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Tutorial zum maschinellen Lernen

ML-Tutorial

Das Tutorial zum maschinellen Lernen behandelt grundlegende und fortgeschrittene Konzepte und ist speziell für Studenten und erfahrene Berufstätige konzipiert.

Dieses Tutorial zum maschinellen Lernen hilft Ihnen, eine solide Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens zu erhalten und eine breite Palette von Techniken zu erkunden, darunter überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen.



Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die auf der Grundlage der von ihnen aufgenommenen Daten lernen oder ihre Leistung verbessern. Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf Systeme oder Maschinen bezieht, die der menschlichen Intelligenz ähneln. Maschinelles Lernen und KI werden häufig gemeinsam diskutiert und die Begriffe werden gelegentlich synonym verwendet, obwohl sie nicht dasselbe bedeuten. Ein entscheidender Unterschied besteht darin, dass zwar alles maschinelle Lernen KI ist, aber nicht jede KI maschinelles Lernen ist.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist das Forschungsgebiet, das Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. ML ist eine der aufregendsten Technologien, die man jemals gesehen hat. Wie der Name schon sagt, verleiht es dem Computer das, was ihn dem Menschen ähnlicher macht: Die Fähigkeit zu lernen. Maschinelles Lernen wird heute aktiv eingesetzt, vielleicht an viel mehr Orten, als man erwarten würde.

Aktuelle Artikel zum maschinellen Lernen

Inhaltsverzeichnis

Merkmale des maschinellen Lernens

  • Maschinelles Lernen ist eine datengesteuerte Technologie. Große Datenmengen, die täglich von Organisationen generiert werden. Durch bemerkenswerte Beziehungen in Daten können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen.
  • Maschinen können aus vergangenen Daten lernen und sich automatisch verbessern.
  • Aus dem gegebenen Datensatz werden verschiedene Muster in den Daten erkannt.
  • Für große Unternehmen ist das Branding wichtig und es wird einfacher, einen relevanten Kundenstamm anzusprechen.
  • Es ähnelt dem Data Mining, da es sich auch um die Verarbeitung großer Datenmengen handelt.

Einführung :

  1. Erste Schritte mit maschinellem Lernen
  2. Eine Einführung in maschinelles Lernen
  3. Was ist maschinelles Lernen?
  4. Einführung in Daten im maschinellen Lernen
  5. Maschinelles Lernen entmystifizieren
  6. ML – Anwendungen
  7. Beste Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen
  8. Künstliche Intelligenz | Eine Einleitung
  9. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
  10. Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
  11. Agenten in der künstlichen Intelligenz
  12. 10 grundlegende Interviewfragen zum maschinellen Lernen

Datenverarbeitung verstehen
  • Python | Erstellen Sie Testdatensätze mit Sklearn
  • Python | Generieren Sie Testdatensätze für maschinelles Lernen
  • Python | Datenvorverarbeitung in Python
  • Datenreinigung
  • Funktionsskalierung – Teil 1
  • Funktionsskalierung – Teil 2
  • Python | Etikettenkodierung von Datensätzen
  • Python | Eine Hot-Kodierung von Datensätzen
  • Umgang mit unausgeglichenen Daten mit SMOTE und Near Miss-Algorithmus in Python
  • Dummy-Variablenfalle in Regressionsmodellen

    • Überwachtes Lernen :

    1. Erste Schritte mit der Klassifizierung
    2. Grundkonzept der Klassifizierung
    3. Arten von Regressionstechniken
    4. Klassifizierung vs. Regression
    5. ML | Arten des Lernens – Überwachtes Lernen
    6. Klassifizierung mehrerer Klassen mit scikit-learn
    7. Gradientenabstieg :
      • Gradient Descent-Algorithmus und seine Varianten
      • Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)
      • Mini-Batch-Gradientenabstieg mit Python
      • Optimierungstechniken für den Gradientenabstieg
      • Einführung in den Momentum-basierten Gradientenoptimierer
    8. Lineare Regression :
      • Einführung in die lineare Regression
      • Gradientenabstieg in der linearen Regression
      • Mathematische Erklärung für die Funktionsweise der linearen Regression
      • Normalgleichung in der linearen Regression
      • Lineare Regression (Python-Implementierung)
      • Einfache lineare Regression mit R
      • Univariate lineare Regression in Python
      • Multiple lineare Regression mit Python
      • Multiple lineare Regression mit R
      • Lokal gewichtete lineare Regression
      • Verallgemeinerte lineare Modelle
      • Python | Lineare Regression mit sklearn
      • Lineare Regression mit Tensorflow
      • Ein praktischer Ansatz zur einfachen linearen Regression mit R
      • Lineare Regression mit PyTorch
      • Pyspark | Lineare Regression mit Apache MLlib
      • ML | Boston Housing Kaggle Challenge mit linearer Regression
    9. Python | Implementierung von Polynomielle Regression
    10. Softmax-Regression mit TensorFlow
    11. Logistische Regression :
      • Logistische Regression verstehen
      • Warum logistische Regression bei der Klassifizierung?
      • Logistische Regression mit Python
      • Kostenfunktion in der logistischen Regression
      • Logistische Regression mit Tensorflow
    12. Naiver Bayes Klassifikatoren
    13. Unterstützungsvektor:
      • Unterstützen Sie Vector Machines (SVMs) in Python
      • SVM-Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV
      • Support Vector Machines (SVMs) in R
      • Verwenden von SVM zur Durchführung einer Klassifizierung eines nichtlinearen Datensatzes
    14. Entscheidungsbaum:
      • Entscheidungsbaum
      • Entscheidungsbaum-Regression mit sklearn
      • Entscheidungsbaum-Einführung mit Beispiel
      • Implementierung eines Entscheidungsbaums mit Python
      • Entscheidungsbaum in der Softwareentwicklung
    16. Zufälliger Wald:
      • Zufällige Waldregression in Python
      • Ensemble-Klassifikator
      • Abstimmungsklassifikator mit Sklearn
      • Absackklassierer

    Unbeaufsichtigtes Lernen :

    1. ML | Arten des Lernens – Unüberwachtes Lernen
    2. Überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen
    3. Clustering im maschinellen Lernen
    4. Verschiedene Arten von Clustering-Algorithmen
    5. K bedeutet Clustering – Einführung
    6. Elbow-Methode für den optimalen Wert von k in KMeans
    7. Zufällige Initialisierungsfalle in K-Means
    8. ML | K-means++-Algorithmus
    9. Analyse von Testdaten mit K-Means Clustering in Python
    10. Mini-Batch-K-Means-Clustering-Algorithmus
    11. Mean-Shift-Clustering
    12. DBSCAN – Dichtebasiertes Clustering
    13. Implementierung des DBSCAN-Algorithmus mit Sklearn
    14. Fuzzy-Clustering
    15. Spektrale Clusterbildung
    16. OPTICS-Clustering
    17. OPTICS-Clustering-Implementierung mit Sklearn
    18. Hierarchisches Clustering (agglomeratives und divisives Clustering)
    19. Implementierung von agglomerativem Clustering mit Sklearn
    20. Gaußsches Mischungsmodell

    Verstärkungslernen:

    1. Verstärkungslernen
    2. Reinforcement-Learning-Algorithmus: Python-Implementierung mithilfe von Q-Learning
    3. Einführung in die Thompson-Probenahme
    4. Genetischer Algorithmus für Reinforcement Learning
    5. SARSA Reinforcement Learning
    6. Q-Learning in Python

    Dimensionsreduktion:

    1. Einführung in die Dimensionsreduktion
    2. Einführung in Kernel-PCA
    3. Hauptkomponentenanalyse (PCA)
    4. Hauptkomponentenanalyse mit Python
    5. Low-Rank-Annäherungen
    6. Überblick über die lineare Diskriminanzanalyse (LDA)
    7. Mathematische Erklärung der linearen Diskriminanzanalyse (LDA)
    8. Generalisierte Diskriminanzanalyse (GDA)
    9. Unabhängige Komponentenanalyse
    10. Feature-Mapping
    11. Zusätzlicher Baumklassifizierer für die Merkmalsauswahl
    12. Chi-Quadrat-Test zur Merkmalsauswahl – Mathematische Erklärung
    13. ML | T-verteilter stochastischer Neighbor Embedding (t-SNE)-Algorithmus
    14. Python | Wie und wo wendet man Feature Scaling an?
    15. Parameter für die Funktionsauswahl
    16. Unter- und Überanpassung beim maschinellen Lernen

    Verarbeitung natürlicher Sprache :

    1. Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache
    2. Textvorverarbeitung in Python | Set 1
    3. Textvorverarbeitung in Python | Satz 2
    4. Entfernen von Stoppwörtern mit NLTK in Python
    5. Text mit NLTK in Python tokenisieren
    6. So funktioniert die Tokenisierung von Text, Sätzen und Wörtern
    7. Einführung in Stemming
    8. Wortstammbildung mit NLTK
    9. Lemmatisierung mit NLTK
    10. Lemmatisierung mit TextBlob
    11. Wie erhalte ich Synonyme/Antonyme von NLTK WordNet in Python?

    Neuronale Netze :

    1. Einführung in künstliche neutrale Netzwerke | Set 1
    2. Einführung in künstliche neuronale Netze | Satz 2
    3. Einführung in ANN (Künstliche Neuronale Netze) | Set 3 (Hybridsysteme)
    4. Einführung in ANN | Set 4 (Netzwerkarchitekturen)
    5. Aktivierungsfunktionen
    6. Implementierung des Trainingsprozesses für künstliche neuronale Netze in Python
    7. Ein neuronales Netzwerk mit einem einzelnen Neuron in Python
    8. Faltungs-Neuronale Netze
      • Einführung in das Faltungs-Neuronale Netzwerk
      • Einführung in die Pooling-Schicht
      • Einführung in die Polsterung
      • Arten der Polsterung in der Faltungsschicht
      • Anwendung eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks auf einen Mnist-Datensatz
    9. Wiederkehrende neuronale Netze
      • Einführung in das wiederkehrende neuronale Netzwerk
      • Erklärung wiederkehrender neuronaler Netze
      • seq2seq-Modell
      • Einführung in das Langzeit-Kurzzeitgedächtnis
      • Erklärung der Langzeit-Kurzzeitgedächtnisnetzwerke
      • Gated Recurrent Unit Networks (GAN)
      • Textgenerierung mithilfe von Gated Recurrent Unit Networks
    10. GANs – Generative Adversarial Network
      • Einführung in das Generative Adversarial Network
      • Generative Adversarial Networks (GANs)
      • Anwendungsfälle generativer gegnerischer Netzwerke
      • Aufbau eines generativen gegnerischen Netzwerks mit Keras
      • Modaler Kollaps in GANs
    11. Einführung in Deep Q-Learning
    12. Implementierung von Deep Q-Learning mit Tensorflow

    ML – Bereitstellung:

    1. Stellen Sie Ihre Web-App für maschinelles Lernen (Streamlit) auf Heroku bereit
    2. Stellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen mithilfe der Streamlit-Bibliothek bereit
    3. Stellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen mit Flask bereit
    4. Python – Erstellen Sie Benutzeroberflächen für das Prototyping von Modellen für maschinelles Lernen mit Gradio
    5. Wie bereitet man Daten vor, bevor man ein Modell für maschinelles Lernen bereitstellt?
    6. Bereitstellen von ML-Modellen als API mithilfe von FastAPI
    7. Bereitstellung von Scrapy Spider auf ScrapingHub

    ML – Anwendungen:

    1. Niederschlagsvorhersage mittels linearer Regression
    2. Identifizieren handgeschriebener Ziffern mithilfe der logistischen Regression in PyTorch
    3. Kaggle-Brustkrebs-Wisconsin-Diagnose mittels logistischer Regression
    4. Python | Implementierung eines Filmempfehlungssystems
    5. Unterstützen Sie Vector Machine zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen in C++
    6. Entscheidungsbäume – Puzzle mit gefälschten (gefälschten) Münzen (Puzzle mit 12 Münzen)
    7. Erkennung von Kreditkartenbetrug
    8. NLP-Analyse von Restaurantbewertungen
    9. Anwendung multinomialer naiver Bayes-Methoden auf NLP-Probleme
    10. Bildkomprimierung mithilfe von K-Means-Clustering
    11. Tiefes Lernen | Bildunterschriftengenerierung mit den Avengers EndGames-Charakteren
    12. Wie nutzt Google maschinelles Lernen?
    13. Wie nutzt die NASA maschinelles Lernen?
    14. 5 verblüffende Möglichkeiten, wie Facebook maschinelles Lernen nutzt
    15. Gezielte Werbung durch maschinelles Lernen
    16. Wie wird maschinelles Lernen von namhaften Unternehmen genutzt?

    Sonstiges:

    1. Mustererkennung | Einführung
    2. Berechnen Sie die Effizienz des binären Klassifikators
    3. Logistische Regression vs. Entscheidungsbaumklassifizierung
    4. R vs. Python in der Datenwissenschaft
    5. Erläuterung der grundlegenden Funktionen des A3C-Algorithmus
    6. Differenzielle Privatsphäre und Deep Learning
    7. Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning
    8. Einführung in Multi-Task Learning (MTL) für Deep Learning
    9. Die 10 wichtigsten Algorithmen, die jeder Machine-Learning-Ingenieur kennen sollte
    10. Azure Virtual Machine für maschinelles Lernen
    11. 30 Minuten zum maschinellen Lernen
    12. Was ist AutoML im maschinellen Lernen?
    13. Verwirrungsmatrix im maschinellen Lernen

    Voraussetzungen zum Erlernen von maschinellem Lernen

    • Kenntnisse in linearen Gleichungen, Funktionsgraphen, Statistik, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit, Analysis usw.
    • Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, C++, R werden empfohlen.

    FAQs zum Tutorial zum maschinellen Lernen

    F.1 Was ist maschinelles Lernen und wie unterscheidet es sich von Deep Learning?

    Antwort :

    Durch maschinelles Lernen werden Programme entwickelt, die auf Daten zugreifen und daraus lernen können. Deep Learning ist die Unterdomäne des maschinellen Lernens. Deep Learning unterstützt die automatische Extraktion von Merkmalen aus den Rohdaten.

    F.2. Welche verschiedenen Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen gibt es?

    Antwort :

    • Überwachte Algorithmen: Dies sind die Algorithmen, die aus den gekennzeichneten Daten lernen, z. B. Bilder mit Hundegesicht beschriftet oder nicht. Der Algorithmus hängt von überwachten oder gekennzeichneten Daten ab. z.B. Regression, Objekterkennung, Segmentierung.
    • Nicht überwachte Algorithmen: Dies sind die Algorithmen, die aus den nicht gekennzeichneten Daten lernen, z. B. Reihe von Bildern gegeben, um eine ähnliche Reihe von Bildern zu erstellen. z.B. Clustering, Dimensionsreduktion usw.
    • Halbüberwachte Algorithmen: Algorithmen, die sowohl überwachte als auch nicht überwachte Daten verwenden. Der Großteil der für diese Algorithmen verwendeten Daten sind keine überwachten Daten. z.B. Anamoly-Erkennung.

    F.3. Warum nutzen wir maschinelles Lernen?

    Antwort :

    Maschinelles Lernen wird genutzt, um Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Durch die Modellierung der Algorithmen auf der Grundlage historischer Daten finden Algorithmen Muster und Beziehungen, die für Menschen schwer zu erkennen sind. Diese Muster werden nun für zukünftige Referenzen weiter verwendet, um die Lösung unsichtbarer Probleme vorherzusagen.

    F.4. Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?

    Antwort :

    KÜNSTLICHE INTELLIGENZ MASCHINELLES LERNEN
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