* Solide Grundkenntnisse in Python (Es werden aber separate Lösungen für alle praktischen Übungen gestellt)
* Die Grundbegriffe des maschinellen Lernens kennen lernen und abgrenzen können
* Maschine Learning selbst umsetzen
* Ein Überblick über die gängigen und klassischen Verfahren
* Auf eigene Problemstellungen anwendbare Beispiele
Teil 1:
Teil 2: Algorithmen des (überwachten) maschinellen Lernens
Teil 1:
Teil 2:
Arthur Varkentin arbeitet als Senior Consultant bei der Novatec Consulting GmbH und beschäftigt sich seit 2008 zuerst im Rahmen seiner Promotion an der Universität Stuttgart und später als Gründer des Spin-offs ScatterBlogs, mit der anwendungsnahen Kombination von Informationsvisualisierung und modelgetriebener Datenanalyse.
Hauke Brammer arbeitet als Senior Consultant bei der Novatec Consulting GmbH. Hier unterstützt er Kunden in den Bereichen Application Development, Cloud-Anwendungen und Microservices. Als Topic Lead für Machine Learning interessiert er sich besonders für Data Augmentation und Deep-Learning mit Small- und Big Data.
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