Einführung in das maschinelle Lernen: Wo fängt man an? 🤖

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen und ihre Ergebnisse ohne explizite Programmierung automatisch zu verbessern. Stellen Sie sich vor, Sie möchten, dass ein Computer lernt, Katzen auf Bildern zu erkennen. Anstatt Regeln für jeden Körperteil der Katze zu schreiben, zeigen Sie dem Computer einfach viele Bilder von Katzen und Nicht-Katzen, und er lernt, die Unterschiede zu finden.

Maschinelles Lernen kann mit der Arbeit eines Lehrers verglichen werden, der seinem Schüler etwas erklärt. In diesem Fall ist der Schüler jedoch ein Computer und die Erklärungen sind Daten 📊. Je nach Art der Aufgabe kann ein Computer lernen, Objekte zu klassifizieren, Werte vorherzusagen, versteckte Verbindungen zu finden und vieles mehr.

Maschinelles Lernen wird in mehrere Arten unterteilt:

• Lernen mit einem Lehrer (Supervised Learning) - wenn wir Daten und bekannte Antworten haben. Zum Beispiel, den Preis eines Hauses auf der Grundlage seiner Eigenschaften vorherzusagen.

• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) - wenn die Antworten nicht im Voraus bekannt sind und die Aufgabe des Modells darin besteht, versteckte Muster zu finden. Zum Beispiel die Clusterisierung von Benutzern nach Verhalten.

• Verstärkungslernen (Reinforcement Learning) - wenn das Modell durch Interaktion mit der Umwelt lernt und Belohnungen erhält. Dies ist zum Beispiel eine Methode, um Roboter oder Spiel-KI zu trainieren.

Welche Programmiersprachen werden verwendet?

Tatsächlich benötigt maschinelles Lernen keine speziellen, superkomplexen Programmiersprachen. Die meisten Fachleute verwenden Sprachen, die vielen bereits bekannt sind:

• Python 🛠️ — die beliebteste Sprache für maschinelles Lernen aufgrund ihrer Einfachheit und der großen Anzahl von Bibliotheken, z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und andere. Python wird oft wegen seiner Lesbarkeit gewählt, was besonders für Anfänger wichtig ist, die die Grundlagen erlernen.

• R 🔢 — wird häufig für Datenanalyse und Statistik verwendet. Diese Sprache verfügt über leistungsstarke Tools zur Datenvisualisierung, die helfen, die im Modell ablaufenden Prozesse besser zu verstehen. Sie eignet sich auch für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, insbesondere im akademischen Umfeld.

• JavaScript 🕹️ — Mit Bibliotheken wie TensorFlow.js kann maschinelles Lernen in Webanwendungen angewendet werden. Dies eröffnet Möglichkeiten für die Entwicklung interaktiver und lehrreicher Projekte direkt im Browser, wodurch maschinelles Lernen für ein breiteres Publikum zugänglicher wird.

Neben diesen Sprachen kann man auch die Verwendung von Java, C++ und andere, insbesondere in Hochleistungssystemen, die maximale Geschwindigkeit erfordern.

Einfache Beispiele für Anfänger 🐣

Maschinelles Lernen klingt kompliziert, aber lassen Sie uns einige einfache Beispiele betrachten:

Beispiel 1: Wettervorhersage

Stellen Sie sich vor, Sie möchten vorhersagen, ob es morgen sonnig sein wird. Sie haben Wetterdaten für die letzten Wochen — Temperatur, Niederschlag, Druck usw. Sie können ein einfaches Modell des maschinellen Lernens erstellen, das versucht, das Wetter für morgen auf der Grundlage dieser Daten vorherzusagen. Die Grundidee dabei ist, dass das Modell aus früheren Daten „lernt“ und versucht, auf der Grundlage der gewonnenen Erfahrungen eine bessere Vorhersage zu treffen.

Dieses Modell kann auch für komplexere Aufgaben verwendet werden, beispielsweise zur Vorhersage des Ausmaßes der Luftverschmutzung oder zur Bewertung des Risikos von Naturkatastrophen.

Beispiel 2: Erkennung handgeschriebener Zahlen ✍️

Ein weiteres Beispiel ist die Erkennung handgeschriebener Zahlen. Wir haben viele Bilder, auf denen Menschen Zahlen von 0 bis 9 geschrieben haben. Die Maschine lernt, Zahlen zu erkennen, indem sie diese Bilder betrachtet. Mit der Zeit wird sie immer besser und besser darin. Dieses Beispiel ist Teil der sogenannten neuronales Netzwerk, die die Arbeit des menschlichen Gehirns kopiert und versucht zu verstehen, was auf dem Bild dargestellt ist.

Bild der Zahl	Modellprognose
	0
	5
	7

Solche Modelle werden in Bankensystemen zur Erkennung von Unterschriften, in Abstimmungssystemen und sogar in Telefonen zur Erkennung von handgeschriebenem Text verwendet.

Beispiel 3: Empfehlungssysteme 🎥

Ein weiteres Beispiel für maschinelles Lernen ist EmpfehlungssystemeWenn Sie Filme ansehen oder Musik auf Plattformen wie Netflix oder Spotify hören, analysiert ein maschinelles Lernsystem Ihre Präferenzen und empfiehlt Ihnen Inhalte, die Ihnen gefallen könnten. Dies geschieht durch die Analyse, was Nutzer, die Ihnen ähnlich sind, ansehen oder anhören.

Wie lernt man maschinelles Lernen? 🚀

Sie können mit den einfachsten Schritten beginnen. Hier sind einige Empfehlungen:

1. Lernen Sie die Grundlagen der Programmierung. Wenn Sie mit Python noch nicht vertraut sind, beginnen Sie mit den Grundlagen dieser Sprache. Sie ist sehr benutzerfreundlich für Anfänger und verfügt über viele Lernressourcen. Zu den Hauptthemen gehören Variablen, Schleifen, bedingte Anweisungen und Funktionen.

2. Lernen Sie, mit Daten zu arbeiten. Daten sind die Grundlage des maschinellen Lernens. Versuchen Sie, mit Tabellen zu arbeiten, lernen Sie, wie Sie pandas für die Datenanalyse verwenden. Die Arbeit mit Daten umfasst das Reinigen, Transformieren und Visualisieren von Daten. Diese Fähigkeiten helfen Ihnen, besser zu verstehen, was in jeder Phase des Modells passiert.

3. Absolvieren Sie die Einführungskurse. Im Internet gibt es viele Kurse zum Thema maschinelles Lernen für Anfänger. In Kürze wird die Kodik-App jedoch einen detaillierten Kurs zum Thema maschinelles Lernen anbieten, der Ihnen hilft, diese Technologie Schritt für Schritt zu erlernen und sie in der Praxis anzuwenden.

4. Verwenden Sie vorgefertigte Bibliotheken. Python verfügt über viele Bibliotheken, die die Arbeit mit maschinellem Lernen vereinfachen: scikit-learn für einfache Modelle, TensorFlow für neuronale Netze, Keras für schnelles Prototyping und PyTorch für Flexibilität in der Forschung. Mit diesen Bibliotheken können Sie schnell Modelle erstellen und in der Praxis lernen.

5. Projekte lösenUm wirklich zu verstehen, wie maschinelles Lernen funktioniert, müssen Sie echte Probleme lösen. Beginnen Sie mit kleinen Projekten wie der Vorhersage von Immobilienpreisen, der Analyse von Filmkritiken oder der Bilderkennung. Machen Sie die Aufgaben nach und nach komplizierter, und Sie werden sehen, wie Ihre Fähigkeiten wachsen.

6. Treten Sie der Community bei. Maschinelles Lernen ist ein Bereich, in dem es sehr wichtig ist, Erfahrungen auszutauschen und von anderen zu lernen. Foren wie Stack Overflow, Reddit-Communitys und die Kaggle-Plattform helfen Ihnen, Antworten auf Ihre Fragen zu erhalten und aus den Erfahrungen anderer zu lernen.

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