Am 22. Januar habe ich mit dem Abschlussprojekt für meine „Machine Learning Engineer Nanodegree“-Fortbildung bei Udacity begonnen. Am Dienstag habe ich abgegeben, und am Mittwoch hatte ich bereits die Bestätigung: Passt! Viel Rückmeldung gab es diesmal leider nicht. Für mich sah es so aus, als wäre die begutachtende Person nur mal drüber geflogen. Gerade da ich von vorne bis hinten beim Abschlussprojekt alles selbst gemacht habe, hätte ich mich über Verbesserungsvorschläge und Hinweise auf Wissenslücken jenseits meiner eigenen Erkenntnis gefreut. Schade.
Eine Visualisierung einiger meiner Ergebnisse
Ich habe nun nachträglich noch ein wenig gefeilt und einen Report als Mischung meiner schriftlichen Ausarbeitung und meines Quelltextes erstellt. Letzterer wäre definitiv noch überarbeitungsbedürftig, aber für Udacity scheint es gereicht zu haben. Falls ihr reinschauen wollt, findet ihr den Report zum Herunterladen und alle weiteren Inhalte wie bereits von Anfang an auf github.
Weiter geht’s übrigens direkt mit dem Kurs „Maschinelles Lernen“ vom Hasso-Plattner-Institut. Und nun habe ich auch wieder Zeit für H5P …
Hallo Herr Tacke,
vielen Dank für die sehr hilfreichen Berichte zu diesem Nanodegree.
Nun überlege ich auch, diesen Kurs zu wählen, da ich somit meine baldigen Semesterferien nutzen möchte, um mich in diesem interessanten Gebiet einzuarbeiten und evtl. als Erfahrung im Lebenslauf zu verwenden.
Als Wirtschaftsingenieurwesen-Student im 6. Semester habe ich die geforderten Mathematik- und Statistikkenntnisse und Grundlagen mit Python habe ich mir bereits selbst gelernt.
Mir stellen sich noch einige Fragen, wobei mich Ihre Meinung dazu sehr interessieren würde.
– Wie schnell/gut kommt man mit meinem Background voran?
– Wie viel Stunden Arbeit haben Sie nun insgesamt investiert?
– Würden Sie das Geld für den Nanodegree nochmals in die Hand nehmen?
Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben.
Schöne Grüße,
Stefan K.
PS: Vielleicht haben Sie schon eine Rezension zum Nanodegree verfasst. Diese würde ich natürlich gerne lesen :-)
Hey, danke für die Rückmeldung!
Bei dem Hintergrund sehe ich wirklich keine großen Hürden jenseits des Zeitaufwands. Am Ende waren es bei mir etwa 150 Stunden, wobei ich beim Abschlussprojekt wahrscheinlich übergründlich war. Mir hat das Programm durchaus gefallen, und ich habe das zur Halbzeit bereits „rezensiert“. Ich würde dafür auch wieder Geld in die Hand nehmen. Als Ergänzung finde ich allerdings den Kurs „Machine Learning“ von Andrew Ng auf Coursera sinvoll. Dort gibt’s deutlich mehr mathematische Hintergründe, die helfen zu verstehen, wann der Einsatz welches Algorithmus sinnvoll sein könnte und wann nicht.
Vielen Dank für die schnelle Antwort!
Ich freue mich schon auf Ihre Berichte vom ML-Kurs des Hasso-Plattner-Instituts.
Das geht schnell.
Einstieg beim „Machine Learning Nanodegree Program“ auf Udacity: Es stellt sich jemand in lockerer Kleidung und Umgebung kurz vor und berichtet in ganz normaler Sprache, was man für coole Sachen mit Maschinellem Lernen machen kann.
Einstieg beim Kurs „Machine Learning“ auf Coursera: Es sitzt jemand in lockerer Kleidung auf einem Sofa und zeigt anhand kurzer Videoeinblendungen von bekannten Websites und Produkten, wo jeder selbst mit Maschinenlernen in Berührung kommt.
Einstieg beim Kurs „Maschinelles Lernen“ vom HPI: Es steht jemand im Anzug in steriler Umgebung an einem Tisch, (hässliche!) Präsentationsfolien im Hintergrund, und gibt eine fast 30-minütige theoretische Definition von Künstlicher Intelligenz samt abstrakt-sprachlicher Einführung und historischem Abriss.
Ich fand das Angebot leider so unansprechend und zusammengewürfelt ohne für mich ersichtlichen roten Faden, dass ich den Kurs zügig wieder verlassen habe.