Vortragsfolien – SIBB-Technologieabend @akquinet – Machine Learning in der Praxis

Der SIBB und AKQUINET präsentierte interessierten Unternehmen einen Technologieabend zum Thema Machine Learning.

Unsere Data Scientistin Lisa Torlina (akquinet AG) referierte fundiert und erfrischend zu „A practical introduction to data science and machine learning“. Nach der Erläuterung verschiedener Data-Typen wurde demonstriert, wie man über den Prozess der Datenanalyse zu entprechenden Modellen gelangt. Ein komplexes Thema anschaulich für das Publikum mit unterschiedlichen Vorkenntnissen darzustellen, gelang hervorragend.

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Fachartikel: Praktische Einführung in das Thema Machine Learning (ML)

Der Artikel gibt eine praktische Einführung in das Thema Machine Learning (ML) und zeigt auf, wie mit der WEKA-Bibliothek in Java aus dem häufig verwendeten Beispieldatensatz „Iris“ ein Entscheidungsbaum zur Klassifizierung eines Datensatzes bezüglich seiner Zugehörigkeit zur Iris-Klasse realisiert werden kann. Wir verwenden im Beispiel einen Entscheidungsbaum mit dem J48-Algorithmus, da Entscheidungsbäume sehr anschaulich sind und Entscheidungskriterien sichtbar machen. Der J48-Algorithmus bringt zudem eine effiziente Implementierung des Algorithmus C 4.5 mit, die häufig bereits sehr gute Klassifizierungen ermöglicht.

Artikel: Praktischer Einstieg in ML mit WEKA: Erstellung eines Entscheidungsbaums