Machine-Learning-Projekte in Python

Maschinelles Lernen ist die Technologie der Zukunft. Es ist ein Teil aller Bereiche unseres Lebens und hat einen großen Einfluss auf uns. Da sich die Technologie so schnell weiterentwickelt und jede Sekunde neue Daten generiert werden, ist maschinelles Lernen ein großer Segen. Maschinelles Lernen bezieht sich auf die Technologie, mit der Maschinen trainiert werden, sodass sie nicht von Menschen überwacht oder bedient werden müssen (Was ist maschinelles Lernen? Eine Definition – Expertensystem, 2017). Sie gehört zur Obermenge der künstlichen Intelligenz (KI) und beinhaltet die Entwicklung von Software oder Programmen, die aus den ihnen zur Verfügung gestellten Daten lernen.

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Ein maschinelles Lernprojekt umfasst die folgenden Prozesse:

• Inhaltsverzeichnis

  Abrufen der Daten

Dabei werden die Daten in die Programmierumgebung geladen. Die Problemstellung wird umrahmt und ein Leistungsmaß wird basierend auf den Anforderungen des Systems ausgewählt (Tyagi, 2020). Dann werden die Annahmen verifiziert.

• Visualisierung und Entdeckung, um Erkenntnisse abzuleiten

In diesem Prozess werden die Daten visualisiert, indem mit verschiedenen Kombinationen von Attributen experimentiert und die Korrelationen zwischen den Daten gefunden werden.

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• Vorverarbeitung der Daten

Dieser Schritt umfasst die Handhabung der fehlenden Werte, kategorialen Werte und Textwerte. Dieser Prozess beinhaltet die Erkennung und Korrektur von Ausreißern (Tyagi, 2020). Es wird auch eine Feature-Skalierung durchgeführt.

• Auswahl und Training eines maschinellen Lernalgorithmus

Basierend auf den Eingabedaten wird ein maschineller Lernalgorithmus ausgewählt und trainiert. Der Benutzer hat die Wahl, mit verschiedenen Algorithmen zu experimentieren.

• Feinabstimmung des Modells

Dieser Schritt beinhaltet Hyperparameter-Tuning, Feature-Engineering und dergleichen. Ensemble-Techniken werden verwendet, um den Testdatensatz auszuwerten (Tyagi, 2020). Dies geschieht, um die Leistung des Modells zu erhöhen.

• Starten, überwachen und warten Sie das System

Dies ist der letzte Schritt in der Entwicklung eines End-to-End-Projekts für maschinelles Lernen. Dabei wird das Modell auf einem Server bereitgestellt, um ein maschinelles Lernmodell zu implementieren (Tyagi, 2020). Das System wird gewartet und überwacht, damit Probleme erkannt und behoben werden können.

Python ist die am meisten bevorzugte Programmiersprache für Machine-Learning-Projekte. Python ist aufgrund der zahlreichen Vorteile, die es bietet, eine weit verbreitete Wahl für maschinelles Lernen. Es ist eine universelle, interpretierte Programmiersprache, die nicht kompiliert werden muss. Außerdem ist die Syntax von Python extrem einfach zu erlernen und zu verwenden. Einige der Vorteile, die Python gegenüber anderen Sprachen hat, sind:

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

Zahlreiche Bibliotheken für maschinelles Lernen

Python hat viele Bibliotheken, die auf maschinelles Lernen anwendbar sind. Bibliotheken in Python bieten gebrauchsfertige Funktionen und Methoden, die die Entwickler direkt verwenden können und die sie vor der Implementierung nicht codieren müssen (Luashchuk, 2019). Maschinelles Lernen beinhaltet eine kontinuierliche Datenverarbeitung, und Python verfügt über Bibliotheken, die den Zugriff auf, die Verarbeitung und die Transformation von Daten unterstützen. Einige der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken sind:

• Scikit-learn : Es verfügt über alle grundlegenden Algorithmen für maschinelles Lernen, die direkt importiert und für die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden können.
• Pandas : Es unterstützt High-Level-Datenstrukturen und kann auch zur Analyse verwendet werden. Es verfügt über Funktionen zum Zusammenführen und Filtern der Daten und zum Laden aus verschiedenen Quellen wie Excel-Dateien, Textdateien oder dem Internet.
• TensorFlow : Eine der am häufigsten im Deep Learning verwendeten Bibliotheken, die zum Einrichten und Trainieren von Modellen verwendet werden kann.
• Matplotlib : Diese Bibliothek wird hauptsächlich für die Visualisierung von Daten durch Diagramme, Plots und Histogramme verwendet.

Python kann auch für die komplette Systementwicklung verwendet werden, da es über Frameworks verfügt, die auch die Frontend-Entwicklung unterstützen.

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Flexibilität von Python

Python ist eine sehr flexible Programmiersprache, da sie dem Benutzer die Möglichkeit bietet, entweder objektorientierte Programmierkonzepte oder Skriptkonzepte zu wählen (Luashchuk, 2019). Da Python nicht kompiliert werden muss, bietet dies Entwicklern einen Vorteil, wenn sie Änderungen schnell implementieren und die Ergebnisse anzeigen möchten. Entwickler können Python bequem in Kombination mit anderen Programmiersprachen verwenden.

Die Plattformunabhängigkeit von Python

Python kann auf verschiedenen Plattformen wie MacOs, Linux, Windows und Unix verwendet werden und ist nicht auf eine Plattform beschränkt (Luashchuk, 2019). Entwickler benötigen nur einige kleine Änderungen, um Code von einer Plattform auf eine andere zu portieren.

Lesbarkeit und einfache Validierung

Python bietet eine schnelle Ausführung und hilft Entwicklern für maschinelles Lernen, bessere Entscheidungen zu treffen. Da Python eine der englischen Sprache ähnliche Syntax hat, kann es von jedem leicht gelesen und verstanden werden. Python besitzt auch eine multiparadigmatische Natur, die zu seiner Anpassungsfähigkeit beiträgt und Probleme auf die einfachste Art und Weise löst (Luashchuk, 2019).

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