Projekte über maschinelles Lernen in Python

Artikel die Software, Produkte und Geschehnisse quantitativ vermessen, erfreuen sich großer Beliebtheit. Besonders maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) sind aufgrund des BigData-Hypes sehr in Mode. Dieser Kurze Artikel fast einen Artikel über das maschinelle Lernen zusammen und zeigt einen möglichen Pythoncode, um dessen Ergebnis zu reproduzieren.

Der Artikel “Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects” wurde auf kdnuggets.com gepostet und hat viel Tweets und Blogbeiträge erzeugt. Er besteht eigentlich nur aus einem Graph, der die “Commits” auf Github mit dem “Contributors” plottet.  Wie zu erwarten ist Scikit-Learn das am besten performende Modul in dieser Liste:

kdnuggets maschinelles lernen Github Pythonmodule

Pythoncode zum Ploten von gescrapten Daten

Motiviert durch den Blogeintrag von Bhavya Geethika Peddibhotla habe ich ein Script programmiert, das die zwei Parameter “Contributors” und “Commits” von der Githubsite ausliest/scrapt  und wie im Blogpost in einem logarithmischen Plot abbildet.

Wo wird maschinelles Lernen verwendet?

Maschinelles Lernen wurde in den 70-Jahren zum ersten Mal in die Grosscomputer und PC implementiert. Aufgrund der kleinen Festplatten und der langsamen Prozessoren konnte es jedoch nur begrenzt verwendet werden. Seit ca. 20 Jahren hat sich das durch Moore’s Law verändert. Maschinelles Lernen (engl. machine learning) wird heute in vielen Bereich verwendet:

  • Medizin: Analyse von Bilder aus NMR und Mikroskopie-Instrumenten, um Tumore oder gutartiges GEwebe zu erkennen
  • Biologie: Erkennung von genetischen Sequenzen, um Aussagen über potentielle Erreger zu treffen
  • Finanzbranche: Erkennung von Kreditkartenbetrug, Aktienmarktanalyse und Vorhersage
  • Soziale Netze: Sprach-, Schrift- und Bilderkennung
  • Amazon oder Netflix: Vorschlagen von Produkten wie Büchern oder Filme, die einem gefallen könnten
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One thought on “Projekte über maschinelles Lernen in Python

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