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Die Verantwortung umfasst die Analyse und Bewertung von Musikdatensätzen hinsichtlich musikalischer Merkmale und Qualität. Eine präzise Auswertung großer Datensätze erfolgt mithilfe von Python. Zudem werden Musikdatensätze durch Aufnahme-Sessions, synthetische Datengenerierung und kreatives Content-Erstellen erstellt. Die Zusammenarbeit mit Dateningenieuren ist entscheidend, um Strategien zur Datenkuratierung zu entwickeln, die musikalische Authentizität und Vielfalt gewährleisten. Die Validierung von Modellausgaben sichert musikalische Korrektheit und kreative Qualität. Letztlich werden Kriterien für die Evaluation von ML-Modellen entworfen, um die Anforderungen aus der Musikwelt effektiv zu kommunizieren. ‒
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