Anders als in der klassischen Softwareentwicklung treiben beim Machine Learning Daten die Entwicklung. Das ist häufig sinnvoller und objektiver als einem Bauchgefühl zu folgen, das dann dürftig in Geschäftslogik umgesetzt wird. Allerdings ergeben sich beim Einsatz von Machine Learning neue Herausforderungen. Es fängt an bei der Frage, wofür Machine Learning eigentlich geeignet ist und wie man passende Anwendungen findet. Auch die Vorgehensweise weicht in den ersten Phasen von einer traditionellen ab. In diesem Workshop zeigen wir euch sowohl ein Werkzeug, um mögliche Anwendungen zu identifizieren, als auch einen Weg für die Umsetzung. Dabei lernt ihr die unterschiedlichen Arten von Machine Learning kennen und auch wie man diese in Code umsetzt. Kenntnisse der Programmierung sind keine Voraussetzung, können aber hilfreich sein. Übungen sind teilweise auf Papier und teilweise am Rechner lösbar, bringt also bitte einen Laptop mit einer aktuellen Version des Chrome-Browsers mit. Wir erwarten keine Kenntnisse oder Erfahrungen in Machine Learning, freuen uns aber über Mitmachen und kritische Fragen.