Python ist die richtige Wahl für jeden, der sich für maschinelles Lernen begeistert und in dieses Gebiet einsteigen möchte. Um Ergebnisse mit Techniken des maschinellen Lernens zu erzielen, braucht man keine jahrelange Studien oder fortgeschrittene mathematische Kenntnisse - nur Ausdauer und gesunden Menschenverstand.
In diesem Artikel tauchen wir in die Grundlagen des maschinellen Lernens ein und zeigen auf, wie das Erlernen von Python dir einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen kann.
Was ist maschinelles Lernen?
Beim maschinelles Lernen wird ein Computerprogramm darauf trainiert, Aufgaben auszuführen, ohne dass man ihm explizite Anweisungen gibt. Stattdessen identifiziert das Computerprogramm durch wiederholte Datenverarbeitung Muster und kann dann basierend auf neuen Eingaben Vorhersagen treffen. Im Folgenden werden wir sowohl Deep Learning als auch klassische Algorithmen kurz überprüfen und diskutieren, welche Methoden besser für welche Probleme geeignet sind.
Maschinelles Lernen wird bald jede Branche verändern und jetzt ist die Zeit, die Fähigkeiten zu erlernen, die Arbeitgeber morgen suchen werden. Das Wichtige an Techniken des maschinellen Lernens ist, dass sie nicht universell einsetzbar sind; ein System zur Produktvorschlägen ist anders als ein System, das Gesichter erkennt.
Warum ist maschinelles Lernen so wichtig?
Mit maschinellem Lernen können wir jetzt Probleme angehen, von deren Lösung wir früher nur geträumt hätten. Unabhängig davon, in welcher Branche du arbeitest, kannst du moderne Tools für maschinelles Lernen nutzen, um Prozesse zu verbessern, die Produktivität zu steigern oder sogar das Leben der Menschen zu verbessern! Hier sind ein paar Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen eingesetzt wird:
Landwirtschaft: Die Penn State University hilft Bauern, Krankheiten bei Maniok zu erkennen: Bauern können eine mobile App verwenden, die eine Handykamera nutzt, um Fotos von Pflanzen aufzunehmen und zu bestimmen, ob sie krank sind - und wie man diese Krankheit behandelt.
Medizin: Mount Sinai nutzt maschinelles Lernen zur Diagnose von Brustkrebs. Ärzte können jetzt sofort eine Zweitmeinung zu einem Mammogramm erhalten, indem sie die Kraft des maschinellen Lernens nutzen, um Brustkrebs besser zu diagnostizieren.
Journalismus: Die Fake News Challenge wendet maschinelles Lernen an, um die Wahrhaftigkeit von Artikeln zu bewerten. Leser sollten nicht darauf angewiesen sein, dass Faktenprüfer die Kapazität haben, genau den Artikel zu überprüfen, den sie gerade lesen; stattdessen sollten sie in der Lage sein, ein kostenloses Tool für maschinelles Lernen zu verwenden, das ihnen hilft zu bestimmen, ob das, was sie lesen, echt oder ein Schwindel ist.
Luftfahrt: General Electric setzt maschinelles Lernen ein, um Flugzeugmotoren zu analysieren und die Sicherheit zu verbessern. Durch die direkte Datenerfassung vom Motor können Deep-Learning-Algorithmen viel genauer als je zuvor feststellen, ob Wartungsarbeiten erforderlich sind.
Was ist Python?
In technischen Begriffen ist Python eine hochrangige, dynamisch typisierte und interpretierte Programmiersprache, die strukturierte, objektorientierte und funktionale Programmierparadigmen unterstützt. Kurz gesagt, es ist eine Sprache, die leicht zu erlernen und flexibel zu verwenden ist. Seit Jahren ist Python eine der beliebtesten Programmiersprachen, insbesondere für diejenigen, die gerade erst lernen, wie man programmiert. Jetzt, mit der Beliebtheit des maschinellen Lernens, wird Python mehr denn je verwendet.
Wenn du Python lernst, kannst du nichts falsch machen. Python bietet eine Menge von Funktionen, die eine breite Palette von Menschen ansprechen:
Wenn du gerade erst programmieren lernst, macht dir die Einfachheit des Python-Interpreters den Einstieg sehr leicht.
Wenn du von einer objektorientierten Sprache wie Java kommst, unterstützt Python dieses Programmierparadigma voll und ganz und wird dir sehr vertraut vorkommen.
Wenn du dich mit C oder C++ wohler fühlst, unterstützt Python auch strukturierte Programmierung - und die eingebaute Garbage-Collector-Funktion wird deine Entwicklungserfahrung viel sicherer und schneller machen!
Maschinelles Lernen & Python
Warum Python?
Python ist mit Abstand die beliebteste Sprache für maschinelles Lernen. Es gibt jedoch nichts Besonderes an Python, das es besser für maschinelles Lernen geeignet macht als jede andere moderne Sprache - was Python anders macht, ist, wie einfach es zu erlernen ist.
Aus diesem Grund haben Akademiker und Datenwissenschaftler Python schon vor Jahren als ihre bevorzugte Sprache angenommen, und diese leistungsstarke und kenntnisreiche Gemeinschaft hat eine Menge von kostenlosen Open-Source-Tools geschaffen, die jeder andere aufgreifen und verwenden kann. Tools wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn ermöglichen es jedem, auch wenn er wenig oder gar keine Entwicklungserfahrung hat, die Kraft des maschinellen Lernens zu nutzen.
Warum brauchen wir maschinelles Lernen?
Mit traditionellen Programmiertechniken verwendet ein Entwickler eine Programmiersprache, um Regeln zu schreiben, die Daten aufnehmen und ein Ergebnis produzieren. Es gibt jedoch Probleme, für die es keine gut definierten Regeln gibt - diese Probleme eignen sich nicht für traditionelle Programmiertechniken. Zum Glück gibt es jetzt Tools für maschinelles Lernen, die genau für solche Fälle eingesetzt werden können! Hier ist ein Beispiel:
Stell dir vor, wir möchten ein Programm entwickeln, das Text liest und das Genre der Eingabe bestimmen kann. Ein naiver Ansatz könnte darin bestehen, die Anzahl der Wörter im Text zu berechnen und daraus das Genre abzuleiten. Text mit weniger als 100 Wörtern würde zu einem Ergebnis von "Poesie" führen. Text, der zwischen 100 und 1.000 Wörtern liegt, würde zu "Essay" führen. Alles, was länger ist, würde unser Programm als “Roman” interpretieren.
Offensichtlich ist dieses Programm nicht sehr genau - aber das liegt daran, dass es keine gut definierten Regeln dafür gibt, wie Literatur kategorisiert wird. Stattdessen können und tun Wissenschaftler darüber streiten, ob ein bestimmtes Werk zu Genre A oder Genre B gehört, oder ob es ein völlig originelles Werk ist, das nicht gut in ein bestimmtes bekanntes Genre passt. Aber dort, wo traditionelle Programmiertechniken scheitern, glänzt das maschinelle Lernen und indem wir ein Modell auf einer breiten Palette von Eingaben trainieren, können wir ein Programm erstellen, das mit Leichtigkeit das Genre eines Werkes genau bestimmen kann.
Wie kann ich mit maschinellem Lernen mit Python beginnen?
Um mit maschinellem Lernen mit Python zu beginnen, ist die TensorFlow-Bibliothek eine gute Wahl. Während Industriegiganten möglicherweise hunderte oder sogar tausende von speziellen Tensor-Processing-Einheiten (TPUs) einsetzen, um Modelle wie GPT-4 zu trainieren, kannst du mit nichts anderem als deinem aktuellen Computer anfangen. Sobald Python und sein Paketmanager Pip auf deinem Computer installiert sind, musst du nur noch die CPU-Version von TensorFlow auf deinem Computer installieren, indem du den folgenden Befehl ausführst:
pip install tensorflow-cpu
Danach kannst du TensorFlow in deinem Python-Code einfach durch Importieren der Abhängigkeit verwenden:
import tensorflow as tf
Jetzt solltest du in der Lage sein, die Keras-API zu verwenden, um die Daten zu trainieren, die du brauchst, um jedes Problem zu lösen, das du dir vorstellen kannst!
Welche Jobmöglichkeiten gibt es mit maschinellem Lernen?
Wenn du das maschinelle Lernen beherrschst, stehen dir viel mehr Jobchancen offen als je zuvor. In der heutigen Zeit versuchen die Unternehmen, Techniken des maschinellen Lernens zu nutzen, wo und wie sie können. Aber das bedeutet nicht unbedingt, dass es Millionen von offenen Stellen für Ingenieure für maschinelles Lernen geben wird.
Tatsächlich stellen viele Unternehmen möglicherweise überhaupt niemanden mit dem Titel "Ingenieur für maschinelles Lernen" ein, sondern stellen eher Software-Ingenieure im Allgemeinen ein und bevorzugen diejenigen, die gezeigt haben, dass sie in der Lage sind, aktuelle Prozesse durch den Einsatz moderner Techniken des maschinellen Lernens zu verbessern. Mit dem gesagt, halte Ausschau nach Stellenangeboten für die folgenden Rollen:
Ingenieur für maschinelles Lernen: In dieser Rolle baut und verwaltet ein Mitarbeiter Plattformen für Projekte des maschinellen Lernens. Sie trainieren möglicherweise nicht selbst die Modelle, sind aber stark daran beteiligt, den Prozess so effizient wie möglich zu gestalten.
Datenwissenschaftler: Ein moderner Datenwissenschaftler ist dafür verantwortlich, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren - dies beinhaltet häufig die Verwendung eines maschinellen Lernmodells.
Software-Ingenieur: Dieser Mitarbeiter ist für den gesamten Softwareentwicklungsprozess verantwortlich. Achte auf Rollen, die "KI", "Machine Learning" oder "Deep Learning" in der Beschreibung haben.
Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, was Python und maschinelles Lernen für deine Tech-Karriere tun können, solltest du dir die neue KI-Schule von Ironhack ansehen und herausfinden, welcher Kurs (oder welche Kurse!) für deine Bedürfnisse geeignet ist.
