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zusätzliche Materialien

Die Analyse von McKinsey zum Thema Big Data mit viel Hintergrundwissen und Anwendungsfällen gibts hier

Ein guter Artikel zum Thema deep learning

Eine Diskussion von recommendation engines wie etwa bei amazon.

Begriffe aus dem Bereich "Machine learning"

Eine tolle Visualisierung zum Thema Decision Trees

Eine Visualisierung des k-means Algorithmus

Meine Notebooks aus der Vorlesung

Umfangreicheres Material zur linearen Regression

Open Source Buch zum Thema deep learning, mit python Quellcode

Tutorial zu Support Vector machines

Michael Stonebraker über Big Data

Ein ausgesprochen cooler Artikel zum Thema Kosten der Skalierbarkeit und ein weiterer zum Thema viele kleine oder weniger grosse Rechner bei hadoop.

Making k-means even faster von Greg Hamerly, ein lesenswerter Artikel darüber, wie man den k-means-Algorithmus schneller machen kann.

Von O'Reilly gibt es hier eine ganze Reihe von kostenlosen eBooks (na ja, zum Teil eher Whitepapers), die aber i.w. alle lesenswert sind.

Downloads

(c) Till Hänisch, BA-Heidenheim 2002