Python und maschinelles Lernen: Ein ausführliches Tutorial für Entwickler

Hallo! Als Web-Scraping- und Proxy-Experte mit über 5 Jahren Erfahrung habe ich aus erster Hand gesehen, wie Python und maschinelles Lernen komplexe reale Probleme lösen können.

In diesem umfassenden Tutorial werden wir Folgendes untersuchen:

• Warum Python und maschinelles Lernen zusammen besser sind
• Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Entwicklung von ML-Modellen in Python
• Wichtige Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen
• Codebeispiele, die Sie sofort anwenden können
• Modernste Fortschritte in diesem spannenden Bereich

Am Ende verfügen Sie über ein umfassendes Verständnis der Rolle von Python beim maschinellen Lernen und sind bereit, Ihre eigenen Modelle zu erstellen!

Warum Python und maschinelles Lernen zusammen besser sind

Python scheint ein unwahrscheinlicher Held zu sein. Guido van Rossum hat sie 1991 als universelle Skriptsprache entwickelt.

Aber im letzten Jahrzehnt hat sich Python zum unangefochtenen Champion für maschinelle Lernaufgaben entwickelt. Hier sind einige wichtige Gründe:

Einfache Bedienung

Python verfügt über eine unkomplizierte Syntax und dynamische Typisierung, die die Hürden für den Einstieg in ML senkt. Entwickler verbringen weniger Zeit mit bürokratischen Codierungsdetails und haben mehr Zeit für Innovationen.

Umfassendes Ökosystem

Python verfügt über ein beispielloses Ökosystem von Bibliotheken, die auf Datenanalyse, Mathematik, Statistik, ML-Modellerstellung und mehr zugeschnitten sind. Diese Tabelle zeigt einige der beliebtesten:

Dieses umfassende Ökosystem macht ML für alle Entwickler zugänglich.

Übernahme durch die Industrie

Führende Technologie- und Finanzunternehmen wie Google, Facebook und JPMorgan Chase verlassen sich bei ihren ML-Systemen auf Python. Es ist zur Standardprogrammiersprache für die Anwendung von ML in realen Szenarien geworden.

Flexibilität

Python kann ML-Lösungen für Web, Mobilgeräte, Clouds, eingebettete Systeme und mehr erstellen. Derselbe Python-Code kann nahtlos auf allen Plattformen ausgeführt werden.

Lebendige Gemeinschaft

Eine aktive Community von über 8 Millionen Python-Entwicklern bietet Bibliotheken, Tools, Tutorials und Unterstützung für ML-Anwendungen. Dies macht Python für Neulinge einladend.

Einfach ausgedrückt bietet Python die perfekte Mischung aus Einfachheit, Leistung und Flexibilität, die zur Bewältigung komplexer Herausforderungen des maschinellen Lernens erforderlich ist.

Schauen wir uns nun an, wie wir dieses Potenzial nutzen können, indem wir mit Python End-to-End-ML-Systeme erstellen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Entwicklung von ML-Modellen in Python

Die wichtigsten Phasen bei der Erstellung eines ML-Modells sind:

1. Datensammlung
2. Datenaufbereitung
3. Wählen Sie Modell
4. Zugmodell
5. Modell bewerten
6. Modell verbessern
7. Modell bereitstellen

Lassen Sie uns jeden Schritt im Detail untersuchen:

1. Datensammlung

Modelle für maschinelles Lernen sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wir benötigen große, qualitativ hochwertige und relevante Datensätze.

Für viele reale Projekte müssen wir benutzerdefinierte Daten zu unserem spezifischen Problem sammeln. Als Web-Scraping-Experte empfehle ich dringend, für diese Aufgabe Python-Scraping-Tools zu verwenden.

Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten ein ML-Modell erstellen, um E-Commerce-Produktverkäufe basierend auf Kundenbewertungen vorherzusagen. Wir könnten Python-Bibliotheken wie Scrapy und Beautifulsoup verwenden, um historische Verkaufsdaten, Kundenrezensionen und Produktdetails von Einkaufsseiten zu extrahieren.

Web Scraping mit Python bietet eine effiziente Möglichkeit, Nischendatensätze zu sammeln, die auf unser Problem zugeschnitten sind. Eine Studie fanden heraus, dass benutzerdefinierte Scraping-Trainingsdaten die Modellgenauigkeit im Vergleich zu öffentlichen Datensätzen um bis zu 39 % verbessern können.

Sobald wir relevante Daten gesammelt haben, besteht der nächste Schritt darin, sie für unser ML-Modell aufzubereiten.

2. Datenaufbereitung

Reale Daten sind in der Regel unvollständig, inkonsistent und enthalten Fehler. Die Datenvorbereitung umfasst:

• Reinigung: Behebung fehlender Werte, doppelter Datensätze und Fehler
• Spaltung: Trainings- und Testsätze erstellen
• Feature Engineering: Ableitung neuer Funktionen wie Verhältnisse und Aggregate
• Transformation: Datenformate ändern, z. B. Text als Zahlen kodieren

Bereiten wir unseren gekratzten E-Commerce-Datensatz vor:

# Load data
import pandas as pd
data = pd.read_csv("ecommerce_data.csv")

# Handle missing values 
data = data.fillna(0)

# Split data
from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

# Feature engineering
data[‘review_length‘] = data[‘review‘].apply(len)

Dedizierte Python-Bibliotheken wie Pandas, Scikit-Learn und Numpy bieten eine breite Palette an Tools, um unsere Daten für den nächsten Schritt vorzubereiten.

3. Wählen Sie Modell

Jetzt müssen wir entscheiden, welcher ML-Algorithmus für unser Problem am besten geeignet ist. Zu den Top-Optionen gehören:

• Lineare Regression – Prognostiziert einen numerischen Wert wie Umsatz oder Temperaturen
• Zufälliger Wald – Klassifizierung und Regression mithilfe von Ensemble-Entscheidungsbäumen
• Support-Vektor-Maschinen – Vielseitiger Algorithmus, ideal für die Klassifizierung
• Neuronale Netze – Erweiterte Deep-Learning-Modelle

Für unser Problem der Produktverkaufsvorhersage wären lineare Regression oder Random Forest geeignete Ausgangspunkte.

In dieser Tabelle werden einige beliebte Python-Bibliotheken zur Implementierung von ML-Algorithmen verglichen:

Wie Sie sehen, bietet Scikit-Learn eine einheitliche Schnittstelle zu vielen klassischen ML-Algorithmen, während TensorFlow und PyTorch für tiefe neuronale Netze optimiert sind.

4. Zugmodell

Sobald wir ein Modell ausgewählt haben, ist es an der Zeit, es mit Python anhand unserer vorbereiteten Daten zu trainieren. Das Modell lernt Muster und Zusammenhänge, um Vorhersagen zu treffen.

Wir trainieren mit mehreren Parameterkombinationen und Iterationen, um das optimale Modell zu finden. Hier ist ein Beispielcode zum Trainieren eines Random-Forest-Regressors in Scikit-Learn:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Train model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) 
model.fit(train_X, train_y)

Für neuronale Netze bieten die Bibliotheken TensorFlow und PyTorch Werkzeuge zum effizienten Erstellen und Trainieren von Modellen.

5. Modell bewerten

Jetzt testen wir die Leistung unseres Modells anhand der unsichtbaren Testdaten mithilfe von Bewertungsmetriken:

• Genauigkeit – Prozentsatz richtiger Vorhersagen
• Präzision – Wie viele positive Vorhersagen waren tatsächlich positiv?
• Erinnern – Wie viele tatsächlich positive Ergebnisse haben wir richtig vorhergesagt?

Anhand dieser Kennzahlen können wir analysieren, ob unser Modell effektiv ist. Wenn nicht, müssen wir es mit anderen Parametern oder mehr Daten neu trainieren.

from sklearn import metrics

# Make predictions 
predictions = model.predict(test_X)

# Evaluate
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(test_y, predictions))
print("Precision:", metrics.precision_score(test_y, predictions))

Visualisierungsbibliotheken wie Matplotlib und Seaborn helfen auch bei der Bewertung der Modellleistung.

6. Modell verbessern

Nach der Auswertung optimieren wir die Hyperparameter des Modells – Parameter, die Komplexität und Lernen steuern –, um die Leistung zu verbessern.

Beispielsweise könnten wir die Anzahl der Bäume in unserem Zufallswaldmodell anpassen, um das optimale Gleichgewicht zwischen Vorhersagekraft und Überanpassung zu finden.

Wir verwenden eine Mischung aus Kunst und Wissenschaft – kombiniert mit Python-Tools wie GridSearchCV und RandomizedSearchCV – um das magische Rezept zu finden, das die Genauigkeit unseres Modells maximiert.

7. Modell bereitstellen

Sobald wir mit der Leistung zufrieden sind, ist es an der Zeit, unser Modell in der Produktion bereitzustellen. Python erleichtert die plattformübergreifende Bereitstellung:

• Web-Services – Verwenden Sie Flask oder Django, um eine Web-API zu erstellen
• Mobile Apps – Integrieren Sie Vorhersagefunktionen in mobile Apps
• Cloud-Plattformen – Bereitstellung auf verwalteten Cloud-Diensten wie AWS SageMaker

Hier ist eine einfache Flask-App, die Vorhersagen aus unserem Modell liefert:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route(‘/predict‘, methods=[‘POST‘])  
def predict():
    data = request.get_json()   
    prediction = model.predict(data)
    return str(prediction[0])

if __name__ == ‘__main__‘:
    app.run(debug=True)

Dieser End-to-End-Prozess ermöglicht es uns, die Leistungsfähigkeit von ML zu nutzen, um echte Probleme mit Python zu lösen!

Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen

Python bietet die umfangreichste Bibliothekssammlung für alle Phasen des maschinellen Lernworkflows. Lassen Sie uns einige der beliebtesten hervorheben:

Datenanalyse und -vorbereitung

• Pandas – Bietet schnelle, flexible Datenstrukturen wie DataFrames für die Arbeit mit Tabellendaten. Unverzichtbar für die Datenbereinigung und -vorbereitung.
• NumPy – Fügt Unterstützung für mehrdimensionale Arrays und Matrizen hinzu, die in ML-Modellen häufig verwendet werden. Ermöglicht auch komplexe mathematische und statistische Funktionen.
• Matplotlib – Führende Visualisierungsbibliothek, die es uns ermöglicht, detaillierte Darstellungen, Diagramme und Grafiken zu erstellen, um Daten und Modellleistung zu verstehen.
• Seegeboren – Seaborn basiert auf Matplotlib und bietet wunderschöne statistische Visualisierungen mit einer High-Level-Schnittstelle. Erleichtert die visuelle explorative Analyse.

Modellbau und Training

• Scikit-Lernen – Die Go-to-Bibliothek für klassische Algorithmen des maschinellen Lernens wie lineare Regression, Random Forest Classifier, SVM, K-Means-Clustering und mehr. Einfache und konsistente Schnittstelle zum schnellen Testen und Vergleichen von Modellen.
• TensorFlow – TensorFlow wurde von Google entwickelt und ist das beliebteste Framework zum Aufbau und Training tiefer neuronaler Netze. Weit verbreitet in Computer Vision, NLP und komplexen ML-Systemen.
• PyTorch – Facebooks Alternative zu TensorFlow konzentrierte sich auf Flexibilität und Geschwindigkeit. Verfügt über viele vorgefertigte Module zum schnellen Aufbau neuronaler Netzwerkarchitekturen.

Modellbewertung

• Statistikmodelle – Bietet Klassen und Funktionen zum Schätzen statistischer Modelle, einschließlich Regression, Zeitreihenanalyse und mehr. Nützlich für die Bewertung der Modellleistung anhand statistischer Basislinien.
• XGBoost – Optimierte Gradient-Boosting-Bibliothek, die umfangreiche Metriken zur Modellbewertung wie AUC, Protokollverlust, F1-Score, Präzision und Rückruf enthält.

Modellbereitstellung

• Flasche – Leichtes Python-Webframework, das das Einbinden von Modellen in eine Web-API zur Integration in Anwendungen ermöglicht.
• Django – Umfassenderes Framework zum Erstellen komplexer modellgestützter Web-Apps und -Dienste.

Dieses erstaunliche Ökosystem von Python-Bibliotheken unterstützt den gesamten Lebenszyklus realer ML-Systeme.

Schauen wir uns nun einige Codebeispiele an, um sie in die Tat umzusetzen.

Codebeispiele für maschinelles Lernen in Python

Wir lernen am besten, indem wir es tun! Sehen wir uns einige Codebeispiele zum Erstellen von Modellen in Python an:

Lineare Regression

Die lineare Regression wird verwendet, um einen numerischen Wert wie Verkäufe, Preise oder Nachfrage auf der Grundlage einer unabhängigen Variablen vorherzusagen.

Lassen Sie uns einen einfachen linearen Regressor in Scikit-Learn implementieren, um Produktverkäufe basierend auf Werbeausgaben vorherzusagen:

# Load data
import pandas as pd 
data = pd.read_csv(‘sales.csv‘)
X = data[‘advertising‘].values.reshape(-1,1)
y = data[‘sales‘].values

# Train model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Predict
print(model.predict([[5000]])) # Predict sales if advertising is 5000

# Visualize results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, model.predict(X), color=‘red‘, linewidth=2)
plt.title(‘Product Sales Prediction‘)
plt.xlabel(‘Advertising Spend‘)  
plt.ylabel(‘Predicted Sales‘)
plt.show()

Wir laden die Daten, trainieren ein LinearRegression-Modell, treffen eine Vorhersage und visualisieren die Ergebnisse – alles mit Python!

Random Forest-Klassifizierung

Random Forest ist ein vielseitiger Algorithmus, der sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben ausführen kann.

Lassen Sie uns damit Bilder basierend auf extrahierten Merkmalen klassifizieren:

# Load data
import pandas as pd
data = pd.read_csv(‘images.csv‘) 
X = data[[‘feature1‘, ‘feature2‘, ‘feature3‘]]
y = data[‘image_class‘]

# Train model
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=50)
model.fit(X, y)

# Predict class of new image
image_features = [2.5, 3.4, 1.3]
print(model.predict([image_features]))

Wir können diesen Klassifikator in ein Bild-Tagging- oder Erkennungssystem integrieren.

Neuronales Netzwerk mit TensorFlow

Bei komplexen Aufgaben wie Bild-, Text- und Sprachverarbeitung glänzen neuronale Netze wirklich.

Lassen Sie uns ein einfaches neuronales Netzwerk trainieren, um handgeschriebene Ziffern mithilfe von TensorFlow zu klassifizieren:

# Load data
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist 

# Create model
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation=‘relu‘),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=‘softmax‘)
])

# Compile and train
model.compile(optimizer=‘adam‘, loss=‘sparse_categorical_crossentropy‘, metrics=[‘accuracy‘])
model.fit(X_train, y_train, epochs=5) 

# Evaluate
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(‘\nTest accuracy:‘, test_acc)

Obwohl diese Beispiele nur an der Oberfläche kratzen, zeigen sie die Erstellung von Regressions-, Klassifizierungs- und Deep-Learning-Modellen mit Python!

Die aufregenden Grenzen des maschinellen Lernens und von Python

Die Welt des ML entwickelt sich ständig mit neuen Techniken und Anwendungen weiter. Hier sind einige aufregende Grenzen, die Grenzen überschreiten:

Generative Adversarial Networks

Bei GANs werden zwei neuronale Netze – ein Generator und ein Diskriminator – gegeneinander trainiert, um äußerst realistische synthetische Bilder, Audio und Video zu erzeugen. Der StilGAN Modell erzeugen kann auffallend lebensechte Gesichter. Python-Bibliotheken wie TensorFlow GAN diese Innovationen zugänglich machen.

Verstärkung lernen

Beim verstärkenden Lernen lernen Agenten, indem sie mit einer Umgebung interagieren und Belohnungen oder Strafen für ihre Handlungen erhalten, ähnlich wie Menschen lernen. Der AlphaGo Das System meisterte das komplexe Spiel Go mit Python und TensorFlow. Reinforcement Learning findet Anwendung in der Robotik, Videospielen, Simulationen und mehr.

Lernen übertragen

Durch Transferlernen können Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, für verwandte Aufgaben mit begrenzten Daten wiederverwendet werden. Beispielsweise könnte ein auf die Erkennung von Hunden trainiertes Modell hilfreich sein, um Wölfe mit weniger Trainingsbeispielen zu erkennen. Python-Bibliotheken wie TensorFlow-Hub Transferlernen ermöglichen.

Erklärbare KI

Neue Techniken in der erklärbaren KI zielen darauf ab, komplexe Modelle wie tiefe neuronale Netze für den Menschen verständlicher zu machen. Der LIME Die Python-Bibliothek kann Vorhersagen erklären, indem sie die einflussreichsten Funktionen dahinter identifiziert. Entscheidend für die Steigerung von Vertrauen und Transparenz.

Dies ist nur ein Beispiel für die aufregenden Fortschritte im ML. Mit seiner Vielseitigkeit und seinem lebendigen Ökosystem wird Python auch in den kommenden Jahren Innovationen in diesem Bereich vorantreiben.

Zusammenfassend bietet Python das perfekte Toolkit für jeden Schritt des maschinellen Lernworkflows – von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung. Durch die Beherrschung von Python-ML-Bibliotheken wie Pandas, Scikit-Learn und TensorFlow können Sie Modelle erstellen, die reale Auswirkungen haben.

Ich hoffe, Sie fanden diesen Leitfaden nützlich! Wenn Sie weitere Fragen haben, wenden Sie sich bitte an uns. Ich freue mich immer, anderen Entwicklern dabei zu helfen, Python für maschinelles Lernen zu nutzen.