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Session: Maschinelles Lernen in der JVM

Slides:
Maschinelles Lernen in der JVM (PDF)

Der Vortrag diskutiert, wie der Softwareentwickler mit Techniken des maschinellen Lernens innerhalb seiner Java-Anwendung Vorhersagen treffen kann. Dies wird am Beispiel des Mensa-Speiseplans des Studentenwerks Leipzig demonstriert. Als Framework stellt der Vortrag TensorFlows Java-API vor, da es sich in der Industrie als De-facto-Standard etablieren konnte.

Insbesondere besteht der Vortrag aus drei Teilen. Zunächst zeigt er, wie relevante Daten extrahiert und in ein strukturiertes Datenformat überführt werden, anschließend wird mittels Regressions-Analyse die zukünftige Entwicklung der Mensa-Preise bestimmt. Zuletzt trifft der Vortrag mit einem künstlich neuronalen Netz eine Vorhersage der Mensa-Gerichte abhängig vom Monatstag.

Referent:
Erik Rohkohl
studiert seit 2016 im Masterstudiengang Informatik an der HTWK Leipzig, nachdem er zuvor den Bachelor in Medieninformatik abschloss. Zur itemis AG kam er zunächst als Praktikant und arbeitet dort nun als Werkstudent. Lehrerfahrungen sammelte er als Tutor an seiner Hochschule.

Slot:
14:00 – 14:30 Uhr
Hörsaal