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Machine Learning - wie mache ich das denn jetzt?

17.09.2018 Oliver Zeigermann

Vielleicht hast du schon eine Idee davon, dass die Daten, die bei dir im Keller schlummern Gold wert sein könnten. Aber was kannst du konkret tun, um damit Machine Learning zu betreiben?

Ohne Folien anhand von einem konkreten Datensatz werden wir uns dazu exemplarisch durch alle Phasen eines Projekts bewegen und dabei von der Analyse der Daten bis zur Produktivsetzung gehen.

Wir werden dazu die typischen Bibliotheken aus dem Python Umfeld verwenden. Mit dabei sind Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn und TensorFlow. Das alles wird auf dem von Google bereitgestellten Colab Service laufen und am Ende des Talks kannst du den komplett lauffähigen Code mit nach Hause nehmen und schon am nächsten Tag an deinem eigenen Daten ausprobieren.

Vorkenntnisse

Grundverständnis für Machine Learning ist hilfreich aber nicht zwingend notwendig. Kenntnisse in Python, Sklearn und TensorFlow sind nicht notwendig.

Lernziel

Nach dem Vortrag hast du eine Idee davon, was du konkret machen musst, um mit vorhandenen Daten ein Machine Learning Modell zu trainieren.

Oliver Zeigermann

Oliver Zeigermann hat über Jahrzehnte in vielen unterschiedlichen Sprachen und mit vielen Technologien Software entwickelt. In den letzten Jahren ist er tief in die Analyse großer Datenmengen unter anderem auch mit Techniken des Machine Learning eingestiegen. Er arbeitet als freiberuflicher Berater, als Architekt bei embarc in Hamburg.