Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind gefühlt allgegenwärtig. Typische Anwendungsfälle sind Sprachassistenten, personalisierte Vorschläge auf Webseiten und Assistenzsysteme im Auto. Viele Menschen nutzen KI-Systeme bewusst oder auch unbewusst, aber die wenigsten wissen, was im Hintergrund passiert.

In diesem Vortrag wird anhand einfacher Beispiele gezeigt, wie Machine Learning funktioniert. Dazu wird in leicht nachvollziehbaren Schritten ein einfaches ML-Modell mit Python und der beliebten Bibliothek scikit-learn erstellt und angewendet. Dabei werden ganz nebenbei einige wichtige ML-Begriffe und Python Bibliotheken eingeführt: Feature & Label, Trainings & Testdaten, Regression & Klassifikation, Supervised und Unsupervised Learning, Accuracy, Pandas DataFrame, Matplotlib und Scikit-Learn.