Künstliche Intelligenz – Big Data, Neuronale Netze, Maschinelles Lernen verstehen & verwenden

Die Evolution von Big Data, Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz

Die Entwicklungen in Big Data, Data Science, Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) haben die Art und Weise, wie wir Daten verstehen und nutzen, revolutioniert. Algorithmen verstehen und anwenden können.

Big Data – Der Schatz der Datenmengen

Big Data umfasst mehr als nur große Datensätze. Es geht um die effiziente Verwaltung, Analyse und Extraktion von Wissen aus enormen Datenmengen. Technologien wie Hadoop ermöglichen die verteilte Verarbeitung, während Apache Spark schnelle Datenverarbeitung in Echtzeit bietet.

Data Science – Die Kunst der Datenanalyse

Data Science verbindet Statistik, Mathematik und Informatik, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Von der Datensammlung über die Datenbereinigung bis zur Modellierung sind Data Scientists entscheidend für die Umwandlung von Rohdaten in relevante Informationen.

Machine Learning – Die Revolution des Lernens

Machine Learning ermöglicht es Computern, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizite Programmierung. Klassifikation, Regression, Clustering und assoziatives Lernen sind Schlüsselbereiche. Algorithmen wie Lineare Regression, DBSCAN,  Random Forest, Multi Layer Perceptron (MLP), Gradient Boosting Machines (GBR), Neuronale Netzwerke (NN), LSTM (Long Short-Term Memory) und GANs (Generative Adversarial Networks) treiben die Innovation voran.

Künstliche Intelligenz – Die Imitation des Denkens

Künstliche Intelligenz strebt danach, menschenähnliches Denken nachzuahmen. Deep Learning (DL), eine Unterkategorie von ML, verwendet tiefe neuronale Netzwerke. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht die Verarbeitung menschlicher Sprache, während Computer Vision die visuelle Wahrnehmung verbessert.

Algorithmen im Detail – Von Entscheidungsbäumen bis zu Neuronalen Netzen

In Machine Learning gibt es eine Vielzahl von Algorithmen für spezifische Aufgaben. Entscheidungsbäume (Decision Tree) eignen sich gut für Klassifikationsprobleme, während Neuronale Netze komplexe Muster lernen können. Support Vector Machines (SVM) bewähren sich in der Mustererkennung, während k-Means hervorragend für das Clustern geeignet ist.

Programmierung und Dataset-Erstellung – Die Basis der Datenpraxis

Die Programmierung in Sprachen wie Python und R ist entscheidend. Die Erstellung von Datasets erfordert nicht nur das Sammeln von Daten, sondern auch deren Bereinigung und Strukturierung. Das Normalisieren von Daten stellt sicher, dass verschiedene Maßeinheiten in einem einheitlichen Rahmen vorliegen.

Künstliche Intelligenz Training – Die Feinheiten des Modelllernens verstehen

Das Training von Modellen ist ein kritischer Schritt. Überwachtes Training (Supervised Learning) verwendet gelabelte Daten, während unüberwachtes Training (Unsupervised Leanrning) auf nicht gelabelten Daten basiert. Cross-Validation hilft, die Robustheit und Leistung eines Modells zu beurteilen.

Fazit: Die Synergie von Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz

Big Data, Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz sind miteinander verbunden und treiben Innovationen voran. Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verstehen, sie in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln und maschinelles Lernen anzuwenden, öffnet Türen zu neuen Horizonten. Ob in der Wissenschaft, Wirtschaft oder im täglichen Leben – die Synergie dieser Bereiche verändert die Welt, in der wir leben, und verspricht eine Zukunft voller Entdeckungen und Fortschritte.

Code Beispiele in Python für Algorithmen in Machine Learning und Neuronale Netzwerke

Data Science – Grundlegende Statistik Analyse mit Pandas & Fehlende Werte im Datensatz finden mit Numpy oder Pandas (NaN) – Python

Wir arbeiten mit Python & zusätzlichen Python-Bibliotheken (Erweiterungen) wie Numpy & Pandas, um einen CSV Datensatz grundlegend auf statistische Daten zu erforschen. Dies können Zusammenhänge sowie Unterschiede in den Daten-Spalten & Zeilen sowie dessen Werteverteilung sein.

Eine kurze Einführung: Machine Learning in Python, SkLearn, Numpy & Pandas

Ziel ist es bedeutende Information aus den Analysen zu ziehen bzw. Erkenntnis zu gewinnen, die für jede weitere Datenverarbeitung von maximaler Bedeutung sein wird.  Zusätzlich prüfen wir die Daten auf fehlende Werte. Sollten Werte im Datensatz unvollständig sein oder einzeln fehlen, gilt es zuerst diese Fehler zu lokalisieren sowie zu beheben. Ein korrekter Datensatz ist die Grundbedingung für alle weiteren Berechnungen, Machine Learning Algorithmen sowie neuronale Netzte. Die Ergebnisse des Trainingsprozesses hängen von einem guten sowie korrekten Datensatz ab. Achten Sie darauf!

import numpy as np
import pandas as pd

# Beispiel-CSV-Datei
csv_dateipfad = 'beispiel.csv'

# CSV-Datei mit Pandas laden
dataframe = pd.read_csv(csv_dateipfad)

# Statistische Informationen mit Pandas
statistik = dataframe.describe()
print("Statistische Informationen:")
print(statistik)

# Überprüfen auf fehlende Werte (NaN) mit Pandas
fehlende_werte = dataframe.isnull().sum()
print("\nFehlende Werte:")
print(fehlende_werte)

# Überprüfen auf fehlende Werte (NaN) mit NumPy
fehlende_werte_numpy = np.isnan(dataframe.to_numpy()).sum(axis=0)
print("\nFehlende Werte mit NumPy:")
print(fehlende_werte_numpy)

Künstliche Intelligenz verstehen – Beispiel Lineare Regression

In diesem Beispiel wissen wir dass der Datensatz vollständig ist. Wir brauchen also nicht mehr die Statistik sowie auf fehlende Werte analysieren. Der Datensatz wird aufgeteilt und ein Algorithmus gewählt. In diesem Fall eine Lineare Regression. Die Variable “modell” ist Ihr Machine Learning Algorithmus und Sie können den Algorithmus mit Ihrem aufgeteilten Datensatz trainieren. Danach wir mit einem Testdatensatz (X-test) eine Vorhersage (Prediction) getroffen. Dieses Beispiel soll zeigen, wie der generelle Ablauf ist, um ein Modell durch einen Datensatz zu trainieren und Vorhersagen zu treffen. Es gilt jedoch eine Menge an Details in der praktischen sowie technischen Umsetzung zu beachten, die den Rahmen dieses Beitrags deutlich sprengen würde. Sie können diese und weitere Inhalten in unserem Programmierkurs oder Workshop für Künstliche Intelligenz – Big Data Science erfahren.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Lade ein Datenset
dataset = pd.read_csv("datenset.csv")

# Teile die Daten in Trainings- und Testsets auf
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset[['Feature1', 'Feature2']], dataset['Zielvariable'], test_size=0.2, random_state=42)

# Initialisiere das lineare Regressionsmodell
modell = LinearRegression()

# Trainiere das Modell
modell.fit(X_train, y_train)

# Mache Vorhersagen
vorhersagen = modell.predict(X_test)