Einführung in Machine Learning: Erste Schritte für Entwickler

Wir werfen einen Blick auf die ersten Schritte, die jeder Entwickler in einer Einführung in das Machine Learning gehen sollte.

In den letzten Jahren ist Machine Learning zu einem unverzichtbaren Bestandteil verschiedenster Branchen geworden – von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu Unterhaltung und Fertigung.

Wenn Sie als Entwickler in das Thema Machine Learning einsteigen möchten, ist es entscheidend, die Grundlagen sowie die notwendigen Werkzeuge zu verstehen, um erfolgreich zu sein.

Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein rasant wachsendes Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI).

Es ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingriff zu treffen. 

Im Kern geht es beim maschinellen Lernen darum, Algorithmen zu entwickeln, die Daten verarbeiten und daraus lernen können. 

Das Hauptziel von ML besteht darin, Systeme in die Lage zu versetzen, Vorhersagen, Klassifizierungen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen.

Arten des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen lässt sich in drei Haupttypen unterteilen, die jeweils eigene Merkmale und Anwendungsgebiete haben:

• Überwachtes Lernen: Bei dieser Art des maschinellen Lernens wird ein Algorithmus mit einem gelabelten Datensatz trainiert, bei dem die Eingabedaten mit den richtigen Ausgaben verknüpft sind. Das Modell lernt, Eingaben den entsprechenden Ausgaben zuzuordnen.
• Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen erhält das Modell ungekennzeichnete Daten und muss selbstständig Muster oder Gruppen in den Daten erkennen. Ein typisches Beispiel dafür ist das Clustering, etwa die Gruppierung von Kunden nach ihrem Kaufverhalten.
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bei dieser Form des Lernens lernt ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung und erhält Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen. Sie wird häufig in der Spiele-KI, Robotik und bei selbstfahrenden Autos eingesetzt.

Zentrale Konzepte des maschinellen Lernens

Bevor wir uns mit dem Programmieren beschäftigen, ist es wichtig, einige grundlegende Konzepte zu verstehen, die die Grundlage für Methoden des maschinellen Lernens bilden.

Merkmale

Merkmale sind die Eingabevariablen, die das Machine-Learning-Modell zur Vorhersage verwendet. 

Beim Beispiel der Immobilienpreisschätzung könnten Merkmale die Wohnfläche, die Anzahl der Schlafzimmer und die Lage sein.

Labels

Labels sind die Ausgabewerte, die das Modell vorhersagen oder klassifizieren soll. 

Im überwachten Lernen werden Labels während des Trainings den Eingabedaten zugeordnet.

Trainings- und Testdaten

Beim Erstellen eines Machine-Learning-Modells ist es entscheidend, Ihren Datensatz in zwei Teile aufzuteilen.

Die Trainingsdaten werden verwendet, um das Modell zu trainieren, und die Testdaten, um die Leistung des Modells zu bewerten.

Overfitting und Underfitting

Overfitting tritt auf, wenn ein Modell zu viel aus den Trainingsdaten lernt, einschließlich von Störgeräuschen und Ausreißern, was seine Fähigkeit beeinträchtigt, auf neue Daten zu generalisieren. 

Underfitting entsteht, wenn ein Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen. Die richtige Balance zu finden, ist entscheidend für den Aufbau effektiver Modelle.

Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung

Als Entwickler besteht Ihr erster Schritt darin, die Umgebung einzurichten, in der Sie Machine-Learning-Modelle entwickeln und testen werden. 

Die folgenden Tools und Bibliotheken werden im Machine-Learning-Ökosystem häufig verwendet.

Programmiersprachen

• Python: Python ist die am weitesten verbreitete Programmiersprache im Bereich Machine Learning. Das liegt an ihrer Einfachheit und der umfangreichen Unterstützung durch ML-Bibliotheken. Bibliotheken wie TensorFlow, Scikit-Learn und Keras machen Python zur bevorzugten Wahl vieler Entwickler.
• R: R ist eine weitere Sprache, die besonders unter Statistikern und Data Scientists beliebt ist – vor allem für statistische Analysen und Visualisierungen. Während Python vielseitiger ist, eignet sich R gut für spezielle Aufgaben wie die Datenexploration und -visualisierung.

Bibliotheken und Frameworks

• Scikit-Learn: Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek, die einfache und effiziente Werkzeuge für Data Mining und Datenanalyse bietet. Sie enthält eine Vielzahl an Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion und ist somit besonders für Einsteiger geeignet.
• TensorFlow und Keras: TensorFlow ist ein Open-Source-Framework, das von Google zur Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen entwickelt wurde. Keras ist eine High-Level-API für neuronale Netze, die auf TensorFlow aufsetzt und es ermöglicht, komplexe Modelle mit weniger Codezeilen zu erstellen.
• PyTorch: PyTorch, entwickelt von Facebook’s AI Research Lab, ist ein weiteres beliebtes Open-Source-Framework für Machine Learning. Es ist besonders für seinen dynamischen Rechengraphen bekannt, der bei der Modellentwicklung noch mehr Flexibilität bietet.

Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks sind ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists und Entwickler im Bereich maschinelles Lernen. 

Sie ermöglichen es, Python-Code in einem interaktiven und gut lesbaren Format zu schreiben und auszuführen. 

Notebooks unterstützen formatierte Texte, Visualisierungen und die Ausführung von Code direkt im Dokument. Das macht sie ideal für Experimente und Dokumentation.

Erkunden von Machine-Learning-Algorithmen

Sobald Ihre Arbeitsumgebung eingerichtet ist, können Sie damit beginnen, verschiedene Machine-Learning-Algorithmen zu erkunden. 

Im Folgenden finden Sie einige der am häufigsten verwendeten Algorithmen, die jeder Entwickler kennen sollte:

• Lineare Regression: Ein einfacher Algorithmus zur Vorhersage kontinuierlicher Variablen. Er modelliert die Beziehung zwischen den Eingabemerkmalen und dem Zielwert, indem er eine lineare Gleichung an die Daten anpasst.
• Logistische Regression: Trotz ihres Namens handelt es sich bei der logistischen Regression um einen Klassifikationsalgorithmus. Sie wird eingesetzt, wenn die Zielvariable binär ist (zum Beispiel 0 oder 1). Die logistische Regression prognostiziert auf Basis der Eingabedaten die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt.
• Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume unterteilen die Daten anhand von Merkmalswerten in Teilmengen und bauen daraus rekursiv eine Baumstruktur auf. Sie sind leicht verständlich und können sowohl für Klassifikations- als auch Regressionsaufgaben eingesetzt werden.
• Support Vector Machines (SVM): SVM ist ein leistungsfähiger Klassifikationsalgorithmus, der versucht, diejenige Hyperebene zu finden, die die Daten am besten in verschiedene Klassen trennt. Besonders in hochdimensionalen Räumen ist SVM sehr effektiv.

So setzen Sie Ihr erstes Machine-Learning-Modell um

Nachdem Sie sich mit den Grundlagen und Werkzeugen des maschinellen Lernens vertraut gemacht haben, ist es an der Zeit, Ihr erstes eigenes Modell umzusetzen. 

Ein guter Einstieg ist die Arbeit mit einem bekannten Datensatz wie dem Iris-Datensatz oder dem Boston Housing-Datensatz.

1. Laden Sie den Datensatz: Mit Bibliotheken wie Scikit-Learn können Sie Standarddatensätze ganz einfach laden.
2. Daten vorverarbeiten: Vor dem Training eines Modells ist es wichtig, die Daten zu bereinigen und vorzubereiten. Dazu gehören das Behandeln fehlender Werte, das Skalieren von Merkmalen sowie das Kodieren kategorialer Variablen.
3. Daten aufteilen: Teilen Sie Ihre Daten in Trainings- und Testdaten auf, um die Leistung des Modells mit unbekannten Daten zu evaluieren.
4. Modell auswählen: Wählen Sie ein Modell passend zur jeweiligen Aufgabe – beispielsweise für Klassifikation, Regression oder Clustering.
5. Modell bewerten: Überprüfen Sie nach dem Training die Leistung des Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall oder der Konfusionsmatrix.

Lernressourcen für den Einstieg in Machine Learning

Als Entwickler, der mit Machine Learning beginnt, stehen Ihnen zahlreiche Ressourcen zur Verfügung, um Ihr Wissen zu vertiefen.

Bücher

„Hands-On Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow“ von Aurélien Géron ist eine hervorragende Ressource.

Online Courses

Platforms like Coursera, edX, and Udacity offer courses from universities like Stanford and Google on machine learning fundamentals.

Also, specialized topics such as deep learning and reinforcement learning.

Communities und Foren

Online-Communities wie Stack Overflow, GitHub und die Machine-Learning-Subreddits auf Reddit bieten die Möglichkeit, Fragen zu stellen, Wissen auszutauschen und gemeinsam an Projekten zu arbeiten.

Fazit

Maschinelles Lernen ist ein weites und dynamisches Feld, und der Einstieg als Entwickler kann sowohl spannend als auch überwältigend sein. 

Indem Sie sich jedoch auf die Grundlagen konzentrieren, die richtigen Tools einrichten und praktische Projekte umsetzen, sind Sie bestens vorbereitet. 

Der Schlüssel zum Erfolg liegt im kontinuierlichen Lernen und Ausprobieren – zögern Sie also nicht, sich echten Herausforderungen zu stellen und Modelle zu entwickeln, die einen Unterschied machen können.