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Machine Learning – was genau bedeutet das? Was sind Trainings- und Testdaten? Und wie “benutzt” man ein fertiges Modell?

Dieser Workshop ist für alle, die gern mehr über Machine Learning erfahren und selbst einmal Hand anlegen wollen – aber ohne Code schreiben zu müssen. Wir starten mit einem Überblick über Datenquellen und Datenformate, der Einschätzung der Datenqualität und Möglichkeiten und Grenzen der Datenaufbereitung. Dann werden wir verschiedene Machine-Learning-Modelle trainieren und herausfinden, wie die Qualität der trainierten Modelle beurteilt werden kann und wie diese in Produktion gebracht werden können.

Wir werden darüber hinaus auch auf Automatisierungsmöglichkeiten und Sicherheitsaspekte eingehen. Abschließend beschäftigen wir uns mit der Wichtigkeit von Kooperation aller beteiligter Persona in Data-Science-Projekten und Möglichkeiten, diese zu fördern.