Anfänger | Machine Learning Blog

Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Leitfaden für Anfänger

In der datengesteuerten Welt von heute ist die Fähigkeit, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu automatisieren, wichtiger denn je. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel – ein Bereich, der das Potenzial hat, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Daten umgehen, Aufgaben automatisieren und unsere Entscheidungsfähigkeit verbessern. Ganz gleich, ob Sie ein angehender Datenenthusiast sind oder einfach nur neugierig auf dieses Schlagwort, das Sie so oft gehört haben, dieser Leitfaden soll Ihnen ein klares Verständnis davon vermitteln, was maschinelles Lernen bedeutet. Von den grundlegenden Konzepten bis hin zu Anwendungen in verschiedenen Branchen werden wir uns auf eine Reise begeben, um das Wesen und das Potenzial des maschinellen Lernens zu entdecken.

Ein Python-Beispiel für Lineare Regression im Machine Learning

Nachdem wir uns vorher bewusst gemacht haben, was Lineare Regression ist und wofür man dieses statistische Werkzeug verwenden kann, blicken wir in diesem Beitrag auf einen praktischen Einsatz mithilfe eines Python-Beispiels für Lineare Regression im Machine Learning. Wir beginnen zunächst mit einem Blick auf die beiden dafür notwendigen Bibliotheken: NumPy und Scikit-learn.

Lineare Regression: Verstehen, wie Dinge miteinander verbunden sind

Lineare Regression ist ein Werkzeug, das wir verwenden, um zu verstehen, wie zwei Daten miteinander verbunden sind. Wir nehmen an, dass es eine lineare Beziehung zwischen ihnen gibt, was bedeutet, dass, wenn sich eine Sache ändert, die andere Sache in einer gleichbleibenden Art und Weise ändert.

Interaktive Anleitung: Neuronale Netze von Grund auf lernen

Neuronale Netze stellen vor allem Anfängerinnen und Anfänger vor Rätsel. Um diese etwas steile Lernkurve ein wenig abzuflachen, bietet sich der Einstieg in das Konzept Neuronaler Netze mithilfe einer interaktiven Anleitung an – Englischkenntnisse vorausgesetzt.

Kostenloser Kurs: Einführung in Machine Learning mit scikit-learn

Ein vierstündiger Kurs mit Videos und Lernmaterial und das auch noch kostenlos? Klingt zu gut, um wahr zu sein, aber in diesem Fall ist es wahr. Der Data Scientist Kevin Markham bietet diesen englischsprachigen Kurs an. Sehen wir uns näher an, was der Inhalt des Kurses ist.

Thonny: Ideale IDE für den Einstieg in die Python-Programmierung

Die Entwicklungsumgebung Thonny nennt sich selbst „Python IDE für Anfänger“. Grund genug, sich das Programm näher anzusehen.

Programmieren lernen: Einführung in C++ mit einem YouTube-Video-Kurs

Hier auf dem Blog arbeiten wir fast ausschließlich mit Python, wenn es ums Programmieren geht, aber das ist ja nicht die einzige Programmiersprache der Welt. Es lohnt sich immer, andere Sprachen kennen zu lernen, daher wagen wir heute einen Blick über den Tellerrand und gucken einmal, wie man mit einer der bekanntesten und verbreitetsten Sprachen, C++, beginnt.

Lernen: Kostenloser Online-Kurs zu Python 3

Python in der Version 3 ist mit Sicherheit die Sprache Nummer Eins, wenn es um das Anwenden maschinellen Lernens geht. Zwar ist Python eine vergleichsweise einfach zu erlernende Sprache, aber dennoch kommt es häufig genug vor, dass man mal dies, mal das vergisst. Hinzu kommt, dass die meisten Ressourcen englischsprachig ist, was den einen oder die andere abschrecken mag. Da hilft das kostenlose Python-3-Tutorial von Bernd Klein.

Machine Learning Crash Course von Google mit TensorFlow APIs

Die großen Tech-Firmen der Welt haben alle Machine Learning in vielen Gebieten im Einsatz. Neben Amazon bietet auch Google einen kostenlosen Kurs für Machine-Learning-Interessierte mit dem Namen Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs an. Sehen wir uns das Angebot etwas näher an.

Amazons kostenlose Machine Learning University ist offen für alle

Amazon öffnet das eigene Machine-Learning-Bildungszentrum für alle

Bisher hatte die hauseigene Machine Learning University des Tech-Konzerns Amazon die Pforten exklusiv für die eigenen Mitarbeiter geöffnet. Nun können alle interessierten Entwicklerinnen und Entwickler 30 Kurse mit über 45 Stunden Material besuchen und ihr Wissen des maschinellen Lernens vertiefen. Dabei richten sich die Kurse sowohl an Anfängerinnen und Anfänger als auch an erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler.