Gastvortrag im FWPM Web Intelligence bei Prof. Dr. Mario Fischer an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce.
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce ML101: Agenda & Referent 1. Grundlegende Konzepte 1. Supervised Learning 2. Unsupervised Learning 3. Reinforcement Learning 2. Einstieg in ML 1. Hürden in der Praxis 2. Wie lerne ich ML? Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Alles Statistik oder was? ID color curvature height width 1 #b62321 0.33 0.31 0.38 2 #b72522 0.32 0.35 0.37 3 #d9dd67 0.62 0.46 0.36 4 #d8de68 0.55 0.41 0.37
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Drei unterschiedliche Ansätze Machine Learning Supervised Learning Aufgaben getrieben Unsupervised Learning Daten getrieben Reinforcement Learning Belohnungsgetrieben
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce 1. Supervised Learning Trainiere dir deinen Algorithmus Quelle: https://data-science-blog.com/blog/2017/07/02/uberwachtes-vs-unuberwachtes-maschinelles-lernen/ 1. 2. 3.
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Supervised Learning „Wie lerne ich Äpfel von Orangen zu unterscheiden?“ Klassi f i kation Regression
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Klassi f i kation Das Finden von Grenzen Quelle: https://data-science-blog.com/blog/2017/12/20/maschinelles-lernen-klassi f i kation-vs-regression/ 1. Lerndaten 2. ANN „anlernen“ 3. Gewichtungen = Grenze 4. Aktivierungsfunktion
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Regression Die Vorhersage von stetigen Werten Quelle: https://data-science-blog.com/blog/2017/12/20/maschinelles-lernen-klassi f i kation-vs-regression/
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce 2. Unsupervised Learning Mit unüberwachtem Lernen verborgene Strukturen identi f i zieren Quelle: https://data-science-blog.com/blog/2017/07/02/uberwachtes-vs-unuberwachtes-maschinelles-lernen/
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce 2. Unsupervised Learning „Wie bringe ich Ordnung in meine LEGO-Kiste?“ Clustering Bild: https://www.amazon.de/LEGO-Steine-Co-6053-Bausteinekiste/dp/B004OT4SKG
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Unsupervised Learning „Wie bringe ich Ordnung in meine LEGO-Kiste?“ Clustering
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce kNN Algorithmus Quelle: https://www.kdnuggets.com/2016/01/implementing-your-own-knn-using-python.html Gruppen mittels Abständen bestimmen 1. Datenanalyse 3. Nachbarn f i nden 4. Klassen wählen 2. Distanzen berechnen
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Natürliches Neuron Bild: http:// f l ickriver.com/photos/msitua/sets/72157622381433565/
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Stimuli / Aktivierungsfunktion Quelle: http://www.nature.com/neuro/journal/v15/n11/ f i g_tab/nn.3247_F1.html
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Aufbau eines ANN Quelle: http://sqlblog.com/blogs/dejan_sarka/archive/2016/01/26/data-mining-algorithms-neural-network.aspx
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Warum Deep? Quelle: https://www.datarobot.com/blog/a-primer-on-deep-learning/
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Das Netz lernt in Schichten von Features Quelle: https://www.datarobot.com/blog/a-primer-on-deep-learning/
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce 3. Reinforcement Learning Durch Belohnung und Verstärkung Verbesserungen erreichen Quelle: https://medium.freecodecamp.org/an-introduction-to-reinforcement-learning-4339519de419
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Reinforcement Learning „Wie bringe ich meinem Sohn ein Brettspiel bei?“ Genetische Algorithmen Temporal Di f f erence Learning
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce FSS im Output 12 Buttons = 12 Output Neurons?
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Input: Screen-Capture 256 x 224 Pixel = 57.344 Pixel Mit je 256 Farben 57.344 Eingangsneuronen
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Was Google kann … Ng et. al., „Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning“ https://arxiv.org/pdf/1112.6209.pdf
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Ng et. al., „Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning“ https://arxiv.org/pdf/1112.6209.pdf “The model has 1 billion connections, the dataset has 10 million 200×200 pixel images downloaded from the Internet… We train this network using model parallelism and asynchronous SGD on a cluster with 1,000 machines (16,000 cores) for three days”
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce https://www.youtube.com/watch?v=Ipi40cb_RsI MariFlow - Self-Driving Mario Kart w/Recurrent Neural Network
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Viele Lösungsansätze… Welcher ist „der Richtige“?
an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt von Kai Spriestersbach, B.Sc. E-Commerce Problem Pre-Processing • Feature Subset Selection Welche Eigenschaften/Daten sollen wir heranziehen? • Diskretisierung Aufteilung von Wertebereichen in Intervalle, z.B. Altersgruppen • Sampling Spart Rechenzeit und Speicherplatz bei zu großen Datenmengen • Data Cleaning Daten analysiern, aufbereiten, Fehler korrigieren, Dubletten aussortieren
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