Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der es Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass sie explizite Programme sind. Die Algorithmen werden in der Regel in überwachte und unüberwachte Algorithmen eingeteilt. Überwachtes Maschinelles Lernen macht Vorhersagen oder Klassifizierungen auf der Grundlage bekannter Beispiele, während unbeaufsichtigtes Lernen sich ausschließlich auf Rohdaten stützt.

Warum ist Maschinelles Lernen wichtig?

Maschinelles Lernen kann komplexe und verborgene Muster in Daten aufdecken und so Erkenntnisse ermitteln, die traditionellen Analysen möglicherweise entgehen. Es eignet sich hervorragend für die prädiktive Modellierung und ermöglicht die Vorhersage künftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten. Darüber hinaus eignet es sich gut für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und ermöglicht das Verstehen und Erzeugen menschlicher Sprache, was den Rahmen herkömmlicher Analyseverfahren sprengt.

Beispiele für Maschinelles Lernen

Im Folgenden sind einige gängige Verwendungszwecke aufgeführt:

• Persönliche Assistenten wie Amazon Alexa und Apple Siri nutzen ML, um gesprochene Anweisungen zu verstehen, historisches Lernen anzuwenden und Aktionen auszuführen.
• Betrugserkennung nutzt Maschinelles Lernen , um potenziell betrügerische Transaktionen zu erkennen.
• Die Verarbeitung natürlicher Sprache NLP) verwendet es, um Sprache in Text zu übersetzen.
• Die Nutzung Social media umfasst das Verfolgen von Feeds zu einem Thema und das Erkennen der Stimmung in den Dialogen.
• Plattformen wie LinkedIn verwenden es, um Autoren von Beiträgen zu empfehlen, an denen ein Nutzer interessiert sein könnte, oder um potenziellen Gruppen beizutreten.
• ML kann das Verhalten des Netzwerkverkehrs überwachen, um potenzielle Angriffe auf das Netzwerk zu erkennen und abzufangen.
• Shopping-Websites nutzen Maschinelles Lernen für Empfehlungen auf der Grundlage früherer Einkäufe und des Browserverlaufs.
• Im Gesundheitswesen können Leistungserbringer aus Testergebnissen, die auf mögliche Probleme hinweisen, Erkenntnisse gewinnen und mit Hilfe von Maschinelles Lernen Behandlungsempfehlungen entwickeln.
• Redakteure können auf der Grundlage des Inhalts ihrer Artikel Bildempfehlungen erhalten.

Maschinelles Lernen Projekte

Ein ML-Projekt umfasst mehrere Schritte, darunter die folgenden:

• Die wichtigsten Bestandteile eines Modells für Maschinelles Lernen sind die Auswahl und Sammlung von Daten. Je mehr Datenpunkte ein Modell auswertet, desto genauer werden die Vorhersagen sein. Die traditionelle Data Analytics erfordert in der Regel mehr Datenaufbereitung. Im Gegensatz dazu stützen sich die Modelle des Maschinelles Lernen auf große Mengen weniger verfeinerter Rohdaten, um nach Erkenntnissen zu suchen und Vorhersagen zu verbessern.
• Die Datenaufbereitung kommt den Datensätzen zugute, die mit Modellen des Maschinelles Lernen erstellt wurden. Die praktische Vorbereitung umfasst das Herausfiltern irrelevanter Inhalte und abweichender Werte sowie das Füllen von Lücken.
• Bei der Modellauswahl wird der beste Algorithmus für das training des Modells ausgewählt.
• Bei training werden die ausgewählten Algorithmen in einem iterativen Verfahren auf Datensätze angewendet, um die Vorhersagegenauigkeit feinabstimmen .
• Bei der Modellevaluierung werden die Ausgabevorhersagen anhand von Validierungsdatensätzen oder -werten getestet, um die Genauigkeit des Modells besser zu verstehen.
• Bei der Parameterabstimmung wird das Modell angepasst, um seine Wirksamkeit zu verbessern.
• Das Ergebnis des Projekts ist eine Reihe von Vorhersagen.

Maschinelles Lernen Tools

Akkord.net

Accord.net bietet ML-Bibliotheken für die Audio- und Bildverarbeitung. Die angebotenen Algorithmen umfassen numerische lineare Algebra, numerische Optimierung, Statistik, künstliche neuronale Netze und Signalverarbeitung.

Amazonas SageMaster

Entwickelt für AWS-Benutzer zum Entwerfen und trainieren ML-Modellen. Enthält Tools für ML-Operationen mit einer Auswahl an Tools zur Verwendung in ML-Workflows.

Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib ist ein verteiltes Framework für Maschinelles Lernen. Der Spark-Kern wird an der Spitze entwickelt. MLlib umfasst Algorithmen für Regression, Clustering, Filter und Entscheidungsbäume.

Apachenmännchen

Apache Manhout unterstützt Datenwissenschaftler durch die Bereitstellung von Algorithmen für Präprozessoren, Regression, Clustering, Empfehlungssysteme und verteilte lineare Algebra. Für gängige mathematische Operationen sind JAVA enthalten.

Azure Maschinelles Lernen Studio

Azure Maschinelles Lernen ist der Versuch von Microsoft, mit Google AutoML zu konkurrieren. Es enthält eine grafische Benutzeroberfläche, um Daten mit ML-Modulen zu verbinden.

Café

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) ist ein Tool zur Unterstützung von Deep-Learning-Anwendungen, das eine C++- und Python umfasst. Caffe steht unter einer BSD-Lizenz.

Google Cloud AutoML

Die Cloud bietet vortrainierte Modelle, mit denen Benutzer Dienste für die Text- und Spracherkennung erstellen können.

IBM Watson

IBM bietet eine Weboberfläche für Watson an, die besonders stark in der Verarbeitung natürlicher Sprache ist.

Jupyter-Notebook

Das Jupyter Notebook ist bei Dateningenieuren, die Julia, Python und R unterstützen, sehr beliebt.

Keras

Keras wird für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen und die Verteilung des training von Deep-Learning-Modellen verwendet.

NN öffnen

Open NN implementiert neuronale Netzwerke mit Schwerpunkt auf Deep Learning und prädiktiver Analyse.

Qwak

Qwak ist eine Reihe von Werkzeugen für die Entwicklung von ML-Modellen mit Stärken in den Bereichen Versionierung und Produktionstests.

Scikit-Learn

Scikit-Learn ist ein Toolset für die prädiktive Datenanalyse und Modellauswahl. Die Bibliothek der Werkzeuge ist mit einer BSD-Softwarelizenz erhältlich.

Schneller Bergmann

Rapid Miner konzentriert sich auf die Datenwissenschaften mit einer Reihe von data mining, Deployment und Funktionen.

TensorFlow

TensorFlow ist ein freies, quelloffenes Framework , das ML und neuronale Netzwerkmodelle verwendet. TensorFlow wird für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildverarbeitung verwendet. Eine JavaScript- und Python kann Code sowohl auf CPUs als auch auf GPUs ausführen.

Die Actian Datenplattform

Die Actian Data Platform ist eine skalierbar Analyseplattform mit einem reichhaltigen Funktionsumfang für das Einlesen, Organisieren, Analysieren und Veröffentlichen von Daten. Maschinelles Lernen Ingenieure und Datenwissenschaftler können Datenpipelines leicht automatisieren, indem sie sich mit Hilfe vordefinierter Konnektoren mit Datenquellen verbinden und Daten für ihre Maschinelles Lernen Modelle transformieren.