Machine Learning 101: Datenanalyse abseits des Hypes
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Machine Learning 101: Datenanalyse abseits des Hypes

Durch die Digitalisierung, das Internet of Things und die Industrie 4.0 fallen immer größere Datenmengen an. Die Auswertung durch Menschen ist schon lange undenkbar geworden, doch wie können sie sinnvoll genutzt werden, statt im Archiv zu verstauben? Machine Learning beschäftigt sich mit dieser Frage und bietet Möglichkeiten, sich durch den Dschungel zu kämpfen, Muster zu erkennen und Grundlagen für Entscheidungen zu legen.

In unserem Workshop geben wir einen Überblick und erklären, was Machine Learning ist. Dazu vermitteln wir Grundlagenkenntnisse, einen allgemeinen Projekt-Workflow und steigen in einzelne Bereiche tiefer ein, sodass Teilnehmer neue Projekte erfolgreich umsetzen können.

Agenda

  • Einführung Machine Learning
  • Machine Learning Workflow
  • Raw Data Collection
  • Pre-Processing
  • Sampling
  • Model Training
  • Model Evaluation
  • Hyperparameter Optimization
  • Deployment

Installation

Eine Anleitung zur Installation finden Sie hier

Links & Informationen

Weitere Informationen zum Thema Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen finden Sie hier

Fragen & Hilfe

Sollten Sie Fragen zur Installation, Vorbereitung oder zum Workshop selbst haben, können Sie sich jederzeit an mich wenden: fabian.witt@redheads.de

Dozenten

Fabian Witt

Fabian Witt hat seinen Master in Data & Knowledge Engineering an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gemacht. In dieser Zeit hat er sich speziell mit Themen wie Maschinellem Lernen, Data Mining und Schwarmintelligenz befasst. Bei der Firma Redheads Ltd. ist er als Technical Lead für den Bereich Data Science verantwortlich.

Jonathan Staufer

Jonathan Staufer hat seinen Master in Wirtschaftsinformatik an der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm absolviert. Im Rahmen seines Studiums hat er sich unter anderem mit Themen Machine Learning, Big Data und Internationales Softwareengineering befasst. Bei der Firma Redheads Ltd. ist er als Softwareentwickler und Data Scientist Teil des Data-Science-Teams.