Data Science
Rohdaten sortieren, bis ein Muster übrig bleibt. Die eigentliche Arbeit steckt im Aufräumen, nicht im Modell.
Neugier auf Maschinen, die lernen.
Data Science, Automatisierung und generative Bilder. Alles selbst gebaut, aus Interesse, nach Feierabend.
Angefangen hat alles mit einer Tabelle, die zu groß für Excel war.
Aus einem Nachmittag mit Python wurde ein Dauerprojekt. Inzwischen läuft bei mir zu Hause eine kleine Werkstatt aus Notebooks, Automatisierungen und Bildmodellen. Nichts davon muss produktiv sein. Es muss nur funktionieren und mir etwas beibringen.
Interessen
Sieben Dinge, an denen ich hängenbleibe.
Machine Learning
Trainieren, scheitern, Parameter drehen. Die Modelle bleiben klein, die Neugier nicht.
n8n
Abläufe, die nachts laufen, damit ich morgens nichts tippen muss.
Python
Die Sprache, in der ich denke, sobald eine Idee Form annehmen soll.
Stable Diffusion mit GIMP
Bilder erzeugen, dann in GIMP so lange nachziehen, bis Licht und Kanten stimmen.
Claude
Mein Gegenüber beim Bauen. Fragt zurück, wenn ich zu schnell werde.
Gemini
Zweite Meinung, langer Atem bei viel Kontext, andere Denkrichtung.
Arbeitsweise
So läuft ein Abend ab.
Fragen stellen
Meist beginnt es mit einer Frage, die zu klein für ein Projekt und zu groß für ein Bauchgefühl ist.
Daten sortieren
Zusammensuchen, säubern, wegwerfen. Der unspektakuläre Teil, an dem am Ende alles hängt.
Modelle testen
Erst das einfachste Verfahren. Reicht es, bleibt es. Reicht es nicht, wird der Abend interessant.
Automatisieren
Was zweimal funktioniert hat, wandert in n8n und erledigt sich ab da von allein.
Ich weiß nicht, wohin das führt.
Genau deshalb mache ich weiter.