Einführung Die zunehmende Verbreitung von Deepfakes – künstlich generierten oder manipulierten Medien, insbesondere im Audio-Bereich – stellt eine Herausforderung für die digitale Sicherheit dar. Gefälschte Stimmen können in Nachrichten, rechtlichen Kontexten oder persönlichen Kommunikationen schwerwiegende Folgen haben. Hinter der Erkennung solcher Manipulationen steht oft fortschrittliche KI-Technologie, wobei das LightGBM-Modell (Light Gradient Boosting Machine) eine zentrale…
Im Bereich der Contentproduktion, etwa für Blogs oder Social-Media-Accounts, gewinnen moderne KI-Methoden zunehmend an Bedeutung. Eine spannende Möglichkeit ist die Bildgenerierung mit Stable Diffusion (SD/SDXL). Ich schätze SD/SDXL für die einfache Handhabung und die beeindruckende Qualität der Ergebnisse. Ein zentrales Element dabei sind die sogenannten Loras. Ohne zu tief in die Technik einzutauchen, möchte ich…
Einführung Das Zusammenfügen von Videodateien kann eine Herausforderung sein, besonders wenn man sie nummerieren und mit Untertiteln versehen möchte – sei es für Präsentationen, Tutorials oder persönliche Projekte. Der Python-Code „VideoMergerGUI“ bietet eine elegante Lösung: Er kombiniert MP4-Videos aus einem Ordner, fügt automatisch Untertitel mit Nummerierung und Dateinamen hinzu und präsentiert das Ganze in einer…
QAPdfAnalyzer: Automatisierte Dokumentenanalyse mit moderner GUI Einführung Das manuelle Durchsuchen von Dokumenten nach Antworten auf spezifische Fragen ist oft mühsam und zeitaufwendig – sei es in einem Forschungsbericht, einem Unternehmenshandbuch oder einem Lehrbuch. Der Python-Code „QAPdfAnalyzer“ automatisiert diesen Prozess, indem er Texte aus verschiedenen Dateiformaten einliest, Fragen verarbeitet und Antworten mithilfe von maschinellem Lernen generiert.…
Allgemeine Beschreibung Der Code „VideoNoiseDetector“ dient zur Analyse von Videos auf Bildrauschen. Er wurde aus einem ursprünglichen Skript in eine Klassenstruktur überführt. Der Nutzer startet die Analyse, indem er den Pfad zu einem Video eingibt. Das Programm untersucht jedes Bild des Videos und sucht nach Gesichtern. Gefundene Gesichter werden in kleinere Bereiche aufgeteilt, um Rauschen…
Einleitung Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Kunden besser zu verstehen, personalisierte Angebote zu erstellen und Kundenabwanderung (Churn) frühzeitig zu erkennen. KNIME ist eine leistungsstarke Plattform zur Analyse von Kundendaten und ermöglicht es, Kaufverhalten zu analysieren, Kundensegmente zu erstellen und präzise Vorhersagemodelle für Churn Prevention zu entwickeln. Warum KNIME für Kundenanalyse und Churn Prediction? KNIME…
Einleitung Ungeplante Maschinenausfälle in der Industrie können hohe Kosten verursachen. Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) hilft Unternehmen, Fehlfunktionen frühzeitig zu erkennen und Wartungsarbeiten gezielt durchzuführen, bevor es zu teuren Stillständen kommt. KNIME bietet eine leistungsstarke Plattform, um große Mengen an Sensordaten zu analysieren, Anomalien zu erkennen und Maschinenausfälle zu prognostizieren. Warum KNIME für Predictive Maintenance? KNIME…
Einleitung Betrug im Finanzwesen ist ein großes Problem für Banken, Zahlungsdienstleister und Versicherungen. Ob es sich um Kreditkartenbetrug, Geldwäsche oder betrügerische Transaktionen handelt – Unternehmen stehen vor der Herausforderung, verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und Betrug zu verhindern. Hier kommt KNIME ins Spiel: Die Plattform ermöglicht es, große Mengen an Finanzdaten zu analysieren und mithilfe…
Was ist KNIME? KNIME (Konstanz Information Miner) ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform für Datenanalyse, Datenaufbereitung und maschinelles Lernen. Dank der intuitiven, visuellen Benutzeroberfläche können Anwender komplexe Workflows ohne Programmierkenntnisse erstellen. Dies macht KNIME besonders attraktiv für Unternehmen, Wissenschaftler und Analysten, die datengetriebene Entscheidungen treffen möchten. KNIME unterstützt sowohl Einsteiger als auch Experten und bietet eine leistungsfähige…
Vor einigen Monaten sprach mich ein alter Geschäftskontakt und Freund auf diese Deepfakeproblematik an und ich fand endlich Gelegenheit, mir das Thema sehr genau anzuschauen. Wie ging ich hier vor? Die Antwort ist simpel: ich organisierte mir die Software „Automatic 1111“ inkl. aller relevanten Checkpoints (Daten) + Loras und generierte im ersten Schritt 50.000 Deepfakes.…