Stuttgarter Studierende erkunden Machine Learning mit IBM

Letzte Woche haben die Studierenden der Universität Stuttgart am Campus Schwarzwald, unter der Leitung von Thomas Rüter, einem Experten für Daten und KI bei IBM Deutschland, Machine-Learning-Algorithmen kennengelernt und deren Anwendungsmöglichkeiten untersucht. 

Dabei testeten sie verschiedene Algorithmen wie CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector), CART (Classification And Regression Trees), sowie den ID3-Algorithmus und dessen Nachfolger C4.5 und C5.0 an Datensätzen. 

Im voll virtualisierten Kaizen Lab konnten die Studierenden ihr Wissen direkt praktisch anwenden. Sie lernten, wie man Softwarekonfigurationen mit Jupyter Lab und individuellen Python-Umgebungen („venv“) verwaltet. 

Zum Abschluss konfigurierten sie Convolutional Neural Networks (CNNs) mit den Frameworks TensorFlow und PyTorch und beobachteten das Training dieser Netze. Dabei beschäftigten sie sich auch mit der Gefahr des Overfittings und den Anforderungen an erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI).