Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce.
Machine Learning 101 Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce ML101: Agenda & Referent 1. Grundlegende Konzepte
1. Supervised Learning
2. Unsupervised Learning
3. Reinforcement Learning
2. Einstieg in ML
1. Hürden in der Praxis
2. Wie lerne ich ML? Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Grundlegende Konzepte
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Äpfel und Birnen color: #b72522 curvature: .32 height: .35 width: .37 color: #d9dd67 curvature: .62 height: .46 width: .36
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Alles Statistik oder was? ID color curvature height width 1 #b62321 0.33 0.31 0.38 2 #b72522 0.32 0.35 0.37 3 #d9dd67 0.62 0.46 0.36 4 #d8de68 0.55 0.41 0.37
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Drei unterschiedliche Ansätze Machine Learning Supervised Learning Aufgaben getrieben Unsupervised Learning Daten getrieben Reinforcement Learning Belohnungsgetrieben
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce 1. Supervised Learning Trainiere dir deinen Algorithmus Quelle: https://data-science-blog.com/blog/2017/07/02/uberwachtes-vs-unuberwachtes-maschinelles-lernen/ 1. 2. 3.
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Supervised Learning „Wie lerne ich Äpfel von Orangen zu unterscheiden?“ Klassi f i kation Regression
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Klassi f i kation Das Finden von Grenzen Quelle: https://data-science-blog.com/blog/2017/12/20/maschinelles-lernen-klassi f i kation-vs-regression/ 1. Lerndaten 2. ANN „anlernen“ 3. Gewichtungen = Grenze 4. Aktivierungsfunktion
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Regression Die Vorhersage von stetigen Werten Quelle: https://data-science-blog.com/blog/2017/12/20/maschinelles-lernen-klassi f i kation-vs-regression/
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce 2. Unsupervised Learning Mit unüberwachtem Lernen verborgene Strukturen identi f i zieren
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce 2. Unsupervised Learning „Wie bringe ich Ordnung in meine LEGO-Kiste?“ Clustering Bild: https://www.amazon.de/LEGO-Steine-Co-6053-Bausteinekiste/dp/B004OT4SKG
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Unsupervised Learning „Wie bringe ich Ordnung in meine LEGO-Kiste?“ Clustering
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce kNN Algorithmus Quelle: https://www.kdnuggets.com/2016/01/implementing-your-own-knn-using-python.html Gruppen mittels Abständen bestimmen 1. Datenanalyse 3. Nachbarn f i nden 4. Klassen wählen 2. Distanzen berechnen
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Deep Neural Networks
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Natürliches Neuron Bild: http:// f l ickriver.com/photos/msitua/sets/72157622381433565/
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Stimuli / Aktivierungsfunktion Quelle: http://www.nature.com/neuro/journal/v15/n11/ f i g_tab/nn.3247_F1.html
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Aufbau eines ANN Quelle: http://sqlblog.com/blogs/dejan_sarka/archive/2016/01/26/data-mining-algorithms-neural-network.aspx
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Warum Deep? Quelle: https://www.datarobot.com/blog/a-primer-on-deep-learning/
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Das Netz lernt in Schichten von Features Quelle: https://www.datarobot.com/blog/a-primer-on-deep-learning/
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Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Was Google kann … Ng et. al., „Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning“ https://arxiv.org/pdf/1112.6209.pdf
Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Ng et. al., „Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning“ https://arxiv.org/pdf/1112.6209.pdf “The model has 1 billion connections, the dataset has 10 million 200×200 pixel images downloaded from the Internet…
We train this network using model parallelism and asynchronous SGD on a cluster with 1,000 machines (16,000 cores) for three days”
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Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce https://www.youtube.com/watch?v=Ipi40cb_RsI MariFlow - Self-Driving Mario Kart w/Recurrent Neural Network
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Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Problem Pre-Processing • Feature Subset Selection Welche Eigenschaften/Daten sollen wir heranziehen?
• Diskretisierung Aufteilung von Wertebereichen in Intervalle, z.B. Altersgruppen
• Sampling Spart Rechenzeit und Speicherplatz bei zu großen Datenmengen
• Data Cleaning Daten analysiern, aufbereiten, Fehler korrigieren, Dubletten aussortieren
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