Autor: uemit

Statistik und Stochastik: Die Basis für Machine Learning

Im Grunde erfindet Machine Learning das Rad nicht neu, denn die den unterschiedlichen Ansätzen des maschinellen Lernens zugrunde liegenden Verfahren basieren auf lange bekannten mathematischen Methoden aus der Statistik und Stochastik.

Um ein besseres Verständnis des maschinellen Lernens zu entwickeln, lohnt es sich, in die Bereiche der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung einzutauchen. Es gibt viele Einführungsbücher in diese beiden Felder der Mathematik, zwei sich ergänzende Bücher stammen aus dem Telekolleg: Statistik / Stochastik: Telekolleg und Mathematik Formeln und Begriffe: Telekolleg „Statistik und Stochastik: Die Basis für Machine Learning“ weiterlesen

Machine Learning hilft Versicherungen Geld zu sparen

Als Versicherung möchte ich – so gut es irgend geht – über meine Kunden Bescheid wissen, um beispielsweise zu verhindern, dass Versicherungsleistungen grundlos in Anspruch genommen werden. Versicherungsbetrug hat hohe Schäden zur Folge: „Alleine in der Schaden- und Unfallversicherung beläuft er sich jährlich auf vier Milliarden Euro, schätzt der GDV.“ So liegt es im ureigensten Interesse der Versicherungen, die Schäden so gering wie möglich zu halten. Hier kommt nun Machine Learning ins Spiel. „Machine Learning hilft Versicherungen Geld zu sparen“ weiterlesen

Was ist matplotlib?

matplotlib ist eine Python Bibliothek zur Erstellung von Graphen auf einem hohen Niveau. Die erstellten Charts können mit nur wenig Aufwand so konfiguriert werden, dass sie sich ohne Weiteres publizieren lassen. matplotlib wird innerhalb von Python Skripten aufgerufen, aber auch innerhalb der Jupyter Notebooks oder auch auf Web Application Servern lässt sich die Bibliothek hinzuziehen. „Was ist matplotlib?“ weiterlesen

Soll man Python Version 2 oder Version 3 für Machine Learning lernen?

Manche Anfänger stellen sich die Frage, ob das für Machine Learning verwendete Python auf dem eigenen Computer in der Version 2 oder Version 3 vorliegen soll. Diese Frage hat ihre Berechtigung, da Python 3 viele Veränderungen mit sich gebracht hat, so dass Projekte auf Python-2-Basis nicht einfach unter dem Python-3-Interpreter weiterlaufen. „Soll man Python Version 2 oder Version 3 für Machine Learning lernen?“ weiterlesen

IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an

Der US-amerikanische Tech-Konzern IBM bietet das Buch „Machine Learning for Dummies“ kostenlos als PDF zum Download an. Auf 75 Seiten bekommen interessierte Einsteigerinnen und Einsteiger eine schöne Einführung in das maschinelle Lernen auf Englisch. „IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an“ weiterlesen

Einführung in Machine Learning von Google

Google-Mitarbeiter Jason Mayes hat mit vielen Stunden Arbeit eine Einführung ins maschinelle Lernen erstellt, die unter Machine Learning 101 für alle frei verfügbar ist. Wer des Englischen mächtig ist, sollte sich das Ergebnis ansehen – aber Vorsicht: Mayes warnt, dass man zur Lektüre zwei Stunden ungestörte Zeit mitbringen sollte. „Einführung in Machine Learning von Google“ weiterlesen

Beispiel für Reinforcement Learning in der Spieleentwicklung

Gerade bei Spielen ist es unbefriedigend, wenn sich Abläufe wiederholen oder wenn vom Computer gesteuerte Spielfiguren (NPCs) unpassend agieren. Hier kann Machine Learning helfen, damit diese Spielfiguren eigene und zum Spiel passende Eigenschaften entwickeln. In einem Blog-Beitrag bei Unity, der Spiel-Engine, geht es genau um das Thema „Maschinell lernende Figuren in einem echten Spiel“. „Beispiel für Reinforcement Learning in der Spieleentwicklung“ weiterlesen

Was ist IBM Watson?

Der Tech-Gigant IBM hat es mit „Watson“ geschafft, dass der Begriff „Künstliche Intelligenz“ in vielen Mainstream-Medien Einzug gehalten hat. Auch wer nichts mit AI („Artificial Intelligence“) zu tun hat, kann etwas zum 2011er Sieg Watsons im Spiel „Jeopardy“ im US-Amerikanischen Fernsehen sagen. Was aber ist dieses „Watson“ eigentlich und welche Versprechen im von Mythen umnebelten Umfeld der künstlichen Intelligenz kann IBM damit halten? Und was hat der Hund auf dem Bild damit zu tun? „Was ist IBM Watson?“ weiterlesen

Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2

(Hier geht es zum ersten Teil der Buchempfehlung, falls du den noch nicht gelesen haben solltest.)

Es gibt keine Garantie für eine steile Karriere, aber Scott Galloway als Professor für Markenstrategie und digitales Marketing an der New York University Stern School of Business hat aus seiner Erfahrung zahlreiche Hinweise für uns, die Leserinnen und Leser seines Buchs the four*, wie man in einer zunehmend digitaleren Wissensgesellschaft agieren sollte. „Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2“ weiterlesen

Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 1

Blicken wir mit diesem Beitrag einmal über den Tellerrand des Machine Learning: Hier geht es um Professor Scott Galloways Buch the four*. Mit the four* bezeichnet Galloway die vier Tech-Giganten Amazon, Apple, Facebook und Google. In seinen Augen sind das die vier Unternehmen, die im Moment den Alltag von Milliarden Menschen am nachhaltigsten und intensivsten bestimmen. In seinem Buch erläutert er, wie es dazu kam, dass die Vier den Tech-Olymp erklimmen konnten, warum sie sich dort halten können, welche Gefahren auf sie lauern, ob sich zu den Vier ein fünftes Unternehmen gesellen könnte und welche Konsequenzen aus der Macht der Vier für uns Leserinnen und Leser erwachsen. „Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 1“ weiterlesen