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Machine Learning Basics
Hallo und willkommen zur Oktober-Hackschool! In dieser Hackschool werden wir uns dem Thema Machine Learning widmen und das für Anfänger, ohne viel Hardcore-Mathematik. Daher keine Angst und Scheu. :-) Diese Hackschool hatten wir bereits im Mai und wird aufgrund des hohen Interesses wiederholt. Ihr habt selbst ein spannendes Thema zu dem ihr gerne mal eine Hackschool halten wollt? Dann her damit! Wir suchen immer begeisterte Redner die gerne über ihr Lieblingsthema reden wollen. Schreibt uns einfach an! Machine Learning Basics Michael Burkhardt Nach der ersten Runde "Von "Hello World!" bis Data Science"-Python geht es in zweite Runde und wir beschäftigen uns mit der wohl größten Stärke von Python: Die datengestütze und datengetriebene Analyse - kurzum, dem Maschinellen Lernen (ML). Python bietet dazu mittlerweile eine große Auswahl an sehr starken und robusten Bibliotheken an. Für diesen Workshop werden wir uns ausschließlich mit sklearn (http://scikit-learn.org/) beschäftigen. Wir starten mit einem groben Überblick über das Feld des Maschinellen Lernens und lernen die wichtigsten Begriffe sowie Arbeitsabläufe kennen (~ 45'). Danach sind wir gut gerüstet, um uns die zwei breitesten und häufigsten Felder in ML anzusehen: Regression und Classification - zwei Felder des Supervised Learnings. Anhand von Jupyter Notebooks werden wir gemeinsam und interaktiv live unsere ersten Schritte im ML gehen, Daten vorverarbeiten, Modelle trainieren, Vorhersagen wagen und am Ende unsere Modelle bewerten. Python sowie die notwendigen Pakete sind eine Grundvoraussetzung. Wir verwenden ausschließlich die neuere Python-Version 3.x. Es empfehlt sich, falls noch nicht geschehen, auf Anaconda umzusteigen bzw. Anaconda als Sorglos-Rundumpaket für Python zu verwenden: https://www.anaconda.com/download/ Nach der Installation von Anaconda steht euch ein Paketmanager namens "conda" auf der Konsole zur Verfügung (Windows, macOS und Linux). Sofern ihr nicht Miniconda (keine zusätzlichen Pakete) installiert habt, sollte Anaconda bereits alle wichtigen Pakete mitbringen, die da wären: Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib und Seaborn. Falls nicht, oder zur Sicherheit, könnt ihr einfach den folgenden Befehl in eurer Konsole/Terminal/Shell ausführen: conda install numpy scipy pandas matplotlib seaborn Wer mag, sollte wenigstens kurz in die grundlegenden Funktionsweisen von numpy und pandas hineinschauen: https://cloudxlab.com/blog/numpy-pandas-introduction/ Wir wollen Machine Learning betreiben und da bleibt es nicht aus, dass wir unsere Hände tief in Daten versenken werden! Für einen halbwegs sinnvollen Umgang mit Daten sind Pandas und entsprechende Visualisierungstools wie Seaborn unerlässlich. Gemeinsam schauen wir uns alle notwendigen Befehle an. Es empfiehlt sich jedoch, schon mal etwas vorzuschnuppern, um noch mehr vom Workshop profitieren zu können. Alle Datensätze sind online bzw. in den Bibliotheken verfügbar. Ihr braucht also keine weiteren Vorkehrungen zu treffen. Der Workshop richtet sich ganz bewusst an alle, die bisher noch keine Berührung mit ML hatten, ML für etwas halten, mit dem sich nur Nerds beschäftigen, die sich bisher nicht getraut haben, weil sie befürchten, zu wenig Mathe oder Statistik oder Programmierung zu beherrschen oder die ganz allgemein keinen Zugang zu dem Feld gefunden haben. In der Hackschool werden wir daher einen einsteigerfreundlichen Zugang zum Feld des MLs bieten. Aufgrund der unglaublichen Breite des Feldes und der zahlreichen Bibliotheken ist natürlich auch Mitarbeit und Gehirnschmalz von Nöten. Wir werden keine höhere Mathematik verwenden, auch Programmierkenntnisse sind nicht von Nöten (aber hilfreich). Auch Themen wie Deep Learning oder neuronale Netze werden wir außen vor lassen. Ziel der Hackschool ist es, dass ihr mit einem soliden Verständnis von ML und dem guten Gefühl mindestens einen Datensatz selbst analysiert zu haben nach Hause geht.

Karlshochschule

Karlstraße 36-38 · 76133 Karlsruhe

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    GERMAN - DEUTSCH

    Technik und Code gemeinsam erleben und verstehen. Bei der Hackschool steht die Atmosphäre und das freie Lernen im Vordergrund. Dabei bietet Hackerstolz e.V. (https://hackerstolz.de) Hilfe zur Selbsthilfe. Mitmachen kann Jede und Jeder! Bitte bringt all eure Neugierde und Fragen mit! Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, da mit individueller Betreuung auf die einzelnen Fähigkeiten eingegangen wird. Ein eigenes Laptop wird benötigt.

    ENGLISH - ENGLISCH

    Let's both experience and understand tech and code together. The Hackerstolz e.V. (https://hackerstolz.de) Hackschool empowers open learning with an atmosphere that helps you help yourself and others. Everyone is invited to take part! Bring all your curiosity and questions with you! No experience required beforehand, as we offer an individual mentor-based training for each skillset. An own Laptop is required.

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    An event made with love by Hackerstolz e.V. (https://hackerstolz.de)

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