Überblick über Machine Learning

Die Themen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen finden im Zuge der Digitalisierung immer mehr den Einzug in Unternehmen. Die Anwendung dieser Methoden ermöglicht Prozesse effizienter zu machen beziehungsweise vollständig zu automatisieren. Alle Methoden haben gemein, dass große Datenmengen benötigt werden, um den Algorithmen die Erkennung spezifischer Muster beibringen zu können.

Das Ziel dieses Vortrags ist die Einführung in unterschiedliche, maschinelle Lernmethoden und -algorithmen, z.B. für Regressions- und Klassifikationsprobleme. Hierzu werden die unterschiedlichen Methoden und Algorithmen des klassischen, maschinellen Lernens, wie Boosting, Support Vector Machine (SVM), Random Forest etc. vorgestellt und deren Vor- und Nachteile an praxisnahen Problemstellungen erläutert und diskutiert.

Vorkenntnisse

Keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich.

Lernziele

* Überwachtes Lernen
* Maschinelles Lernen
* Regression
* Klassifikation
* Vor- und Nachteile unterschiedlicher Algorithmen.

 

Speaker

 

Sebastian Schoenen Sebastian Schoenen ist Data Scientist und Leiter des Bilderkennung-Teams bei der Control€xpert GmbH. Während seiner Promotion in Physik an der RWTH Aachen, an der er als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig war, spezialisierte er sich auf den Bereich Big Data Analytics und Machine Learning. Nach seiner Promotion vertiefte Sebastian sein Wissen über diese Themen weiter, indem er es auf Fragestellungen aus dem Bereich der Telekommunikation anwandte. Aktuell arbeitet er an den Themen Bilderkennung mittels Deep-Learning-Technologien und Vorhersagemodelle im Bereich des Kfz-Schadenmanagements.

Gold-Sponsor

Novatec

Minds Mastering Machines-Newsletter

Sie möchten über den Minds Mastering Machines
auf dem Laufenden gehalten werden?

 

Anmelden