Einführung | Machine Learning Blog

C++ lernen: Ein Tutorial

Wagen wir einmal einen Ausflug zu einer anderen Programmiersprache: C++ ist heutzutage die Basis für viele Anwendungen und Betriebssysteme. Die Sprache ist dabei nicht so zugänglich wie beispielsweise Python, aber es lohnt sich, einmal anzusehen, wie der Einstieg in eine solche Sprache gelingen könnte.

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.

Google zeigt mit „Machine Learning Guides“ wie man maschinelles Lernen umsetzen sollte

Google gehört zu den Unternehmen, die genau wissen, wie man maschinelles Lernen umsetzen sollte und selbst viel Erfahrung in dem Bereich mitbringen. Mit ihrem Kurs „Machine Learning Guides“ bieten sie auch Neulingen in diesem Bereich einen guten Einstieg in die Materie, bei der auch der menschliche Aspekt nicht zu kurz kommt.

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.

Erste Schritte in Googles Colaboratory mit Python

Google ist bekannt für seine vielen hochwertigen und dennoch kostenlosen Dienste wie Gmail, Google Maps, Google Docs, Google Drive und viele andere. Mit Colaboratory kommt ein weiterer Dienst dazu, mit dem sich Programme schreiben, ausführen und auch teilen lassen. Das allein ist interessant, aber richtig spannend wird das dadurch, dass Colaboratory Python-Code unterstützt und viele Tools für Machine Learning mitbringt. Sehen wir uns an, wie man mit Colaboratory loslegen kann.

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.

Continuous-Integration-Tutorial: Bitbucket Pipelines einrichten

Nachdem wir uns Continuous Integration mit GitLab und GitHub angesehen haben, fehlt noch „Bitbucket Pipelines“ in der illustren Runde. Wie wir unseren CI-Prozess mit dem Dienst von Atlassian umsetzen, steht im Folgenden im Fokus.

Continuous-Integration-Tutorial: GitHub Actions einrichten

Erst seit kurzem bietet GitHub mit den „GitHub Actions“ eine Möglichkeit, Continuous Integration (CI) innerhalb von GitHub in unseren Software-Entwicklungsprozess einfließen zu lassen. Bisher war man hierfür auf Dienste von Dritten angewiesen. Werfen wir einen Blick darauf, wie du für dein Projekt die GitHub Actions einrichten kannst.