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Oliver Zeigermann

Oliver Zeigermann, SciPy 2018 Austin – Understanding Machine Learning

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„Understanding Machine Learning by Looking at Simple Visualizations“

Artificial Intelligence & Machine Learning 101

Understanding Machine Learning by Looking at Simple Visualizations
Speaker: Oliver Zeigermann
Scientific Computing with Python, Austin, Texas July 9-15, 2018
SciPy 2018 – Talks and Posters
AT&T Executive Education and Conference Center, University of Texas campus in Austin

Machine Learning can be extremely helpful, but at the same time very hard to get into. So if you are either struggling to understand it yourself or want to help others understanding it, visualizations can be extremely helpful.

We embrace this idea and by looking at plots of a single, simple and intuitive data set we will explain the core concepts and Learning strategies.

The concepts include the difference between programming and machine learning, validation, and over- and underfitting. We will also cover k-nearest neighbors and neural networks.

Scipy 2018

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Buch: Machine Learning – von Chi Nhan Nguyen & Oliver Zeigermann

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Machine Learning – kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

Cover Machine Learning, 2018
Autoren: Chi Nhan Nguyen und Oliver Zeigermann
Deutsch, 184 Seiten, April 2018
erschienen im: Verlag O’Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-052-6
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Machine Learning erreicht heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse.

Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen illustriert:

  • Datenimport und -vorbereitung
  • Supervised Learning
  • Feature-Auswahl
  • Modellvalidierung
  • Neuronale Netze und Deep Learning

Anhand von konkreten Datensätzen lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Die Codebeispiele basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.

Artikel heise Developer – Integrations-Patterns bei JavaScript-Anwendungen

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„Integrations-Patterns bei JavaScript-Anwendungen“

heise Developer

Integrations-Patterns bei JavaScript-Anwendungen
Autoren: Nils Hartmann und Oliver Zeigermann
heise Online, erschienen am 16. Februar 2018
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Frontend-Architektur unterscheidet sich in einem wesentlichen Punkt von der des Backends: Der Endanwender und sein Erlebnis beim Benutzen der UI sind unmittelbar Teil des Aufgabenfelds. Für den Benutzer sind häufig ganz andere Dinge wichtig als für die Entwickler der Anwendung.

Üblicherweise werden Webanwendungen heute als Single-Page-Anwendung (SPA, z.B. mit AngularJS) gebaut, um das bestmögliche Verhalten hinsichtlich UI und UX zu erhalten. Gerade bei größeren Anwendungen kann es jedoch erforderlich sein, die Anwendung in kleinere Teile aufzuspalten, damit die beteiligten Teams unabhängig arbeiten können. In drei Integrationsszenarien diskutieren Nils und Oliver prominente Lösungen, die mal mehr in Richtung UX gewichten und mal mehr in Richtung Entwicklungsprozess. Wie sich das aus Sicht des Nutzers anfühlt und ob sie dabei den perfekten Ansatz finden? Lesen Sie selbst …

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Was macht moderne Frontend-Architektur so schwierig? – OOP 2018

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„Was macht moderne (JavaScript) Frontend-Architektur so schwierig?“

OOP 2018

Die Anforderungen an eine moderne, clientseitige Architektur für Webanwendungen sind von der Komplexität inzwischen mit den Anforderungen an die zugehörige Backend-Architektur vergleichbar.
Backend-Architekturen sind seit Jahren Thema und gut durchschaut, aber das Verständnis zu Architekturansätzen für das Frontend ist oft erschreckend niedrig.
In diesem Talk erläutert Oliver, warum moderne Webanwendungen komplexe Architekturanforderungen haben und mit welchen Konzepten und auch mit welchen konkreten Technologien man darauf reagieren kann.

Oliver Zeigermann - Was macht moderne (JavaScript) Frontend-Architektur so schwierig?

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Meetup in Hamburg: Moderne Frontend-Architektur mit Oliver Zeigermann

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Meetup Logo
 Moderne Frontend-Architektur
Referent: Oliver Zeigermann
Veranstaltung beim Softwarearchitektur Meetup Hamburg
17. Januar 2018, Einlass 18:30 Uhr, Beginn 19:00 Uhr
Kostenlos, aber Plätze begrenzt. Verbindliche Anmeldung bei Meetup
Academic Work GmbH, Großer Burstah 50-52 in Hamburg
Folien zum Talk (HTML)

Die Anforderungen an eine moderne, clientseitige Architektur für Webanwendungen sind von der Komplexität inzwischen mit den Anforderungen an die zugehörige Backend-Architektur vergleichbar. Backend-Architekturen sind seit Jahren Thema und gut durchschaut, aber das Verständnis zu Architekturansätzen für das Frontend ist oft erschreckend niedrig. In diesem Meetup diskutiert Oliver mit Euch, warum moderne Webanwendungen komplexe Architekturanforderungen haben und mit welchen Konzepten und auch mit welchen konkreten Technologien man darauf reagieren kann.

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Machine Learning im Unternehmen – Nutzen und Potentiale

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Machine Learning im Unternehmen – Nutzen und Potentiale

Informatik Aktuell Tests

Machine Learning im Unternehmen – Nutzen und Potentiale
Autor: Oliver Zeigermann
Informatik Aktuell, erschienen am 19. Dezember 2017
Artikel online lesen

Viele der großen Player im IT-Umfeld wie Apple, Google, Amazon setzen auf Machine Learning. Die meisten Unternehmen haben jedoch ein ganz anderes Geschäftsmodell als die IT-zentrierten Großunternehmen. Gibt es für Ihr Unternehmen ebenfalls Potentiale? Und wenn ja, wie könnten diese aussehen? Was genau Machine Learning ist und ob es einen Unterschied zu Künstlicher Intelligenz gibt, ist erstaunlich strittig. Auch wird immer wieder von unterschiedlichen Arten von Machine Learning gesprochen, häufig von „Supervised Learning“, „Unsupervised Learning“ und „Reinforcement Learning“.

Für seinem Artikel nimmt Oliver an, dass wir uns in dem Umfeld einer Versicherung bewegen. Mit seinen Beispielen erläutert er drei der wichtigsten Anwendungen des sogenannten „Supervised Learnings“. Eben jener Art des Machine Learnings, die Andrew Ng als vorherrschend bezeichnet. Ziel ist es, dass Sie hieraus eine Inspiration für Ihre eigenes Unternehmen oder ihr eigenes Projekt ziehen können.

zum Artikel

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Artificial Intelligence & Machine Learning 101 – Turning Messy Data into Insights

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„Use Case: Turning Messy Data into Insights using American Domestic Flight Data“

Artificial Intelligence & Machine Learning 101

Use Case: Turning Messy Data into Insights using American Domestic Flight Data
Speaker: Oliver Zeigermann
Artificial Intelligence & Machine Learning 101, San Francisco, October 23-24, 2017
October 23, 4:30 pm – 5:00 pm
Marines‘ Memorial Club, San Francisco, CA

Download Slides (github)

Oliver currently writes a book introducing Machine Learning to beginners using Python, scikit-learn, TensorFlow, and Keras. His talk supports you when you’re involved in the area of ​​machine learning or if you work in a position affiliated with AI or data science. Some points to his talk:

· Checking the plausibility of your data
· Finding out what might be interesting
· Interactively exploring your data
· Answering specific questions using visualization

Use Case: Turning Messy Data into Insights

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Machine Learning and Neural Networks – Minds Mastering Machines London

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Oliver Zeigermann at the new ML and AI Conference in London October 2017:

„Machine Learning with JavaScript in the browser – An overview“

Minds Mastering Machines London 2017

The main language for machine learning has been Python for quite a while and the platform for training models has been servers, preferably with many powerful GPUs.

However, a browser running JavaScript is especially interesting when you want to visualize results or intermediate steps of machine learning processes in a truly interactive way. This can be both interesting for education as well as for debugging your models.

The browser can also be a platform for making interferences or predictions based on models that have been trained offline by much more powerful machines. This can be helpful to bring machine learning to a zero installation environment and thus closer to potential non technical user.

In this talk Oliver will introduce you to the TensorFlow Playground that helps to understand how machine learning with deep neural networks works. To better understand how specific neural networks make their inferences, there are also some great browser based visualizations, among them ConvNet.js and tsne.js. We will also have a look at them. Finally, you will see how to make inferences in the browser using real Keras based models that can even make use of GPUs.

Oliver’s presentation on Youtube: Machine Learning - Minds Mastering Machines London 2017

„Neural Networks for Beginners“

Minds Mastering Machines London 2017

Neural Networks for Beginners
Speaker: Oliver Zeigermann
Minds Mastering Machines – M3 London, 9 – 11 October
October 9, 2017
London, 30 Euston Rd, United Kingdom

Oliver’s talk on Youtube

In this talk, we will go on a journey into the wonderful world of artificial neural networks. From the concepts that made these learning systems possible to their latest evolution (deep learning), we will cover the most important aspects of artificial neural networks. We will be covering the fundamental parts of neural networks, how learning happens, types of learning and different types of networks. The talk will be theoretical in nature but we will liven it up with some practical examples and tips. No previous experience with artificial neural networks is required.

Oliver’s talk on Youtube: Neural Networks for Beginners

 

Website M3 London

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Herbstcampus 2017 – Überblick moderne Frontend-Architektur

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„Überblick über moderne (JavaScript-)Frontend-Architektur“
Logo Herbstcampus
Überblick über moderne (JavaScript-)Frontend-Architektur
Sprecher: Oliver Zeigermann
Vortrag auf dem Herbstcampus 2017
Mittwoch, 06. September 2017, 11.20 – 12.30 Uhr
Nürnberg, in der Technischen Hochschule Georg Simon Ohm

Foliendownload (github)

Die Anforderungen an eine moderne, clientseitige Architektur für Webanwendungen sind typischerweise deutlich höher als die an die zugehörige Backendarchitektur. Backendarchitekturen sind zudem seit Jahren Thema und gut durchschaut. Im Gegensatz dazu ist der Wissensstand zu Architekturansätzen und deren Verständnis oft erschreckend niedrig.

In diesem Vortrag wird erklärt, warum moderne Webanwendungen komplexe Architekturanforderungen haben und mit welchen Konzepten und auch mit welchen konkreten Technologien man darauf reagieren kann. Codebeispiele fließen hierin ebenfalls ein. Ein grundsätzliches Verständnis von Web-Anwendungen und deren Architektur sollten die Zuhörer bereits mitbringen. Ziel ist es, ein Verständnis für die Herausforderungen moderner, clientseitiger Webanwendungen zu schaffen. Warum sind diese so anders als klassische Architekturen?

Moderne (JavaScript-)Frontend-Architektur

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Vienna JS Meetup: React and Typescript

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„ViennaJS & React Joint Meetup: React and Typescript.“

ViennaJS & React Joint Meetup

Vienna JS Meetup: React and Typescript
Speaker: Oliver Zeigermann and Dave Bruderstein
presented at React Vienna + Vienna JS joint event
July 26, 2017 at 7pm
Sektor5, Siebenbrunnengasse 44, 1050 Vienna

Video recorded by pusher

Oliver and Dave gives a practical demo about using React and Typescript – a brief introduction of what Typescript feels like.
No slides, just code.

React and Typescript. No slides, just code. - pusher session

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