Machine Learning for decision makers

• Geschichte und Entwicklung von Machine Learning
• Die wichtigsten Machine Learning-Konzepte
• Einführung in Supervised und Unsupervised Learning

Supervised Learning

• • Regression
  • Klassifikation
  • Deep Learning
  • Fallbeispiel: Mögliche Anwendungen von Regression und Klassifikationen

Unsupervised Learning:

• • Konzeptionelle Einführung
  • Fallbeispiel: Mögliche Anwendungen des Unsupervised Learning

Andere ML-bezogene Probleme

• • Optimierung
  • Sortierung
  • Reinforcement Learning

Infrastruktur in Machine Learning

• • Hochskalierung vs. Außerkalierung
  • Distributed computing
  • CPU vs. GPU
  • Abschätzung von Resourcenauslastung

From Lab to Production

• • Reaktionszeiten
  • Training Serving Skew
  • Online vs Batch Prediction

Fallbeispiel: Planung eines ML-Ansatzes für einen Anwendungsfall.

Close-up: Diskussion, Q&A, etc.