Machine Learning

Ich habe kürzlich den Onlinekurs "Machine Learning" bei coursera gemacht. In diesem Eintrag schreibe ich darüber.

Machine Learning

Der Grund, warum ich den Kurse gemacht habe

Weil ich ISLR gelesen habe, verstehe ich theoretisch maschinelles Lernen. Deshalb wollte ich ausführlich wissen, wie man einen Algorithmus implementieren kann. Ich wollte nämlich Algorithmen für mein Empfehlungssystem verwenden. Weil es kein Perl-Modul für maschinelles Lernen gibt, muss ich selbst einen Quelltext schreiben. (Natürlich steht scikit-learn auf diesem Server nicht zur Verfügung.)

Der Unterricht ist sehr verständlich

Weil ich schon die Theorie gelernt habe, war der Unterricht sehr einfach. Aber ich denke auch, dass man einfach dem Unterricht folgen kann, auch wenn man maschinelles Lernen noch nicht gelernt hat. (Das soll selbstverständlich sein, weil er für einen Anfänger ist.)

Nicht so viele Algorithmen sind im Kurs behandelt. Zum Beispiel sind weder Entscheidungsbäume noch Random Forest behandelt. Aber stattdessen kann man (einfache) neuronale Netze lernen. Das liegt vielleicht daran, dass der Kursleiter, Prof. Andrew Ng, Experte dafür ist.

Für die Aufgaben schreibt man Quelltexte mit Octave (oder MATLAB). Ich denke, dass das sehr guter Auswahl ist, weil es einfach ist, darauf mathematische Formeln darzustellen. Darüber hinaus sind die Aufgaben so vorbereitet, dass der Teilnehmer auf einen Algorithmus konzentrieren kann. Das heißt, File I/O ist schon in den vorbereiteten Quelltexten implementiert und der Teilnehmer ergänzt einige Funktionen. Wenn man mit einer Aufgabe fertig ist, bekommt man die Visualisierung von dem Resultat.

Ein Beispiel: Die Verdichtung von einem Bild durch den K-Means-Algorithsum.

K-Means-Algorisum

Viele wertvolle Anwendungen

Der wichtigste Punkt von dem Unterricht ist: Man kann viel wirkliche Anwendungen von maschinellem Lernen durch den Kurs lernen. Die Verdichtung von einem Bild ist ein Beispiel. Ich wusste nicht, dass man den K-Means-Algorithmus für die Verdichtung verwenden kann. Diese praktischen Dinge habe ich wissen wollen.

Ich empfehle demjenigen den Kurs, der maschinelles Lernen lernen wollte. Er ist wirklich eine tolle Einführung zu maschinellem Lernen.

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Categories: #data-mining  #rezension