Buchtipp: Machine Learning mit Python: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning

Auf der Suche nach einem Buch mit einer umfassenden aber kompakten Einführung in Maschinelles Lernen und kleinen Beispielen aus der Praxis bin ich vor ein paar Jahren auf das Buch von Sebastian Raschka: Machine Learning mit Python: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning gestoßen. Nun kann man 400+ Seiten (Druckversion) wahrscheinlich nicht als kompakt betrachten, aber angesichts des Themenspektrums und Komplexität finde ich es durchaus angemessen.
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Softwaredesigndokumente – sinnvoller Einsatz im Projektalltag

Ist die Dokumentation des Softwaredesigns für die erfolgreiche Entwicklung und Wartung von Software unentbehrlich? Wer oder was hat eigentlich Einfluss auf den Sinn und Einsatz der Designbeschreibungen im Projekt? Und was ist zu beachten, damit sie nicht schon während des Projekts zum Papiertiger werden und einen Nutzen darstellen können?
Dieses eBook gibt Euch einen Überblick, welche Position die Designdokumentation in einem Softwareentwicklungsprojekt einnehmen kann, welchen Einflüssen sie unterliegt und wie sich der Alltag im Projekt mit ihr gestalten lässt.

Das Buch Softwaredesigndokumente – sinnvoller Einsatz im Projektalltag ist im Entwickler-Press Verlag erschienen und als eBook unter anderem auf amazon.de verfügbar.

Machine-Learning-Modelle bewerten – die Crux mit den Testdaten

Machine-Learning-Technologien lassen sich erfolgreich und praxisnah im Unternehmensumfeld einsetzen. Ein konkreter, überschaubarer Anwendungsfall und somit fokussierter Einsatz von Machine-Learning-Modellen kann dabei echten Mehrwert generieren. Dieser Mehrwert hängt natürlich vom Anwendungsfall und der Performance der trainierten Modelle ab. Das heisst, es gilt zu klären wie gut ein Modell die jeweilige Herausforderung eigentlich unterstützten kann.
Hier geht’s zum Artikel auf dem codecentric Blog.

Machine-Learning-Modelle bewerten – die Crux mit der Metrik

Machine-Learning-Modelle zur Klassifikation lassen sich mit verschiedenen Metriken bewerten, haben allerdings ihre Tücken.

Ist ein Modell erst einmal trainiert, kann es auf verschiedene Art und Weise und mit mehr oder weniger komplexen und aussagekräftige Verfahren und Metriken bewertet werden. Die Anzahl und möglichen Kriterien ein Modell zu bewerten, sind allerdings zunächst recht unübersichtlich, wenn man beginnt, sich mit dem Thema Machine Learning zu beschäftigen.
Zum Artikel auf dem codecentric Blog.