Wie können selbst höherdimensionale Datenbestände, mit mehr Features als Datenpunkten für Machine Learning und Data Science benutzt werden? Theo Steininger erzählt es uns in dieser neuen Folge.

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Um was geht es beim Networking wirklich? Was sollte man beachten und was ist nur Mythos? Zusammen mit Theo Steininger entlarven wir die 7 gängigsten Mythen zum Networking und erzählen euch die 3 wichtigsten Tipps für das Knüpfen von Kontakten in der Arbeitswelt von Machine Learning und Data Science!

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Wann ist es möglich mit Machine Learning optimal zu entscheiden? Und warum ist es überhaupt notwendig? Welche Schwierigkeiten hat das menschliche Denken, die Machine Learning nicht mit sich bringt? All diese Fragen beantwortet uns Theo Steininger in dieser Folge zu OPTIMAL CHOICES!

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Wie schaffen es Großkonzerne, mit Daten Käuferverhalten vorherzusagen? Wann kann überhaupt Machine Learning dabei helfen, in die Zukunft zu schauen? Und was hat das mit Influencern aus Vietnam auf Instagram zu tun? Antworten auf all das gibt es in dieser Folge zu FORECASTING!

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Wie funktioniert Gesichtserkennung? Wie kann ein Computer vergangenes Wissen nutzen um repetetive Prozesse durchzuführen? Was ist Supervised Learning? Maksim Greiner erzählt uns alles über Regression, ihre Anwendungen in der Arbeitswelt, auf was man achten sollte und wann es möglich ist diese Algorithmen anzuwenden. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

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Maksim Greiner zeigt uns was mit CLUSTERING alles möglich ist und wo und wie damit gearbeitet wird. Welchen Platz hat Clustering im Machine Learning? Was kann ein Data Scientist damit anfangen? Und auf was muss ich achten wenn ich Unsupervised Learning betreibe? Die Antwort hört ihr in dieser Folge.

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In der ersten Ausgabe verrät uns Theo Steininger, was man in der Uni über das PREPROCESSING nicht lernt, aber in der Welt von Data Science und Machine Learning unbedingt wissen muss. Was mache ich mit Missing Values? Was tun wenn in meinen Daten sehr viel Random Noise auftaucht? In dieser Episode erfahrt ihr es. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

Jupyter Notebook Preprocessing

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Im Erium Podcast sprechen wir für euch Complexity Masters da draußen mit spannenden Gästen über Machine Learning, welche Möglichkeiten daraus entstehen und vor allem wie damit gearbeitet wird. Jago Silberbauer wird dabei begleitet von Dr. Maksim Greiner und Dr. Theo Steininger, zwei Experten aus dem Bereich Machine Learning und Gründer der Firma Erium. Wir räumen zusammen mit Mythen auf, geben Einblicke in die Welt der Data Scientists und zeigen euch die Power von Machine Learning.

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