Einführung in maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Schaffung von Computersystemen konzentriert, die lernen, sich anpassen, vorhersagen und korrelieren können, ohne expliziten Anweisungen zu folgen.
Das Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, große Datenmengen zu verstehen und zu verarbeiten, indem Algorithmen genutzt und verallgemeinerte Modelle erstellt werden, die benutzerfreundliche Ergebnisse liefern können.
Maschinelles Lernen funktioniert im Allgemeinen durch die folgenden Schritte:
- Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen
- Daten bereinigen, um Homogenität zu gewährleisten
- Erstellen eines Modells mit einem ML-Algorithmus
- Erkenntnisse aus den Modellergebnissen gewinnen
- Datenvisualisierung und Umwandlung der Ergebnisse in visuelle Diagramme
1. Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen
Maschinelles Lernen erfordert viele Daten, um ein produktionsreifes Modell zu erstellen.
Die Datenerfassung für ML erfolgt auf zwei Arten: automatisch und manuell.
- Bei der automatisierten Datenerfassung kommen Programme und Skripte zum Einsatz, die Daten aus dem Web extrahieren.
- Bei der manuellen Datenerfassung handelt es sich um einen Prozess, bei dem Daten manuell erfasst und homogen aufbereitet werden.
Automatisierte Datenerfassung durch Web Scraping mit Python:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
file.write(data)2. Daten bereinigen, um Homogenität zu gewährleisten
Die Gewährleistung der Datenhomogenität ist ein entscheidender Schritt, damit maschinelles Lernen funktioniert und Ergebnisse generiert.
Die Datenbereinigung für ML erfolgt entweder manuell oder automatisch mit Hilfe von Algorithmen und besteht aus der Korrektur und/oder Entfernung falscher, beschädigter, falsch formatierter, doppelter und unvollständiger Daten im Datensatz.
Bereinigen von Daten mit Python und Pandas:
import pandas as pd
# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')
# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()
# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)
# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]
# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)3. Erstellen eines Modells mit einem ML-Algorithmus
Ein ML (Machine Learning) model ist eine Datei, die die Ergebnisse von Algorithmen für maschinelles Lernen enthält und zur Schlussfolgerung über dynamische Eingaben verwendet wird.
Ein ML-Modell (Maschinelles Lernen) funktioniert, indem es eine Liste von Mustern enthält, die mit Echtzeiteingaben abgeglichen werden, und dann die Ausgabe entsprechend dem abgeglichenen Muster erzeugt.
ML-Modelle können verschiedene Strukturtypen haben, wobei die häufigsten Typen sind: binäre Klassifizierung, Mehrklassenklassifizierung, und Regression.
- Das binäre Klassifizierungsmodell sagt ein binäres Ergebnis voraus, also eines von zwei möglichen Ergebnissen.
- Das Multiklassen-Klassifizierungsmodell sagt eines von mehr als zwei Ergebnissen voraus.
- Das Regressionsmodell sagt numerische Werte voraus.
Der Prozess zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen wird als Training bezeichnet.
Das Training des maschinellen Lernens erfolgt mit Hilfe von Algorithmen und ist in zwei Kategorien unterteilt: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.
- Beim überwachten Lernen (SL) wird das ML-Modell mithilfe gekennzeichneter Daten trainiert, d. h. Daten, die sowohl Eingabe- als auch Ausgabewerte haben.
- Beim unüberwachten Lernen (UL) wird das ML-Modell mithilfe unbeschrifteter Daten trainiert, d. h. Daten ohne Tags oder bekannte Ergebnisse.
Neuronale Netze (NNs) sind das Herzstück des unbeaufsichtigten Lernens und bestehen aus der Zuordnung zwischen den Daten innerhalb des Datensatzes, wodurch Korrelationen hergestellt werden können.
Erstellen eines binären Klassifizierungsmodells mit der Scikit-Learn-Bibliothek von Python:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load the dataset
X, y = load_dataset()
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)4. Erkenntnisse aus den Modellergebnissen gewinnen
Erkenntnisse aus den ML-Modellen zu gewinnen bedeutet, die bisher unbekannten Muster zu verstehen und die Fähigkeit des Modells zu testen, Vorhersagen und Schlussfolgerungen zu treffen.
Die Gewinnung von Erkenntnissen ist sehr wichtig, um die Gültigkeit des Modells zu überprüfen und festzustellen, ob Änderungen an den Lernalgorithmen vorgenommen werden müssen.
Analyse der Feature-Wichtigkeit in einem trainierten Modell mit Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]
# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]
# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()5. Datenvisualisierung und Umwandlung der Ergebnisse in visuelle Diagramme
Die Datenvisualisierung des ML-Modells besteht aus der Darstellung der Ausgabedaten in einem Diagramm und der Bereitstellung der interaktiven API.
Erstellen eines Streudiagramms vorhergesagter Werte mit Python:
import matplotlib.pyplot as plt
# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)
# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()Abschluss
Die obigen Codebeispiele veranschaulichen praktische Implementierungen für jeden Schritt des maschinellen Lernens, von der Datenerfassung und -bereinigung bis hin zur Modellerstellung, Erkenntnissen und Datenvisualisierung.