Data Science”, “CS50's Web Programming with Python und JavaScript” und zu guter letzt “CS50's Introduction to artificial intelligence”. Ich werde noch einige weitere Kurse absolvieren, die mit Machine Learning, Deep Learning zu tun haben.

Ich will auch eine Ausbildung zum FI Anwendungsentwickler absolvieren und später noch in diese Richtung studieren.

Meine Frage: Hat ein MacBook Pro 14" mit dem M3-Pro Chip (Base) und 36GB RAM genug Power, um das Programmieren mit Machine Learning zu lernen und vielleicht auch etwas fortgeschrittener damit zu arbeiten? Ich bekomme das Gerät nämlich fast geschenkt. Also habe ich lange Spaß damit? So für die nächsten 3-4 Jahre des Lernens.

Ich will nur wissen, ob ich mit dem Gerät gut fahre. Bitte keine Tipps wie “Kauf dir lieber Windows” solche Diskussionen will ich gar nicht erst starten. 😂 Ich liebe einfach die Effizienz von den neuen MacBooks.

Ich hörte nur, dass Machine Learning doch mehr Leistung beansprucht und die GPU und RAM doch etwas mehr sein dürfen. Vielleicht reicht das ja für den Anfang.

liebe Grüße

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Wieso erkennt die Keras Bild-KI das Testbild nicht?

Hallo,

ich versuche eine Bild-KI in Colab mit Tensorflow Keras zu erstellen, aber irgendwie geht es nicht so recht.

latent_dim = 100

# Generator-Modell definieren
generator = keras.models.Sequential()
generator.add(layers.Dense(25 * 25 * 6, input_shape=(latent_dim,)))  # Anpassung der Anzahl der Ausgabe-Features
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Reshape((25, 25, 6)))  # Anpassung der Ausgabeformate
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(24, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

# Diskriminator-Modell definieren
discriminator = keras.models.Sequential()
discriminator.add(layers.Conv2D(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same", input_shape=(100, 100, 24)))  # Anpassung der Eingabeformate
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Conv2D(6, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Flatten())
discriminator.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# GAN-Modell erstellen
gan = keras.models.Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)

latent_dim = 100

generator = keras.models.Sequential()
generator.add(layers.Dense(25 * 25 * 6, input_shape=(latent_dim,)))  # Anpassung der Anzahl der Ausgabe-Features
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Reshape((25, 25, 6)))  # Anpassung der Ausgabeformate
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(24, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

discriminator = keras.models.Sequential()
discriminator.add(layers.Conv2D(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same", input_shape=(100, 100, 24)))  # Anpassung der Eingabeformate
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Conv2D(6, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Flatten())
discriminator.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

gan = keras.models.Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)

Das Bild hat eine Größe von 100x100 Pixeln und eine Bit-Tiefe von 24.

Der Compiler sagt das hier:

ValueError: Exception encountered when calling layer "sequential_77" (type Sequential).

Input 0 of layer "dense_75" is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 3750, but received input with shape (None, 15000)

Ich würde mich über eine Antwort freuen.

Jannik

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PHP/MySql wie überprüfen ob Nutzername bereits vergeben?

Wie würde ich das hier am besten mit einer If-Abfrage überprüfen bevor es etwas in die SQL Datenbank schreibt ?

<?php
   $server = 'localhost';
   $user = 'root';
   $psw = null;
   $dbName = 'TestDatenbank';
try {
   $conn = new PDO('mysql:host='.$server.';dbname='.$dbName.';charset=utf8', $user, $psw);
   $conn->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);
   $conn->setAttribute(PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES, false);

// POST wird mit AJAX gesendet
   $username = htmlspecialchars(stripslashes((trim($_POST["username"])))) ;
   $password =  password_hash(htmlspecialchars(stripslashes((trim($_POST["password"])))) ,PASSWORD_DEFAULT) ;
   $cash =     100;

// Schreibt in die Datenbank

   $sql = "INSERT INTO user (username,password,cash) VALUES (:username,:password,:cash) ";
   $sqlvars = array("username"  => $username,
   "password" => $password,
   "cash" => $cash);
   $Abfrage = $conn->prepare($sql);
   $Abfrage->execute($sqlvars);


}catch (PDOException $e) {
  print "Error!: " . $e->getMessage() . "<br/>";
  exit;
}

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