Python gilt als Standard für viele Anwendungen im Bereich Data Science und Machine Learning. Neben der simplen und sprechenden Syntax sind in Python auch viele Werkzeuge und Bibliotheken enthalten, die im Machine Learning zum absoluten Standard gehören und teilweise auch weit darüber hinaus gehen.
Bibliotheken in Python
Python arbeitet vorwiegend mit sogenannten Bibliotheken, die jedem User mit einer einfachen Installation schnell zur Verfügung stehen. Bei diesen Modulen handelt es sich um Python Code, den andere Entwickler geschrieben haben und der es anderen Nutzern ermöglicht komplexere Funktionen innerhalb weniger Zeilen Code aufrufen zu können.
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Python Tutorial für Anfänger
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Eintauchen in Python Variablen: Erforschen Sie Datenspeicherung, dynamische Typisierung, Scoping und Tipps für effizienten Code.
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Jenkins beherrschen: Rationalisieren Sie DevOps mit leistungsstarker Automatisierung. Lernen Sie CI/CD-Konzepte und deren Umsetzung.
Mithilfe eines einfachen “Import” Statements können diese Bibliotheken in das eigene Projekt integriert werden und anschließend alle Funktionalitäten des Moduls genutzt werden. Für eine einfachere spätere Bearbeitung kann man den Bibliotheken anschließend Abkürzungen zuordnen, über die man dann auf das Modul referenzieren kann.
# Variante 1: Import *Modulname*
import pandas
import numpy
# Variante 2: Import *Modulname* as *Modulabkürzung*
import pandas as pd
import numpy as npWichtige Data Science Bibliotheken
Eine Vielzahl von verschiedenen Modulen ermöglicht erst die einfache Data Science Arbeit mit Python, sodass man sich voll auf den Datensatz konzentrieren. Einige der wichtigsten sind hier im Überblick aufgeführt:
- Pandas bietet verschiedene Datenstrukturen und die Möglichkeit standardisiert aus verschiedenen Dateiformaten, wie beispielsweise CSV, Daten extrahieren zu können.
- Numpy ist ein starkes Tool für nahezu alle mathematischen Problemstellungen inklusive Vektorrechnung und mathematischer Funktionen, wie die Fourier Transformation.
- Matplotlib hilft bei der Darstellung von Datenanalysen mit statischen, dynamischen und interaktiven Diagrammen.
- Seaborn basiert auf Matplotlib und rundet dessen Angebote ab mit verschiedenen statistischen Diagrammtypen, die in Matplotlib nicht verfügbar sind.
- Skicit–Learn bietet statistische Methoden, wie Klassifizierung oder Regression, an um datenbasierte Vorhersagen treffen zu können.
Populäre Machine Learning Bibliotheken
Der große Vorteil von Machine Learning Anwendungen in Python ist, dass große Unternehmen, wie Google, Meta (Facebook) oder Twitter die Bibliotheken selbst nutzen und diese auch entwickelt haben. Somit kann man als “einfacher” Nutzer diese kostenlos nutzen. Darüber hinaus stellen die Unternehmen teilweise auch eigene Entwicklungen dort schnell nach Veröffentlichung frei zur Verfügung. Beispielsweise das sehr trainingsintensive T5-Modell von Google ist bereits über die Bibliothek Transformers verfügbar.
- Tensorflow ist wahrscheinlich die bekannteste Bibliothek zur Erstellung und zum Training von allen Arten von Machine Learning Modellen.
- Pytorch bietet ähnliche Funktionalitäten wie Tensorflow. In vielen Fällen ist es eine Geschmacksfrage, ob man Pytorch oder Tensorflow nutzt.
- Keras fällt unter die Tensorflow API, wird aber trotzdem weiter als eigenständige Bibliothek geführt.
Zusammenfassung
In diesem Kapitel versuchen wir die genannten Bibliotheken und die wichtigsten Methoden verständlich zu erklären. Wenn Du gerne noch darüber hinausgehen möchtest oder Dir Python schon geläufig ist, findest Du ausführliche Anwendungsbeispiele in der Rubrik Use Cases.