🗺 Leitfaden in die Welt des Machine Learning.

Inhaltsverzeichnis:
🔛 Wo beginnt man den Weg ins ML

🔑 Kaggle - der beste Trainingsplatz für ML

🤓 Mathematik unter der Haube

🧠 Von der Klassik zu neuronalen Netzen

🤯 Wie LLMs unter der Haube funktionieren

⚙️ Mit Modellen spielen: Groq, OpenRouter und andere

🤗 Hugging Face - eine Fundgrube an Modellen

💬 Die Kraft der Community

🧰 Wie baue ich heute schon meinen ersten KI-Assistenten?

🕶 Fine-Tuning und RAG: Müssen Modelle nachtrainiert werden?

💻 Wo kann man Modelle ausführen, wenn man zu Hause keine leistungsstarke GPU hat?

🧑‍🎓 GPT-Woche von Yandex: Wie GPT trainiert und nachtrainiert wird
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Leitfaden in die Welt des Machine Learning - eine Serie von Beiträgen darüber, wie man im Machine Learning startet.

So ein "grundlegendes Minimum", mit dem man selbstständig beginnen kann, um eine Basis zu schaffen.

Der Roadmap erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

Sein Ziel besteht vielmehr darin, die riesige Menge an Materialien und Informationen auf ein effektives Minimum, eine Essenz, zu reduzieren.

Der Schwerpunkt liegt etwas mehr auf der Arbeit mit großen Sprachmodellen - LLMs.

Der Leitfaden kann nützlich sein, wenn man mit GPT-Modellen/Agenten arbeiten möchte, aber verstehen will, was unter der Haube passiert.

Und auch, wenn Sie einfach das maschinelle Lernen ein wenig für sich entdecken möchten.

👩‍💻 Data Flow