# data[].attributes.body
DeepL übersetzt sehr schnell und zuverlässig.

# data[].attributes.body
DeepL Write kann übersetzen, aber auch den Stil des Textes grundlegend ändern. Zum Beispiel "einfach" oder "akademisch".

# data[].attributes.body
Schön strukturiert.
Liefert gute Antworten.
Schönes GUI.
Nützliche Funktionen wir Bildupload, Teilen-Funktion, Optionen zur Antwort-Anpassung (kürzer, länger, einfacher, informeller oder professioneller) etc.

# data[].attributes.body
Bietet noch mehr Auswahl für den Schreibstil. Hat aber in der gratis Version eine Zeichenbeschränkung von 125.

# data[].attributes.body
Vorteile:

- unkompliziertes Login mit Microsoft-Konto
- Möglichkeit den Unterhaltungsstil auszuwählen

Nachteile:
- Ladezeit längsämer als in anderen Tools
-Schlechter Ruf

# data[].attributes.body
Fügt Links mit Quellen direkt ein um die Antworten zu überprüfen.
Bietet weitere Informationen mit Links

# data[].attributes.headline
sorry - aber dasch falsch berechnet 🤷🏼‍♂️ ⬇️

# data[].attributes.subject
sorry - aber dasch falsch berechnet 🤷🏼‍♂️ ⬇️

# data[].attributes.body
- Fachbegriffe falsch
- Sprichwörter kann er nicht

+ kostenlos
+ schnell

# data[].attributes.body
Solide Übersetzung jedoch teilweise stilistisch holprig was Wortwiederholungen und Satzstellung angeht ( flexibel & flexibel )

# data[].attributes.body
+ Shortcuts
+ keine Registrierung nötig

# data[].attributes.body
Schnelles und unkompliziertes Übersetzen von Texten

# data[].attributes.body
+ Integration in Microsoft-Produkte
+ Personalisierung
+ Sprach- und Bilderkennung
+ Suchgenauigkeit

- Datenschutzbedenken
- Konkurrenz
- Je nach Sprachregion schlechtere Ergebnisse
- begrenzte Integration

# data[].attributes.body
- limitierte Anzahl an Wörter (125)

# data[].attributes.body
Bietet die Möglichkeit Wörter mit gleichbedeuteten einfach und schnell auszutauschen.

# data[].attributes.body
Verlauf von früheren Fragen und Antworten zu verfolgen.
- Bezieht frühere Fragen und Antworten in neue Fragen mit ein.

# data[].attributes.headline
Berechnungen aus Bilddateien (wurde von Bard falsch gelöst)

# data[].attributes.subject
Berechnungen aus Bilddateien (wurde von Bard falsch gelöst)

# data[].attributes.body
Prompt dazu: Berechne Accuracy, Precision und Recall.
Antwort: Accuracy

Die Accuracy ist der Anteil der korrekt klassifizierten Datenpunkte an allen Datenpunkten.

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Precision

Die Precision ist der Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Datenpunkte an allen als positiv klassifizierten Datenpunkten.

Precision = TP / (TP + FP)

Recall

Der Recall ist der Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Datenpunkte an allen tatsächlichen positiven Datenpunkten.

Recall = TP / (TP + FN)

Berechnung für das Bild

# TP: Anzahl der korrekt als positiv klassifizierten Datenpunkte
# TN: Anzahl der korrekt als negativ klassifizierten Datenpunkte
# FP: Anzahl der falsch als positiv klassifizierten Datenpunkte
# FN: Anzahl der falsch als negativ klassifizierten Datenpunkte

TP = 22
TN = 34
FP = 650
FN = 865

# Accuracy

Accuracy = (22 + 34) / (22 + 34 + 650 + 865)
Accuracy = 0.093

# Precision

Precision = 22 / (22 + 650)
Precision = 0.033

# Recall

Recall = 22 / (22 + 865)
Recall = 0.025

Fazit

Die Accuracy, Precision und Recall für das Bild sind alle relativ niedrig. Dies könnte daran liegen, dass es sehr viel mehr negative als positive Datenpunkte gibt. Es könnte aber auch daran liegen, dass das Modell nicht gut trainiert ist.

Um die Accuracy, Precision und Recall zu verbessern, könnte man versuchen, mehr positive Datenpunkte zu sammeln und das Modell besser zu trainieren.

# data[].attributes.body
+ Menschenähnliche Texte
+ Versteht Kontext

- erhebliche Rechenressourcen
- Skalierbarkeit bei grossen Mengen
- fehlende Interpretierbarkeit
- kann Bias und unethische Gedanken enthalten

# data[].attributes.body
+ Menschenähnliche Konversation
+ Skalierbarkeit
+ Lernfähigkeit
+ breite Anwendung

- Qualitäts- und Verständnisprobleme
- Datenstand bei kostenloser Version bei Sept. 21
- kein tiefgreifendes Verständnis

# data[].attributes.body
+ Hebt die Überschriften fett hervor (bessere Übersichtlichkeit)