Machine Learning mit scikit-learn

Mit den Basics der Datenanalyse mit Python kennen Sie sich aus (zum Beispiel durch Teilnahme am iX-Workshop Datenanalyse mit Python und nun suchen Sie einen fundierten Einstieg in das Thema Machine Learning?

Im Rahmen des interaktiven Workshops erarbeiten Sie ein Verständnis der Grundprinzipien des Machine Learning und lernen Methoden und Ansätze kennen, die sie direkt in Ihrem Berufsalltag zur Anwendung bringen können:

• Regressionsmodelle für tabellarische Daten

• Klassifikationsmodelle für Textdaten

• Systematisches Vorgehen bei Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen

• Speichern von Machine-Learning-Modellen zur späteren bzw. dauerhaften Verwendung

Es ist im Alltag oft eine große Herausforderung, Daten, Trainings-Skripte und Modelle so abzulegen, dass sie später nachvollzogen und reproduziert werden können. Daher wenden Sie von Anfang an wichtige Grundprinzipien für verlässliches und reproduzierbares Machine Learning an.

Zielgruppe

Dieser Workshop richtet sich an Personen, die mit den Grundlagen der Datenanalyse mit Python vertraut sind und nun erste Schritte im Machine Learning machen und die Möglichkeiten dieser Zukunftstechnologie für die eigene Arbeit kennenlernen möchten.

Voraussetzungen

Sie sind vertraut mit den Grundlagen der Programmierung in Python (Variablen, Schleifen, Funktionen, Laden und Speichern von Dateien, Import von Bibliotheken) sowie mit der Verarbeitung von Daten mit Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, vgl. Workshop “Einstieg in die Datenanalyse mit Python”).

Um den Installationsaufwand gering zu halten, arbeiten Sie in einer bereitgestellten Online-Umgebung auf Basis der Open-Source-Anwendung JupyterLab. Für den Zugriff sind ein moderner Webbrowser sowie eine stabile Internetverbindung nötig. Zudem sollte die Möglichkeit bestehen, auf dem eigenen Rechner Dateien zu speichern.

Idealerweise verfügen Sie über einen ausreichend großen bzw. einen zweiten Bildschirm, um Online-Umgebung und Videkonferenz gleichzeitig betrachten zu können.

Zur Workshop-Durchführung wird Zoom verwendet mittels eines DSGVO-konformen On-Premise-Connectors. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen.

Inhalte

• 1. Tag

  • Block 1: Einstieg Python & Jupyter Lab

    • Kurze Auffrischung der Grundlagen der Datenanalyse mit Python

    • Kurze Einführung in die JupyterLab-Umgebung

  • Block 2: Praktische Einführung Machine Learning

    • Grundlagen "lernen aus Daten"

    • Training und Evaluation erster eigener Machine-Learning-Modelle

    • Ausblick: Chancen & Risiken von Machine Learning und künstlicher Intelligenz

• 2. Tag

  • Block 3: Systematisch zum Machine-Learning-Modell

    • Datenaufbereitung und -vorverarbeitung

    • Modelltraining und -auswahl

    • Verknüpfung der einzelnen Schritte zu einer Pipeline

    • Speichern und Laden kompletter Pipelines

  • Block 4: Typische Anwendungsfälle und Ausblick

    • Überblick der verschiedenen Methodenklassen, die scikit-learn bereitstellt

    • Vorgehen bei der Auswahl passender Algorithmen für den eigenen Anwendungsfall anhand konkreter Beispiele

    • Navigation der Dokumentation und Anwendungsbeispielen

Leistungen Ihres Workshoptickets

• Workshopunterlagen

• Teilnahmebescheinigung

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher informiert.

Die Teilnehmerzahl ist auf max. 10 Personen begrenzt.