Machine Learning für Software Entwickler
Big Data & Algorithmic Business
Tobias Mérinat
12.09.2017
09:10 - 17:00
Hochschule Luzern – Informatik
Max. Teilnehmer: 12
Einleitung
Dem Hype Machine Learning kann man sich auch als Software Entwickler je länger je weniger entziehen. Das Gebiet ist spannend, aber riesig. Wie kann man einen Überblick erhalten? Was ist für Software Entwickler relevant?
Dieser Workshop soll Software Entwicklern vermitteln, was Machine Learning eigentlich ist, wo man es anwenden kann und wie es angewendet wird. Statt eine umfassende Einführung im Sinne von “wie werde ich Data Scientist” wird der Schwerpunkt darauf gelegt, was erfahrene Software Entwickler zum Thema Machine Learning wissen sollten.
Programm
- Einleitung
- Machine Learning im Überblick
- Einige Definitionen
- Bereiche des Machine Learnings
- Anwendungsgebiete, verwandte Gebiete und Abgrenzung
- Die wichtigsten Techniken und Begriffe
- Voraussetzungen
- Wohin entwickelt sich Machine Learning mittelfristig
- Machine Learning und die Softwareentwicklung
- Machine Learning unterstützen
- Verwenden von pretrained models
- Machine Learning as a Service
- Anwendung: Walkthrough eines Machine Learning Projekts (follow along)
- Arten von Fragestellungen identifizieren, vorliegende Fragestellung definieren
- Metriken, Loss functions
- Daten beschaffen
- Daten aufbereiten
- Daten bereitstellen
- Feature Engineering und Selection
- Training
- Bias-variance tradeoff, overfitting
- Cross validation
- Prediction
- Anwendung: Machine Learning as a Service ausprobiert Anwendung: Toy projects
- Umsetzen des Gelernten in Kleingruppen
- Vorstellung und Analyse
- Wrap-Up
Kursziel
Die Teilnehmernden haben
- Eine Übersicht über das Gebiet des Machine Learning
- Wissen, welche Problembereiche sich für Machine Learning eignen und welche nicht
- Kennen die Voraussetzungen, die es braucht, um mit Machine Learning erfolgreich zu sein
- Wissen, wie sie als Applikations-Entwickler zukünftige Machine Learning Prozesse unterstützen können
- Haben anhand von Übungen und Beispielen gelernt, wie Machine Learning Probleme angegangen werden
Adressaten
Software Entwickler, die sich mit dem Thema Machine Learning auseinandersetzen wollen (oder müssen).
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Python, Pandas, Git und Docker
Infrastruktur
Bitte bringen Sie Ihren Laptop mit.