Machine Learning mit Python

Im Zeitalter von Big Data stehen Unternehmen und Organisationen zunehmend vor der Herausforderung, wachsende Datenmengen strukturieren und analysieren zu können. Traditionelle Werkzeuge der Datenverarbeitung stoßen diesbezüglich schnell an ihre Grenzen. Vor allem die Programmiersprache Python stellt durch seine Analysefähigkeit hierfür ein nützliches Tool dar und bietet Unternehmen somit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil für unternehmensspezifische Fragestellungen.
 

Python, die Programmiersprache der Zukunft!

Unternehmen aller Branchen treffen Entscheidungen auf Basis umfangreicher Datenanalysen und mithilfe von Business Intelligence, Data Science und Machine Learning. Wichtiger Baustein für die Analyse großer Datenmengen ist Python, die als Open Source Software von der Python Software Foundation gepflegt wird.

Aus mehreren Gründen ist Python für Unternehmen interessant. Auf der einen Seite ermöglicht es eine schnelle und einfache Entwicklung von Software. Auf der anderen Seite handelt es sich bei Python um eine plattformunabhängige Sprache, die unter allen Betriebssystemen genutzt werden kann. Python bedient unterschiedliche Programmierparadigmen, wie objektorientierte, aspektorientierte, prozedurale oder funktionale Programmierung. Dank einer übersichtlichen Syntax und umfangreichen Standardbibliothek ist Python ein sehr beliebtes Instrument für die Datenanalyse und -visualisierung. Python zielt daher auf die leichte Erkennbarkeit und gute Lesbarkeit des Codes ab und stellt zudem eine gute Datenbankschnittstelle bereit.

Als Programmiersprache ist Python ein wichtiger Bestandteil in der Entwicklung künstlicher Intelligenz und damit größter Innovations- und Technologietreiber im Bereich des Machine Learnings. Machine Learning ist dem Themenfeld Artificial Intelligence (deutsch: künstliche Intelligenz) zuzuordnen, welches die automatisierte Entwicklung von Algorithmen beschreibt. Der Fokus liegt hier vor allem auf der Optimierung von Ergebnissen und Vorhersagen durch Lernprozesse.

Schon heute nutzen Unternehmen Machine Learning, um Prozesse zu automatisieren bzw. zu optimieren. Machine Learning hilft ihnen, Problemlösungen im visuellen Bereich, in der Spracherkennung oder der Robotik zu identifizieren. So wird Machine Learning bspw. auch von Facebook oder Amazon genutzt.

 

Die Leistungen der Ancud zu Machine Learning

  • Beratung bei der Durchführung von Machine Learning Projekten
     
  • Individuelle Entwicklung von Algorithmen und Modellen zur Vorhersage von z.B. dem Verhalten ihrer Kunden oder Geschäftsprozesse
     
  • Beratung bei der Konzeption eines geeigneten Machine Learning / Data Science Stacks
     
  • Durchführung komplexer Analysen zu Fragestellungen aus vielen Geschäftsbereichen
     
  • Anwendung statistischer Methoden zur Mustererkennung
     
  • Evaluierung der gefundenen Muster und Bestimmung  von Zusammenhängen
     
  • Durchführung von individuellen Schulungen im Bereich Python und Machine Learning und Datenanalyse
     
  • Erstellung von Recommender Systemen
     
  • Erstelllung von Modellen für Customer Relationship Management Analysis
     
  • Erstellung von Modellen zur Vorhersage des Customer Lifetime Values


Für die Abwägung ihrer Leistungsanfrage möchten wir ihnen im Folgenden weitere Informationen zu Python und Maschine Learning bereitstellen.

 

Konzept für Machine Learning

Im Speziellen gibt es zahlreiche Konzepte für Machine Learning mit Python, welche in überwachte und unüberwachte Schemata unterteilt werden können. Mittels (1) überwachtem Lernen können Voraussagen über unbekannte oder zukünftige Daten getroffen werden. Dabei werden Muster in Daten erkannt und mit einem Zielattribut verknüpft. Diese Muster werden auch dafür genutzt, um die Werte des Zielattributs in zukünftigen Daten vorherzusagen. Im Gegensatz dazu ist das (2) unüberwachte Lernen in der Lage, intrinsische Strukturen von Daten zu erkennen, um sinnvolle Informationen, ohne Hinweise auf eine Zielvariable, zu extrahieren. Häufig wird dieser Lernansatz verwendet, um die Parameter für das überwachte Lernen auszusuchen.

 

Überwachtes Machine Learning

Die meisten Algorithmen können in die Kategorie des überwachten Lernens eingeordnet werden. Dabei wird von einem vohersagbaren Datensatz ausgegangen, welcher als Grundlage für Vorhersagen bei nicht annotierten Daten genutzt wird.

Durch das statistische Verfahren der Regressionsanalyse können Vorhersagen über stetige Ergebnisse getroffen werden. Bspw. können durch die Methodik der linearen Regression Beziehungen zwischen einer abhängigen Variable und mehreren unabhängigen Variablen modelliert werden, um wichtige Zusammenhänge zwischen diesen zu erkennen. Eine weitere Methode des überwachten Lernens stellt die Klassifikation dar. In diesem Zusammenhang findet das Vorhersagemodell k-Nächsten Nachbarn Verwendung, wobei die Klassifizierung einer Datenmenge in Abhängigkeit ihrer nächsten Nachbarn beschrieben wird. Eine weitere statistische Klassifikationsmethode beschreibt die Bayes-Klassifikation, womit die Wahrscheinlichkeit vorhergesagt wird, mit der ein Objekt zu einer bestimmten Klasse gehört. Weit verbreitet ist der Naive Bayes-Klassifikator aufgrund der Klassifizierungsgeschwindigkeit in der Textanalyse bspw. im Spam-Filter von E-Mail Serveranwendungen.

 

Unüberwachtes Machine Learning

Eine klassische Methode im unüberwachten Lernen ist das Clustering, wobei ausschließlich mit nicht annotierten Daten gearbeitet wird. Beim betrachten einer Datenquelle werden die Daten in irgendeiner Art einem Cluster zugeordnet.

Innerhalb dieser Methodik kann zwischen unterschiedlichen Verfahrenstypen unterschieden werden. Ein alternativer Ansatz für das Clustern beschreibt das agglomerative hierarchische Clustering, wodurch ähnliche Cluster zu einem größeren Cluster vereinigt werden. Ein Vorteil dieser riesen Cluster besteht im Aufspalten und Generieren einer beliebig neue Anzahl an Cluster. Ein weiteres Verfahren kann durch das k-Means-Clustering beschrieben werden, bei dem die exakte Anzahl an Clustern k von Beginn an festgelegt ist und diesen die Objekte zugeordnet werden müssen.

 

Python Bibliotheken

Im Folgenden sollen kurz die wichtigsten Bibliotheken von Python charakterisiert werden, welche für die Datenanalyse, Predictive Analytics und Machine Learning relevant sind. Auf diese Vielfalt greifen wir zurück und setzen diese zielgerichtet ein.

  • NumPy ist eine der zentralen Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen mit Python. Es bietet einerseits umfangreiche Funktionen zur Handhabung von großen N-dimensionalen Arrays und Matrizen, und andererseits die Unterstützung für komplexe mathematische Operationen auf Arrays.
     
  • SciPy ist neben NumPy eine weitere Bibliothek zum wissenschaftlichen Rechnen mit Python. Sie enthält u.a. Module für linearer Algebra, Optimierung, Integration, Interpolation, Lösung von Differentialgleichungen sowie Signal- und Bildverarbeitung.
     
  • matplotlib ist eine Bibliothek zur Erstellung von Visualisierungen mit Python. Sie bietet sowohl 2D als auch 3D Darstellungsmöglichkeiten. Zudem können interaktive Schaubilder erstellt werden.
     
  • scikit-learn bietet, basierend auf NumPy, SciPy und matplotlib, eine große Auswahl an einfach einzusetzenden Tools für den Bereich Data Mining und Datenanalyse. Dazu zählen auch zentrale Algorithmen für Clustering, Klassifikation und Regression.
     
  • Mlpy ist eine rein auf Machine Learning ausgelegte Bibliothek, welche auf NumPy und SciPy basiert.
     
  • Pandas vereinfacht die Datenverarbeitung und -analyse mit Python. Im Speziellen biete sie Datenstrukturen und Operationen zur Manipulation von numerischen Datentabellen und Zeitserien.

Wir betreuen und beraten Sie ebenfalls bei Projekten im Bereich Machine Learning mit Python. Dabei profitieren Sie von unserem umfangreichen Wissen über Machine Learning Algorithmen, Deep Learning und Business Intelligence.

Haben Sie Fragen? Dann schreiben Sie uns an info@ancud.de oder rufen Sie uns an unter
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