Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Es hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing entwickelt. In diesem Blogbeitrag geben wir eine Einführung in das maschinelle Lernen und erklären, wie es mit der Programmiersprache Python implementiert werden kann.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Art von Algorithmus, der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung mit der Zeit zu verbessern. Dabei werden statistische Modelle und Algorithmen eingesetzt, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen und dieses Wissen dann für Vorhersagen oder Entscheidungen zu nutzen. Das maschinelle Lernen kann in drei Arten unterteilt werden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Verstärkungslernen.
Beim überwachten Lernen wird ein Modell auf markierten Daten trainiert, wobei die Ergebnisvariable bekannt ist. Das Ziel des überwachten Lernens ist es, eine Funktion zu erlernen, die die Ergebnisvariable für neue, nicht gesehene Daten genau vorhersagen kann. Beispiele für überwachtes Lernen sind Klassifizierungs- und Regressionsprobleme.
Beim unüberwachten Lernen wird ein Modell auf nicht beschrifteten Daten trainiert, bei denen die Ergebnisvariable unbekannt ist. Ziel des unüberwachten Lernens ist es, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen und ähnliche Datenpunkte zusammenzufassen. Beispiele für unüberwachtes Lernen sind Clustering und Dimensionalitätsreduktion.
Beim Verstärkungslernen wird ein Modell so trainiert, dass es Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungen und Bestrafungen trifft. Ziel des verstärkenden Lernens ist es, eine Strategie zu erlernen, die die kumulative Belohnung im Laufe der Zeit maximieren kann. Beispiele für Reinforcement Learning sind Spiele und Robotik.
Implementierung von maschinellem Lernen mit Python
Python ist eine beliebte Programmiersprache für maschinelles Lernen, da sie einfach und flexibel ist und über ein reichhaltiges Ökosystem von Bibliotheken und Tools verfügt. Es gibt mehrere beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python, darunter scikit-learn, TensorFlow und Keras. In diesem Abschnitt geben wir einen Überblick darüber, wie maschinelles Lernen mit Python und scikit-learn implementiert wird.
Vorverarbeitung von Daten
Die Datenvorverarbeitung ist ein wesentlicher Schritt beim maschinellen Lernen, denn sie umfasst die Bereinigung und Umwandlung der Daten, um sie für die Modellierung geeignet zu machen. Dieser Schritt umfasst Aufgaben wie den Umgang mit fehlenden Werten, die Skalierung numerischer Merkmale und die Kodierung kategorischer Merkmale. Scikit-learn bietet mehrere Dienstprogramme für die Datenvorverarbeitung, darunter die Klassen Imputer, StandardScaler und OneHotEncoder.
Modellauswahl
Bei der Modellauswahl geht es darum, das beste Modell für maschinelles Lernen für ein bestimmtes Problem auszuwählen. Dieser Schritt umfasst Aufgaben wie die Auswahl der geeigneten Merkmale, die Wahl der Modellarchitektur und die Abstimmung der Modellhyperparameter. Scikit-learn bietet mehrere Werkzeuge für die Modellauswahl, darunter die Klassen GridSearchCV und RandomizedSearchCV, mit denen Sie über eine Reihe von Hyperparametern suchen und die Leistung jeder Kombination bewerten können.
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