Heute hatten alle unterschiedliche Pläne. Céline und Roger trafen sich mit Daniel um acht Uhr und gingen zu GZA. Vivian und Stefan gingen eine halbe Stunde später zu PetaWatt, wo sie heute Einsatz leisteten. Da die ChatDesk Mitarbeiter immer recht spät am Arbeitsplatz erscheinen, gingen Santiago und ich [Petar] erst um zehn Uhr los. Santiago und ich richteten unsere Arbeitsplätze wieder ein und begannen mit den Aufträgen. Wir haben in den letzten paar Tagen unsere Python-Kenntnisse erweitert und die entsprechenden Libraries kennengelernt. Heute war es Zeit mit dem Projekt loszulegen und mit den ersten Aufgaben zu starten.
Ich beschäftigte mich am Anfang vom Tag mit der Ausschreibung von englischen Abkürzungen (zum Beispiel aus I’m -> I am). Santiago beschäftigte sich mit der Ersetzung von Wörtern durch Synonyme. Ich konnte meine Aufgabe schnell lösen, da man bereits viele verschiedene Lösungen im Internet fand. Santiagos Aufgabe war um einiges komplizierter und benötigte mehr Recherche und noch tiefere Machine Learning Kenntnisse. Kurz nachdem ich meine Aufgabe erledigte, machten wir eine Mittagspause und traffen uns mit Stefan und Vivi. Vivi und ich kauften uns chinesische Nudeln mit Poulet, Stefan ass Pizza und Santiago hatte keinen Hunger. Wir gingen zu Madison Square Park und genossen dort unser Essen. Am Nachmittag habe ich recherchiert wie man Emojis in einem Text ausfiltern und Gruppieren kann. Die Aufgabe war anspruchsvoll und ich kam heute leider zu keiner Lösung. Santiago und ich besprachen am späteren Nachmittag, wie wir die Aufträge lösen können und hatten sogar unsere eigenen Ideen, welche wir dem ChatDesk-Team vorschlagen werden. Der Tag bei ChatDesk war anspruchsvoll und sehr lehrreich. Das Projekt bei ChatDesk ist sehr anspruchsvoll und extrem interessant, vor allem wenn man sich für Machine Learning interessiert. Ich konnte sehr viel Neues lernen und mein Mathematik- sowie Programmierkenntnisse erweitern.