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Wie Google maschinelles Lernen macht

Beschreibung

Was ist maschinelles Lernen und welche Probleme kann es lösen? Google denkt über maschinelles Lernen etwas anders - über Logik und nicht nur über Daten. Wir sprechen darüber, warum ein solches Framing für Datenwissenschaftler nützlich ist, wenn sie über den Aufbau einer Pipeline von Modellen für maschinelles Lernen nachdenken.

Anschließend diskutieren wir die fünf Phasen der Konvertierung eines Anwendungsfallkandidaten für maschinelles Lernen und überlegen, warum es wichtig ist, die Phasen nicht zu überspringen. Wir schließen mit dem Erkennen der Vorurteile, die maschinelles Lernen verstärken kann, und wie man dies erkennt.

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