Machine Learning für Einsteiger: Ein Leitfaden von Datenquellen bis Deep Learning

Machine Learning (ML) ist in den letzten Jahren zu einem der heißesten Themen im Bereich der Technologie geworden. Es verspricht, durch das Erlernen von Mustern in Daten, Aufgaben zu automatisieren und Vorhersagen zu treffen, die für Menschen schwierig oder unmöglich wären. Aber was genau passiert beim Machine Learning mit meinen Daten? Wie unterscheidet es sich vom klassischen Programmieren? Und wie können Sie selbst damit anfangen, Machine Learning zu lernen und anzuwenden? In diesem Beginner Guide werden wir all diese Fragen beantworten und Ihnen einen klaren Einstieg in die Welt des Machine Learnings bieten.

Was passiert beim Machine Learning mit meinen Daten?

Beim Machine Learning geht es im Wesentlichen darum, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen und diese für Vorhersagen oder Entscheidungen zu nutzen. Die Daten, die Sie in einen ML-Algorithmus einspeisen, werden genutzt, um ein Modell zu trainieren. Dieses Modell kann dann auf neue, unbekannte Daten angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen.

Um dies zu erreichen, werden die Daten in einem sogenannten „Trainingsprozess“ verwendet. Dabei wird das Modell durch eine große Menge an Beispieldaten „gefüttert“, bei denen die Eingaben und die dazugehörigen Ausgaben bereits bekannt sind. Der Algorithmus lernt dann, die Beziehungen zwischen diesen Eingaben und Ausgaben zu erkennen, um in Zukunft ähnliche Vorhersagen für neue Eingabedaten treffen zu können.

Ein einfaches Beispiel ist die Klassifikation von E-Mails als „Spam“ oder „kein Spam“. Der Algorithmus wird mit einer Vielzahl von E-Mails trainiert, bei denen bereits bekannt ist, ob sie Spam sind oder nicht. Anhand dieser Trainingsdaten lernt das Modell, welche Merkmale typischerweise in Spam-E-Mails vorhanden sind, und kann diese Informationen nutzen, um neue, unbekannte E-Mails zu klassifizieren.

Unterschied zwischen Machine Learning und klassischem Programmieren

Beim klassischen Programmieren geben Sie dem Computer explizit Anweisungen, was er tun soll. Sie schreiben Code, der genau beschreibt, welche Schritte der Computer ausführen muss, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Das bedeutet, dass Sie als Entwickler die gesamte Logik und die Regeln selbst definieren müssen.

Im Gegensatz dazu funktioniert Machine Learning anders. Hier geben Sie dem Computer nicht die Regeln vor, sondern Sie lassen ihn die Regeln selbst herausfinden. Sie stellen dem Algorithmus eine große Menge an Daten zur Verfügung und überlassen es ihm, durch das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen in diesen Daten eine Logik zu entwickeln.

Ein anschauliches Beispiel dafür ist die Entwicklung eines Programms zur Bilderkennung. Im klassischen Programmieren müssten Sie dem Computer genau erklären, wie ein Hund aussieht: Größe, Form, Fellmuster usw. Mit Machine Learning hingegen geben Sie dem Algorithmus tausende Bilder von Hunden und Nicht-Hunden und lassen ihn selbst lernen, welche Merkmale typisch für Hunde sind.

Datenquellen für Machine Learning: Woher bekommt man Daten?

Ohne Daten gibt es kein Machine Learning. Für Anfänger stellt sich oft die Frage, woher man geeignete Daten bekommt, um eigene ML-Projekte zu starten. Wenn Sie keine eigenen Daten haben, können Sie auf eine Vielzahl öffentlicher Datensätze zugreifen. Eine der bekanntesten Plattformen dafür ist Kaggle.

Kaggle: Eine Schatzkammer für Daten

Kaggle ist eine Online-Community für Data Science und Machine Learning, die nicht nur Wettbewerbe, sondern auch eine umfangreiche Sammlung an öffentlichen Datensätzen bietet. Egal, ob Sie an der Vorhersage von Immobilienpreisen, der Analyse von Social-Media-Daten oder der Bildklassifikation interessiert sind – auf Kaggle finden Sie nahezu für jeden Anwendungsfall einen passenden Datensatz. Diese Datensätze sind frei zugänglich und eignen sich hervorragend zum Üben und Experimentieren.

Neben den Daten bietet Kaggle auch Tutorials, Wettbewerbe und Diskussionen, die Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten zu verbessern und neue Techniken zu lernen.

Train/Test/Split: Der Schlüssel zum Modell-Training

Einer der wichtigsten Schritte beim Machine Learning ist die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdatensätze. Dieser Schritt wird oft als „Train/Test/Split“ bezeichnet und ist entscheidend, um die Leistungsfähigkeit Ihres Modells zu bewerten.

Warum ist der Train/Test/Split wichtig?

Wenn Sie Ihr Modell nur mit einem Datensatz trainieren und es dann mit denselben Daten testen, könnten Sie fälschlicherweise glauben, dass Ihr Modell perfekt ist, weil es alle Vorhersagen korrekt trifft. Tatsächlich hat das Modell jedoch nur gelernt, diese spezifischen Daten zu „merken“, ohne wirklich die zugrunde liegenden Muster zu verstehen.

Durch die Aufteilung Ihrer Daten in zwei Teile – einen zum Trainieren und einen zum Testen – können Sie sicherstellen, dass Ihr Modell verallgemeinerbare Muster lernt, die auch auf neue, unbekannte Daten angewendet werden können. Ein typischer Ansatz ist die Aufteilung der Daten in 80 % Trainingsdaten und 20 % Testdaten.

Programmiersprachen, Frameworks und Tools für den Einstieg

Der Einstieg ins Machine Learning erfordert einige grundlegende Kenntnisse in der Programmierung sowie die Nutzung spezifischer Tools und Frameworks. Der absolute Favorit unter den Programmiersprachen für Machine Learning ist Python. Diese Sprache ist nicht nur leicht zu erlernen, sondern verfügt auch über eine riesige Auswahl an Bibliotheken, die speziell für Machine Learning entwickelt wurden.

Python: Die Basis für Machine Learning

Python ist die bevorzugte Sprache für Machine Learning, da sie einfach zu lernen und zu verwenden ist. Sie ermöglicht es Ihnen, sich auf die Algorithmen und die Daten zu konzentrieren, anstatt sich mit komplizierter Syntax oder langwierigen Entwicklungsprozessen auseinanderzusetzen.

Wichtige Bibliotheken und Frameworks

- scikit-learn: Dies ist eine der bekanntesten und am weitesten verbreiteten Bibliotheken für Machine Learning in Python. Scikit-learn bietet einfache und effiziente Tools für Data Mining und Datenanalyse, und es unterstützt eine Vielzahl von Machine Learning-Modellen, wie lineare Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines.

- NumPy: Eine grundlegende Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen in Python. NumPy ermöglicht effiziente Operationen auf großen multidimensionalen Arrays und Matrizen, was besonders wichtig für Machine Learning ist.

- Jupyter Notebook: Ein interaktives Tool, das es Ihnen ermöglicht, Python-Code zu schreiben und auszuführen, Daten zu visualisieren und Notizen zu machen – alles in einem einzigen Dokument. Jupyter Notebooks sind besonders nützlich für Machine Learning, da sie es Ihnen ermöglichen, Ihre Experimente und Analysen klar und strukturiert durchzuführen.

Hardware-Anforderungen

Für den Einstieg in Machine Learning benötigen Sie keine High-End-Hardware. Wenn Sie mit kleinen Datensätzen arbeiten, können Sie problemlos auf einem normalen Laptop ohne dedizierte Grafikkarte arbeiten. Für komplexere Projekte und größere Datenmengen ist jedoch eine leistungsstarke GPU von Vorteil.

Nächste Schritte: Deep Learning mit PyTorch und TensorFlow

Nachdem Sie die Grundlagen des Machine Learnings verstanden haben, können Sie den nächsten Schritt wagen und sich mit Deep Learning beschäftigen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings, das sich auf neuronale Netzwerke mit vielen Schichten konzentriert, um komplexere Aufgaben zu lösen.

PyTorch und TensorFlow

Für Deep Learning sind PyTorch und TensorFlow die beiden beliebtesten Frameworks. Beide bieten leistungsstarke Tools für das Training von tiefen neuronalen Netzwerken und werden von großen Unternehmen und Forschungseinrichtungen weltweit eingesetzt.

- TensorFlow: Ursprünglich von Google entwickelt, ist TensorFlow ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das besonders einfach zu verwenden ist und einige Elemente weg abstrahiert.

- PyTorch: Ein von Facebook entwickeltes Framework, das sich durch seine Flexibilität und einfache Handhabung auszeichnet. PyTorch wird oft für Forschungsprojekte verwendet, da es nicht so viel Logik abstrahiert und besser für Spezialfälle gecustomized werden kann.

Bei innFactory verwenden wir überwiegend PyTorch, haben aber auch schon kleinere Use-Cases mit TensorFlow oder TensorFlow Lite auf Endgeräten umgesetzt.

Machine Learning als Service: Fertige Modelle nutzen

Für viele Anwendungsfälle müssen Sie kein eigenes Modell von Grund auf neu trainieren. Es gibt eine Vielzahl von Anbietern, die fertige Modelle über APIs zur Verfügung stellen. Dies wird als „AI as a Service“ bezeichnet und ermöglicht es Ihnen, Machine Learning in Ihre Anwendungen zu integrieren, ohne selbst Experte sein zu müssen.

Ein Beispiel hierfür sind Large Language Models (LLMs) wie GPT, die über APIs zugänglich sind und für verschiedene Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung oder Sentiment-Analyse genutzt werden können.

Fazit - KI ist keine Zauberei

Der Einstieg in Machine Learning kann überwältigend wirken, aber mit den richtigen Ressourcen und einem strukturierten Ansatz kann jeder die Grundlagen erlernen. Beginnen Sie mit der Sammlung und Analyse von Daten, lernen Sie die Grundlagen der Modellierung, und bauen Sie auf diesen Fähigkeiten auf, um komplexere Algorithmen und Techniken zu beherrschen. Nutzen Sie die vielen verfügbaren Werkzeuge und Ressourcen, um Ihre Lernreise so effizient und effektiv wie möglich zu gestalten.

Mit dieser soliden Basis sind Sie gut gerüstet, um die nächsten Schritte zu unternehmen, sei es durch den Einsatz von Deep Learning oder die Integration von vorgefertigten Modellen in Ihre Anwendungen. Machine Learning ist eine aufregende und sich schnell entwickelnde Disziplin, die viele Möglichkeiten bietet – sei es für die Lösung geschäftlicher Herausforderungen oder für die persönliche Weiterentwicklung.