Einführung in Machine Learning mit Python

Wir zeigen an Beispieldaten, wie man ein Machine-Learning-Projekt in Python umsetzt. So kann etwa ein Programm sehr genau die Unterart einer Pflanze bestimmen.

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Von
  • Armas Scharpegge
  • Arnd Scharpegge
Inhaltsverzeichnis

Mit Machine Learning (ML) lassen sich bemerkenswerte Leistungen erzielen: Die künstliche Intelligenz Alphafold vom Google-Tochterunternehmen Deepmind kann 3D-Strukturen von Proteinen ermitteln und so die Molekularbiologie revolutionieren. Deepmind bezwang mit Alpha-Go menschliche Weltklasse-Spieler in Go, einem Spiel, das für Computer als unspielbar galt.

Das Potenzial ist also sehr groß. Und das Beste dabei: Man muss nicht gleich ein Weltkonzern wie Google sein, um Machine Learning einsetzen zu können. Verschiedene Python-Module ermöglichen einen schnellen Einstieg mit einfachem Code. In diesem Artikel zeigen wir, wie Sie einen ML-Algorithmus nutzen, um die Unterart einer Pflanze zu bestimmen. Wir erklären, wie der Beispiel-Datensatz aufgebaut ist, warum man zwischen Trainings- und Testdaten unterschieden sollte und was der k-nächste-Nachbarn-Algorithmus kann und nicht kann. Zusätzlich geben wir mit wenigen Zeilen Code die Daten in einer interaktiven Grafik aus.

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Wir werden in diesem Artikel Python nutzen, da es sich über die letzten Jahre zum Standard für Machine Learning entwickelt hat. Denn obwohl Python an sich langsamer als etwa C oder C++ ist, sind viele nützliche Module wie etwa scikit-learn in der Sprache geschrieben. Dieses Modul stellt unterschiedliche Testdatensätze bereit, mit denen man seinen Algorithmus tranieren kann.

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