Big Data Analytics Kurse - Coursera

Published Dec 15, 20
5 min read

Big-data-technologien – Wissen Für Entscheider

Für diese Vorselektion bedient sich ein Data-Scientist wiederum statistischer Verfahren. Eine Darstellung eines einfachen künstlichen neuronalen Netzes. Die fünf Neuronen (links) übermitteln die Eingangssignale, die über zwei Schichten von Neuronen Signale an drei Ausgangsneuronen (rechts) übertragen. Die zwei Schichten an Neuronen können dabei auch als Filter betrachtet werden. (Grafik: Benjamin Aunkofer) Deep Learning (DL) ist eine Teildisziplin des maschinellen Lernens unter Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen.

Den drei Ausgangs-Neuronen werden drei Klassen-Bedeutungen zugewiesen (etwa „Hund“, „Katze“ oder „Maus“). Die kann man sich vorstellen wie kleine Lämpchen, die jeweils dann leuchten, wenn pro Datensatz eine bestimmte Klasse gegeben ist. eduvision training . (Grafik: Benjamin Aunkofer) In der Praxis sind KI-Systeme, die etwa in Robotern oder autonomen Fahrzeugen vorkommen (sollen), hybride Systeme, die neben den Lernverfahren auch mit festen Regeln ausgestattet sind.

Big Data Analytics Eduvision

Klassische Verfahren des maschinellen Lernens sind nicht besonders schwer zu erlernen. Der einzig notwendige Schritt ist es, sich ein Stück weit auf Mathematik einlassen zu können. Statistik spielt im Deep Learning nur eine untergeordnete Rolle, denn Deep Learning arbeitet algorithmisch mit Algebra und Optimierungsrechnung. Aber auch hier gilt – und nun brechen wir den Mythos –, dass man kein Mathe-Genie sein muss, um zumindest die bekanntesten Verfahren verstehen zu können.

Deep Learning umfasst zwar sehr komplexe Algorithmen, die über komplizierte Formeln erklärt werden können: Das gilt sowohl für die Grundlagen des Trainierens künstlicher neuronaler Netze als auch für spezielle Netzarchitekturen (eduvision ). Selbst erfahrene AI-Experten kommen schnell in Erklärungsnot, wenn sie bestimmte Architekturen wie etwa das rekurrente neuronale Netz oder den Autoencoder im Detail erklären sollen.

Alles üBer Big Data - Big Data Blog

Personaldienstleistungen über Big Data: Die besten Kandidaten durch  statistische Modelle und Predictive Analytics finden   Search Technologiessearchtechnologies.comQUNIS I Kompetenz für BI, Big Data und Advanced Analytics Projektequnis.de


Der Einstieg in die KI darf gerne über die Praxis erfolgen, bei der es darum geht, die Leistungsfähigkeit des Netzes über das reine Versuchen des Hinzufügens oder Löschens von Schichten an Neuronen im Netz zu verbessern. Dieses Wissen reicht aus, um die Prinzipien, Stärken und Grenzen der KI verstehen zu können.

Ein Algorithmus mag schnell und leicht trainiert sein – seine Prognose-Treffsicherheit aber von 94,3 auf 95,6 Prozent zu steigern, kann in echte Wissenschaft ausarten und sehr viel Hartnäckigkeit verlangen. Für den Einstieg gilt: Die klassischen Verfahren des maschinellen Lernens können der erste Schritt in Richtung Deep Learning sein und lassen sich am besten in der Theorie erlernen.

Big Data Minds: Home

Einsteiger können somit auch ohne Programmierkenntnisse maschinelle Lernverfahren verstehen. Dabei kann dieser Einstieg in die Theorie nach jeweiligen Vorlieben erfolgen: Einige der Algorithmen wie Naive Bayes und Entscheidungsbäume stammen konzeptionell aus der Statistik, andere hingegen von der Idee her aus der Algebra und Optimierungsrechnung, so zum Beispiel die Support Vector Machine.

People Analytics: Big Data für HR nutzen   Personal   Haufehaufe.deBig-Data-Anbieter im Vergleich – IT-Matchmaker Newsit-matchmaker.com


Hier gibt es gute Tutorials im Internet sowie gute Bücher auf Englisch und auch auf Deutsch. Vor allem auf der Programmier-Ebene gibt es auch gute Online-Kurse, wie etwa von Udemy oder Dataquest. io. Für den Einstieg in Deep Learning gibt es Online-Kurse, Tutorials und Bücher. Dabei ist es für Deep Learning gut möglich, die Theorie der künstlichen neuronalen Netze nur oberflächlich zu behandeln und möglichst schnell praktisch einzusteigen.

35 Online-kurse In Data Science - Online Courses

Tensorflow ist eine von Google veröffentlichte (Open-Source-)Bibliothek für Deep Learning, die von der mitgelieferten Bibliothek Keras erweitert wird. Keras ist in Tensorflow enthalten und abstrahiert die Konzepte neuronaler Netze auf einer höheren Ebene, sodass über Bausteine (Schichten) künstliche neuronale Netze mit wenigen Code-Zeilen erstellt und ausgeführt werden können. Über ein Training erstellt das künstliche neuronale Netz ein Modell, das die Eingabesignale mit den Ausgabesignalen ins Verhältnis setzt.

(Grafik: Benjamin Aunkofer) Damit ist die Erstellung von mehrschichtigen künstlichen neuronalen Netzen leicht möglich und für jedermann testbar. Lediglich größere Herausforderungen werden durch die Hardware limitiert. Wer Millionen von Bildern über Deep Learning klassifizieren will, kann dafür auf die Hardware und voreingestellte Services von den Cloud-Anbietern Microsoft, Amazon oder Google zurückgreifen. eduvision.

Data Lakes Und Analysen üBer Aws – Amazon Web Services

Für einfache Beispiele von künstlichen neuronalen Netzen reicht die Hardware, die ein gängiges Notebook bietet, jedoch aus. Auf Gaming-Notebooks oder mobilen Workstations mit Nvidia-Grafikkarten können dabei sogar bereits anspruchsvollere Aufgaben bewältigt werden, denn Grafikprozessoren können im Vergleich zur CPU Fließkommazahlen deutlich schneller ausrechnen. Der Einstieg in Deep Learning erfordert sowohl den Einstieg und die Vertiefung in die Programmierung als auch in die mathematische Theorie des maschinellen Lernens.

Das führt zum eigentlichen Grund, warum viele Einsteiger scheitern: Interessierte müssen viel Hartnäckigkeit und eine Neigung zum autodidaktischen Lernen mitbringen. Benjamin Aunkofer unterrichtet Masterstudenten in Data Science an der Hochschule für Technik & Wirtschaft Berlin. Außerdem ist er Chief Data Scientist und einer der Gründer von DATANOMIQ, einem Dienstleistungsunternehmen für angewandte Datenwissenschaften.

Data Science & Business Intelligence (Bi) Weiterbildung

Swisscom möchte das coolste DevOps-Unternehmen der Schweiz werden und die DevOps-Mastery erreichen. Dazu sind eine kontinuierliche DevOps-Lernkultur und der Austausch mit Kollegen und Kolleginnen sowie externen Experten essentiell. Ein Format dazu ist die Swisscom DevOpsWeek. Was die DevOpsWeek ist und warum es sie gibt, erzählt euch unsere Scrum Masterin und DevOpsWeek Organisatorin Anna gleich selber: Ein spannendes, einwöchiges Programm, hauptsächlich von Mitarbeitenden, für Mitarbeitende wurde zusammengestellt.

Aber auch der Input von extern soll nicht fehlen. So werden Talks der DevOpsDays Zurich live übertragen und die IT-Koryphäe Mary Poppendieck hält einen Workshop. Zusätzlich haben auch Externe die Möglichkeit in das spannende Programm reinzuschnuppern. Es wird jetzt sogar drei Sessions geben, für die sich auch Interessierte ausserhalb der Swisscom anmelden können: Am Use Case digitale Signatur & RA-Service werden die Herausforderungen der DevOps-Kultur und -Arbeitsweise und die daraus gewonnenen Erkenntnisse aufgezeigt und besprochen.

Big Data: Was Sie Darüber Wissen Sollten - Sas

Eduvision

Charlottenstraße 75
043 508 1491
Eduvision

13. Mai 2019, 17:30 – 18:30 plus Apéro Hardturmstrasse 3, Zürich sende eine E-Mail an Sarah. Julmy@swisscom. com beschränkt In the age of Machine Learning the number of tools is constantly growing. Consequently, powerful instruments are put in the hands of experts and non-experts. In this talk, we will look at Machine Learning Stack on Azure and AWS, running Machine Learning On-premises, some use cases, lessons learned and a demo.

Mai 2019, 17. 00 – 18. 30 plus Apéro Swisscom, Genfergasse 14, 3011 Bern : via Meetup beschränkt Mary, known for continuously bringing fresh perspectives to the world of software development, will provide us with an insight in her inspiring career and her broad know-how. 16. Mai 2019, 17. 30 – 19.

Navigation

Home

Latest Posts

Eduvision Civica 11

Published Aug 31, 21
6 min read

Eduvision Zbornik

Published Aug 29, 21
3 min read

Big Data Analytics Kurse - Coursera

Published Dec 15, 20
5 min read