Technologie spielt in der Medizin eine immer wichtigere Rolle und revolutioniert Diagnose, Behandlung und Patientenversorgung. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), steht an der Spitze dieser Fortschritte und bietet leistungsstarke Instruments zur Analyse komplexer Daten und zur Erstellung genauer Vorhersagen. Ein Bereich, in dem maschinelles Lernen großes Potenzial gezeigt hat, ist die Erkennung von Gebärmutterhalskrebs. Dieser umfassende Leitfaden untersucht die Auswirkungen des maschinellen Lernens auf die Erkennung von Gebärmutterhalskrebs und wie diese Technologie zu besseren medizinischen Ergebnissen beitragen kann.

Gebärmutterhalskrebs ist eine Krebsart, die in den Zellen des Gebärmutterhalses auftritt, dem unteren Teil der Gebärmutter, der mit der Vagina verbunden ist. Sie wird typischerweise durch das humane Papillomavirus (HPV) verursacht, eine sexuell übertragbare Infektion. Im Frühstadium zeigt Gebärmutterhalskrebs oft keine Symptome. Regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen durch Pap-Checks und HPV-Checks können jedoch dazu beitragen, präkanzeröse Zellveränderungen zu erkennen und so eine frühzeitige Intervention und Behandlung zu ermöglichen. Unbehandelt kann Gebärmutterhalskrebs lebensbedrohlich werden, was die Bedeutung einer genauen und rechtzeitigen Erkennung unterstreicht.

Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren und Muster und Traits identifizieren, die für menschliche Experten möglicherweise schwierig oder zeitaufwändig zu erkennen sind. Im Zusammenhang mit der Erkennung von Gebärmutterhalskrebs wurden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Genauigkeit und Effizienz der Diagnose zu verbessern. Zu diesen Methoden gehören:

Bildanalyse: Algorithmen für maschinelles Lernen können medizinische Bilder wie Pap-Abstriche und Kolposkopiebilder analysieren, um abnormale Zellen oder Gewebe zu identifizieren, die auf das Vorhandensein von Gebärmutterhalskrebs hinweisen können. Durch die Automatisierung des Analyseprozesses kann maschinelles Lernen menschliche Fehler reduzieren und konsistentere Ergebnisse liefern.

Risikovorhersage: Modelle des maschinellen Lernens können das Risiko einer Patientin, an Gebärmutterhalskrebs zu erkranken, anhand verschiedener Faktoren vorhersagen, darunter Alter, HPV-Infektionsstatus und Krankengeschichte. Durch die Identifizierung von Personen mit hohem Risiko können Gesundheitsdienstleister Screening- und Präventionsmaßnahmen entsprechend anpassen.

Behandlungsoptimierung: Maschinelles Lernen kann auch dabei helfen, Behandlungspläne für Gebärmutterhalskrebspatientinnen zu optimieren, indem Daten zu Behandlungsergebnissen und Patientenmerkmalen analysiert werden. Dadurch können medizinische Fachkräfte personalisierte Behandlungsstrategien entwickeln, die die Erfolgsaussichten maximieren und gleichzeitig potenzielle Nebenwirkungen minimieren.

Zur Erkennung von Gebärmutterhalskrebs wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, jede mit ihren Stärken und Grenzen. Zu den am häufigsten verwendeten Methoden gehören:

Help Vector Machines (SVMs): SVMs sind überwachte Lernmodelle, die Daten in zwei oder mehr Klassen klassifizieren können. Bei der Erkennung von Gebärmutterhalskrebs können SVMs verwendet werden, um medizinische Bilder basierend auf aus den Bildern extrahierten Merkmalen als regular oder irregular zu klassifizieren. SVMs haben vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit und Recheneffizienz gezeigt.

Tiefes Lernen: Deep Studying ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze nutzt, um komplexe Muster in Daten zu modellieren. Convolutional Neural Networks (CNNs), eine Artwork Deep-Studying-Architektur, haben sich bei Bildanalyseaufgaben, einschließlich der Erkennung von Gebärmutterhalskrebs, als besonders effektiv erwiesen. CNNs können automatisch Merkmale aus medizinischen Bildern lernen und sie verwenden, um die Bilder als regular oder irregular zu klassifizieren, wobei sie herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens hinsichtlich der Genauigkeit oft übertreffen.

Entscheidungsbäume und Zufallswälder: Entscheidungsbäume sind Vorhersagemodelle, die eine baumartige Struktur verwenden, um Entscheidungen und ihre möglichen Ergebnisse darzustellen. Random Forests, eine Ensemble-Lernmethode, kombinieren mehrere Entscheidungsbäume, um die gesamte Vorhersageleistung zu verbessern. Diese Methoden wurden verwendet, um das Risiko für Gebärmutterhalskrebs auf der Grundlage von Patientendaten vorherzusagen, und zeigten eine gute Genauigkeit und Interpretierbarkeit.

Trotz der bemerkenswerten Fortschritte beim Einsatz maschinellen Lernens zur Erkennung von Gebärmutterhalskrebs gibt es immer noch Herausforderungen, die angegangen werden müssen, um sein Potenzial voll auszuschöpfen:

Sicherstellung der Datenqualität und -zugänglichkeit: Die Wirksamkeit maschineller Lernmodelle hängt stark von der Qualität und Quantität der für das Coaching verwendeten Daten ab. Um eine optimale Leistung zu erzielen, ist es entscheidend, vielfältige, genaue und repräsentative Datensätze aus verschiedenen Quellen zu erhalten. Auch bei der Weitergabe und Nutzung sensibler medizinischer Daten sind die Gewährleistung des Datenschutzes und die Berücksichtigung ethischer Bedenken von entscheidender Bedeutung.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit des Modells: Die Entscheidungsprozesse einiger Modelle des maschinellen Lernens, insbesondere von Deep-Studying-Modellen, können schwierig zu interpretieren und zu erklären sein. Die Entwicklung von Modellen mit erhöhter Transparenz und Interpretierbarkeit kann medizinischem Fachpersonal dabei helfen, diesen Technologien zu vertrauen und sie zu übernehmen, was zu einer breiteren Nutzung in der klinischen Praxis führt.

Integration von maschinellem Lernen in klinische Arbeitsabläufe: Um die Vorteile des maschinellen Lernens bei der Erkennung von Gebärmutterhalskrebs zu maximieren, ist es wichtig, diese Instruments nahtlos in bestehende klinische Arbeitsabläufe zu integrieren. Dazu gehört die Behandlung von Problemen im Zusammenhang mit der Dateneingabe und -ausgabe, Benutzeroberflächen und der Interoperabilität mit elektronischen Patientenaktensystemen.

Validierung und Standardisierung von Modellen für maschinelles Lernen: Eine strenge Validierung und Standardisierung von Modellen für maschinelles Lernen ist erforderlich, um ihre Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Generalisierbarkeit für verschiedene Bevölkerungsgruppen und Umgebungen sicherzustellen. Die Entwicklung standardisierter Bewertungskriterien und -richtlinien kann dazu beitragen, die Einführung maschineller Lerntechnologien im medizinischen Bereich zu erleichtern.

Da die Techniken des maschinellen Lernens immer weiter voranschreiten, sind sie vielversprechend, um die Erkennung, Diagnose und Behandlung von Gebärmutterhalskrebs zu verändern. Zu den möglichen Entwicklungen und Anwendungen gehören:

Früherkennung und Prävention: Mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens können Personen mit hohem Risiko identifiziert und Früherkennungs- und Präventionsmaßnahmen eingeleitet werden, um letztendlich die Inzidenz- und Sterblichkeitsraten von Gebärmutterhalskrebs zu senken.

Integration mit anderen Technologien: Die Kombination von maschinellem Lernen mit anderen Spitzentechnologien wie Genomik und personalisierter Medizin kann zu genaueren und maßgeschneiderten Behandlungsplänen für Gebärmutterhalskrebspatienten führen.

Entwicklung neuer Diagnosetools: Maschinelles Lernen kann zur Entwicklung neuartiger Diagnosewerkzeuge und -techniken beitragen, die Genauigkeit und Effizienz der Erkennung von Gebärmutterhalskrebs verbessern und die Belastung der Gesundheitssysteme verringern.

Globale Auswirkungen auf die Gesundheit: Durch die Verbesserung der Genauigkeit und Zugänglichkeit von Methoden zur Erkennung von Gebärmutterhalskrebs kann maschinelles Lernen dazu beitragen, gesundheitliche Ungleichheiten zu verringern und die Gesundheitsergebnisse in ressourcenarmen Umgebungen zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen das Potenzial hat, die Erkennung und Behandlung von Gebärmutterhalskrebs zu revolutionieren, was zu besseren Patientenergebnissen und geringeren Gesundheitskosten führt. Durch die Bewältigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenqualität, Modellinterpretierbarkeit, Integration und Validierung kann die medizinische Gemeinschaft das volle Potenzial des maschinellen Lernens erschließen und die Zukunft der Behandlung von Gebärmutterhalskrebs verändern.

Statistische Modelle haben ihre Stärken und sind in vielen Prognoseszenarien nützlich. Es gibt jedoch bestimmte Situationen, in denen statistische Modelle möglicherweise nicht ausreichen, um genaue und zuverlässige Prognosen zu erstellen. Hier sind einige Gründe, warum statistische Modelle allein bei der Prognose möglicherweise nicht ausreichen:

1. Nichtlinearität: Statistische Modelle gehen typischerweise von linearen Beziehungen zwischen Variablen aus. Viele Phänomene und Systeme in der realen Welt weisen jedoch ein nichtlineares Verhalten auf. In solchen Fällen kann es für statistische Modelle schwierig sein, komplexe Muster zu erfassen und genaue Vorhersagen zu treffen.
2. Komplexe Beziehungen: Statistische Modelle können Schwierigkeiten haben, komplizierte Beziehungen zwischen Variablen zu erfassen, insbesondere wenn die Beziehungen nichtlinear sind oder Wechselwirkungen höherer Ordnung beinhalten. ML-Modelle können mit ihrer Fähigkeit, komplexe Muster zu lernen, besser für den Umgang mit solchen Situationen gerüstet sein.
3. Hochdimensionale Daten: Beim Umgang mit hochdimensionalen Datensätzen, die zahlreiche Variablen enthalten, können statistische Modelle bei der Identifizierung der relevantesten Prädiktoren vor Herausforderungen stehen. ML-Modelle, insbesondere solche, die auf Techniken zur Merkmalsauswahl und Dimensionsreduzierung basieren, können hochdimensionale Daten effektiver verarbeiten.
4. Zeitreihendynamik: Prognosen umfassen häufig die Analyse von Zeitreihendaten, bei denen Beobachtungen über einen bestimmten Zeitraum gesammelt werden. Statistische Modelle wie ARIMA oder exponentielle Glättung gehen von Stationarität aus oder basieren auf vereinfachenden Annahmen über den zugrunde liegenden Datengenerierungsprozess. ML-Modelle wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) oder Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM) können die in Zeitreihendaten vorhandenen zeitlichen Abhängigkeiten und Dynamiken effektiver erfassen.
5. Umgang mit unstrukturierten Daten: Statistische Modelle sind typischerweise für strukturierte Daten konzipiert, bei denen die Variablen wohldefiniert und numerisch sind. In vielen Prognoseszenarien können jedoch unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Sensordaten eine entscheidende Rolle spielen. ML-Modelle wie Deep-Studying-Modelle eignen sich besser für den Umgang mit unstrukturierten Daten und die Extraktion relevanter Muster für Prognosen.
6. Anpassungsfähigkeit an Veränderungen: Statistische Modelle können Schwierigkeiten haben, sich schnell an plötzliche Änderungen oder Verschiebungen in Datenmustern anzupassen. ML-Modelle, insbesondere solche mit On-line-Lern- oder adaptiven Fähigkeiten, können ihre Vorhersagen basierend auf neuen Informationen und sich ändernden Mustern anpassen.
7. Umgang mit Large Knowledge: Aufgrund des exponentiellen Datenwachstums können statistische Modelle bei der Verarbeitung großer Datenmengen mit Recheneinschränkungen oder Speicherbeschränkungen konfrontiert sein. ML-Modelle, insbesondere solche, die auf Frameworks für verteiltes Rechnen basieren, können große Datenmengen effizient verarbeiten.

Statistische Modelle und Modelle des maschinellen Lernens (ML) werden beide verwendet, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen, sie unterscheiden sich jedoch in ihrem Ansatz und den zugrunde liegenden Prinzipien. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen statistischen Modellen und ML-Modellen:

1. Ansatz: Statistische Modelle basieren typischerweise auf expliziten mathematischen Gleichungen und Annahmen, die aus der statistischen Theorie abgeleitet sind. Diese Modelle zielen darauf ab, Beziehungen zwischen Variablen mithilfe statistischer Inferenztechniken zu beschreiben. ML-Modelle hingegen konzentrieren sich auf Lernmuster und Vorhersagen durch Algorithmen, die ohne explizite Programmierung automatisch aus Daten lernen.
2. Flexibilität: Statistische Modelle dienen häufig dazu, spezifische Hypothesen zu testen oder Zusammenhänge auf der Grundlage von Vorkenntnissen oder Annahmen zu untersuchen. Sie erfordern ein tieferes Verständnis des zugrunde liegenden Datengenerierungsprozesses und sind möglicherweise besser interpretierbar. ML-Modelle sind jedoch flexibler und können komplexe Datenbeziehungen und Muster verarbeiten, die möglicherweise nicht explizit spezifiziert oder vorher verstanden werden.
3. Datengröße und Dimensionalität: Statistische Modelle erfordern häufig eine ausreichende Stichprobengröße und können beim Umgang mit hochdimensionalen Daten Einschränkungen aufweisen. ML-Modelle, insbesondere solche, die auf Deep Studying basieren, können große Datenmengen und hochdimensionale Merkmale effektiver verarbeiten.
4. Annahmen: Statistische Modelle gehen typischerweise von Annahmen über die Verteilung und Beziehungen von Variablen aus, und Verstöße gegen diese Annahmen können sich auf ihre Leistung auswirken. ML-Modelle, insbesondere nichtparametrische Modelle wie neuronale Netze, sind weniger auf strenge Annahmen über die Daten angewiesen und können komplexe Muster ohne explizite Annahmen lernen.
5. Interpretierbarkeit: Statistische Modelle liefern oft interpretierbare Ergebnisse, die es Forschern ermöglichen, die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen. ML-Modelle, insbesondere Deep-Studying-Modelle, gelten oft als Black Bins, da ihre internen Abläufe komplex und schwer zu interpretieren sein können, obwohl Anstrengungen unternommen werden, ihre Interpretierbarkeit zu verbessern.
6. Leistung: ML-Modelle können aufgrund ihrer Flexibilität und Fähigkeit, aus großen Datenmengen zu lernen, oft eine höhere Vorhersageleistung erzielen als herkömmliche statistische Modelle. Sie zeichnen sich durch Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssysteme aus.

Skucaster nutzt eine leistungsstarke Kombination aus statistischen Modellen und Techniken des maschinellen Lernens (ML), ergänzt durch eine Argumentationsschicht, um überlegene Vorhersagen zu liefern. Die Plattform integriert statistische Modelle, die wichtige Traits und Muster in den Daten erfassen und so zuverlässige Basisprognosen ermöglichen. Diese Modelle nutzen etablierte statistische Methoden wie ARIMA, exponentielle Glättung oder Regressionsanalyse, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Um die Prognosegenauigkeit weiter zu verbessern, integriert Skucaster ML-Algorithmen. Diese ML-Modelle sind in der Lage, komplexe Beziehungen, nichtlineare Muster und hochdimensionale Daten zu erfassen. Techniken wie Random Forests, Gradient Boosting oder Deep Studying werden eingesetzt, um versteckte Muster und Abhängigkeiten zu identifizieren, die mit herkömmlichen statistischen Ansätzen möglicherweise nicht ohne weiteres erkennbar sind.

Was Skucaster auszeichnet, ist die Integration einer Argumentationsebene. Diese Ebene fügt den Vorhersagen einen Aspekt der Interpretierbarkeit hinzu, sodass Benutzer die zugrunde liegenden Faktoren verstehen können, die zu den Prognosen beitragen. Durch die Bereitstellung von Erklärungen und Einblicken in den Entscheidungsprozess ermöglicht Skucaster den Benutzern, fundierte Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der prognostizierten Ergebnisse zu treffen.

Die Kombination aus statistischen Modellen, ML-Algorithmen und der Argumentationsschicht schafft eine leistungsstarke Synergie, die die Genauigkeit, Flexibilität und Interpretierbarkeit von Vorhersagen verbessert. Skucaster kann nicht nur statistische Traits erfassen, sondern sich auch an sich ändernde Muster anpassen, komplexe Zusammenhänge bewältigen und die riesigen Mengen verfügbarer Daten nutzen. Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass die von Skucaster bereitgestellten Prognosen nicht nur überlegen sind, sondern auch wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen liefern, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das Verstehen von Daten hängt von zwei Schritten ab:

Schritt 1: Welche grundsätzliche Frage sollte gestellt werden?

Schritt 2: Explorative Datenanalyse (EDA)

Erklären Sie diese Schritte:

Schritt 1: Welche grundlegende Frage sollte gestellt werden?

Wie groß sind die Daten?

Sie können die Größe des Datensatzes bestimmen, indem Sie die Anzahl der darin enthaltenen Zeilen und Spalten überprüfen. Dies kann mit Programmiersprachen wie Python oder R oder mit Tabellenkalkulationsprogrammen wie Excel erfolgen.

Wie sehen die Daten aus?

Sie können sich ein erstes Verständnis der Daten verschaffen, indem Sie eine Stichprobe des Datensatzes untersuchen. Sehen Sie sich einige Zeilen oder Datensätze an, um die Struktur und das Format der Daten zu erkennen. Dadurch erhalten Sie einen Eindruck von den verschiedenen Spalten und ihren Werten.

Welchen Datentyp haben die Spalten?

Untersuchen Sie die Datentypen jeder Spalte im Datensatz. Zu den gängigen Datentypen gehören numerische Daten (Ganzzahl oder Gleitkomma), kategoriale Daten (Zeichenfolge oder Faktor) und Datum/Uhrzeit. Diese Informationen sind entscheidend für das Verständnis der Artwork der Daten und die Auswahl geeigneter Analysetechniken.

Gibt es fehlende Werte?

Überprüfen Sie, ob im Datensatz Werte fehlen. Fehlende Werte können die Analyse beeinträchtigen und erfordern möglicherweise Imputation oder Handhabungsstrategien. Identifizieren Sie Spalten mit fehlenden Werten und bestimmen Sie den Prozentsatz oder die Anzahl fehlender Werte in jeder Spalte.

Wie sehen die Daten mathematisch aus?

Um die mathematischen Eigenschaften der Daten zu verstehen, können Sie grundlegende statistische Maße wie Mittelwert, Median, Standardabweichung, Minimal und Most für numerische Spalten berechnen. Bei kategorialen Spalten können Sie die Häufigkeitsverteilung verschiedener Kategorien untersuchen.

Gibt es doppelte Werte?

Suchen Sie nach doppelten Werten im Datensatz, insbesondere in Schlüsselspalten, die eindeutige Werte haben sollten. Identifizieren und behandeln Sie Duplikate bei Bedarf, da sie sich auf die Analyseergebnisse auswirken können.

Wie ist die Korrelation zwischen Spalten?

Berechnen Sie die Korrelation zwischen verschiedenen Spalten, insbesondere für numerische Daten. Die Korrelation misst die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen. Sie können Korrelationsmatrizen oder statistische Maße wie den Pearson-Korrelationskoeffizienten verwenden, um die Beziehungen zwischen Spalten zu analysieren.

Durch die Beantwortung dieser Fragen können Sie Einblicke in die Struktur, Qualität und Beziehungen innerhalb Ihres Datensatzes gewinnen, die es Ihnen ermöglichen, fundierte Entscheidungen für die weitere Analyse oder Datenverarbeitung zu treffen.

Schritt 2: Explorative Datenanalyse:

Der Prozess, Daten mithilfe der Visualisierung richtig zu verstehen, wird als explorative Datenanalyse bezeichnet. Es wird auch EDA genannt.

Es gibt zwei Arten von EDA:

• Univariate EDA
• Multivariate EDA

Univariate Analyse:

Das Wort Uni-Variate setzt sich aus den beiden Wörtern „uni“ für „einzeln“ und „Var“ für „variabel“ zusammen. Auf diese Weise lautet die Definition der univariaten Analyse:

Wenn Sie eine Analyse für eine einzelne Variable durchführen, spricht man von einer univariaten Analyse.

Hinweis: Variable wird auch als Spalten und Options bezeichnet.

Multivariate Analyse:

Wenn Sie eine Analyse mehrerer Variablen durchführen, spricht man von einer multivariaten Analyse.

Bevor wir EDA durchführen, müssen wir die Datentypen unserer Spalten im Datensatz überprüfen.

Datentypen von Spalten:

Es gibt hauptsächlich zwei Datentypen:

• Numerisch (Größe, Gewicht, Preis usw.)
• Kategorisch (Geschlecht, Hochschule, Nationalität usw.)

Durchführen einer univariaten Analyse numerischer Daten:

Numerische Daten liegen in kontinuierlicher Type vor, um eine univariate EDA für numerische Daten durchzuführen, die wir verwenden.

• Histogramm -> Visualisieren Sie numerische Daten, indem Sie den Bereich definieren,

matplotlib.pyplot als plt importieren

plt.hist(df[‘column_name’]),hist=worth)

• distplot -> Distplot wird auch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion genannt. Es funktioniert wie ein Histogramm, mit dem Histogramm stellt es auch eine Verbindungslinie dar,

Seaborn als SNS importieren

sns.distplot(df[‘column_name’])

• Field-Plot -> Boxplot gibt den Medianwert, Quantil 1 (25. Perzentilwert), Quantil 2 (75. Perzentilwert), Interquantilbereichswert (IQR) (IQR = Quantil 3 – Quantil 1), Minimalwert (Quantil 1–1,5 * IQR) an. , Maximalwert (Quantil 3+1,5*IQR). Wenn ein Wert außerhalb des Min-Max-Bereichs liegt, wird dieser Wert als Ausreißer bezeichnet.

Seaborn als SNS importieren

sns.boxplot(df[‘column_name’])

Durchführen einer univariaten Analyse kategorialer Daten:

Wir können eine univariate EDA für kategoriale Daten durchführen, indem wir ein Zähldiagramm oder ein Kreisdiagramm zeichnen.

• countplot -> Seaborn als SNS sns.countplot(df.) importieren[‘column_name’])

• Kuchendiagramm -> matplotlib.pyplot als plt pie_chart=df importieren[‘positionText’].value_counts().plot(form=’pie‘,autopct=’%2f‘)

Multivariate explorative Datenanalyse:

1. Numerisch-Numerisch → Streudiagramm, Paardiagramm

• Streudiagramm -> Wenn wir eine bivariate Analyse (Analyse zwischen zwei Spalten) durchführen möchten, können wir nur x- und y-Parameter verwenden und Seaborn als sns sns.scatterplot(x=df) importieren[‘column_name’],y=df[‘column_name’])
• Für Multivariate kann der Code entsprechend der Anzahl der Spalten angepasst werden.
• Seaborn als SNS importieren sns.scatterplot(x=df[‘column_name’],y=df[‘column_name’],Farbton=df[‘column_name’],fashion=df[‘column_name’],Größe=df[‘column_name’])

• Paarplot -> Wir geben unsere gesamten Daten an Pairplot weiter und Pairplot erkennt automatisch numerische Spalten aus den Daten.

Seaborn als SNS importieren

sns.pairplot(df)

2. Numerisch – Kategorisch → Barplot, Boxplot, Distplot

• Barplot -> Für die bivariate Analyse können wir nur x- und y-Parameter verwenden. import seaborn as sns sns.barplot(x=df[‘column_name’],y=df[‘column_name’])
• Für Multivariate importieren Sie Seaborn als sns sns.barplot(x=df[‘column_name’],y=df[‘column_name’],Farbton=df[‘colum_name’])

• Field-Plot -> Für die bivariate Analyse können wir nur x- und y-Parameter verwenden. import seaborn as sns sns.boxplot(x=df[‘column_name’],y=df[‘column_name’])
• Für Multivariate importieren Sie Seaborn als sns sns.boxplot(x=df[‘column_name’],y=df[‘column_name’],Farbton=df[‘colum_name’])

• distplot -> Distplot kann auch für bivariate und multivariate Analysen verwendet werden. Für bivariate Analysen verwenden Sie nur die Parameter x und y. Seaborn als SNS importieren sns.distplot(x=df[‘column_name’],y=df[‘column_name’])
• Für Multivariate importieren Sie Seaborn als sns sns.distplot(x=df[‘column_name’],y=df[‘column_name’],Farbton=df[‘colum_name’])

3. Kategorisch – Kategorisch → Heatmap, Clustermap

• Heatmap -> Pandas als PD importieren

Seaborn als SNS importieren

pd.crosstab(df[‘column_name’],df[‘column_name]‘)

sns.heatmap(pd.crossstab(df[‘column_name’],df[‘column_name]‘)

• Clustermap -> Pandas als PD importieren

Seaborn als SNS importieren

pd.crosstab(df[‘column_name’],df[‘column_name]‘)

sns.clustermap(pd.crossstab(df[‘column_name’],df[‘column_name]‘)

Abschluss:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Verstehen von Daten zwei entscheidende Schritte umfasst: das Stellen grundlegender Fragen und die Durchführung einer explorativen Datenanalyse (EDA).

Im ersten Schritt können wir durch das Stellen grundlegender Fragen ein erstes Verständnis des Datensatzes erlangen. Wir bestimmen die Größe der Daten, indem wir die Anzahl der Zeilen und Spalten untersuchen. Die Untersuchung einer Stichprobe der Daten gibt Einblick in deren Struktur und Format. Die Identifizierung der Datentypen jeder Spalte, die Prüfung auf fehlende Werte, das Verständnis der mathematischen Eigenschaften, die Erkennung doppelter Werte und die Untersuchung von Korrelationen zwischen Spalten helfen uns, die Eigenschaften, Qualität und Beziehungen des Datensatzes zu verstehen.

Sobald wir diese grundlegenden Fragen geklärt haben, fahren wir mit dem EDA-Schritt fort. EDA umfasst die Visualisierung und Analyse der Daten, um Muster, Beziehungen und Erkenntnisse aufzudecken. Die univariate Analyse konzentriert sich auf das Verständnis der Verteilung und Eigenschaften einzelner Variablen, während die multivariate Analyse Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen mehreren Variablen untersucht. Durch verschiedene Visualisierungen und statistische Techniken können wir verborgene Muster aufdecken, Ausreißer oder Datenprobleme identifizieren, Hypothesen erstellen und fundierte Entscheidungen für die weitere Analyse oder Datenverarbeitung treffen.

Indem wir diese systematischen Schritte befolgen, können wir ein umfassendes Verständnis der Daten entwickeln, das es uns ermöglicht, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und umsetzbare Ergebnisse für eine effektive Entscheidungsfindung abzuleiten.

Vor mehr als einem Jahrhundert Srinivasa Ramanujan schockierte die mathematische Welt mit seiner außergewöhnlichen Fähigkeit, bemerkenswerte Muster in Zahlen zu erkennen, die sonst niemand erkennen konnte. Der autodidaktische Mathematiker aus Indien beschrieb seine Erkenntnisse als zutiefst intuitiv und spirituell, und Muster kamen ihm oft in lebhaften Träumen vor. Diese Beobachtungen erfassten die enorme Schönheit und die schieren Möglichkeiten der abstrakten Welt der reinen Mathematik. In den letzten Jahren haben wir begonnen, KI-Durchbrüche zu beobachten Bereiche, die eine tiefe menschliche Intuition erfordernund in jüngerer Zeit auf einige der schwierigsten Probleme in den Wissenschaftendoch bisher haben die neuesten KI-Techniken nicht zu nennenswerten Ergebnissen in der reinen Mathematikforschung beigetragen.

Im Rahmen Die Mission von DeepMind Um Intelligenz zu lösen, haben wir das Potenzial des maschinellen Lernens (ML) erforscht, mathematische Strukturen und Muster zu erkennen und Mathematikern dabei zu helfen, Entdeckungen zu machen, die sie sonst vielleicht nie gemacht hätten – und haben zum ersten Mal gezeigt, dass KI an der Spitze der reinen Mathematik helfen kann.

Unser Forschungspapier, heute in der Zeitschrift Nature veröffentlicht, beschreibt unsere Zusammenarbeit mit High-Mathematikern, um mithilfe von KI neue Erkenntnisse in zwei Bereichen der reinen Mathematik zu gewinnen: Topologie und Darstellungstheorie. Mit Professor Geordie Williamson An der Universität Sydney haben wir eine neue Formel für eine seit Jahrzehnten ungelöste Vermutung über Permutationen entdeckt. Mit Professor Marc Lackenby Und Professor András Juhász An der Universität Oxford haben wir durch die Untersuchung der Struktur von Knoten eine unerwartete Verbindung zwischen verschiedenen Bereichen der Mathematik entdeckt. Dies seien die ersten bedeutenden mathematischen Entdeckungen, die mit maschinellem Lernen gemacht wurden, so die High-Mathematiker, die die Arbeit rezensiert haben. Zu jedem Ergebnis veröffentlichen wir außerdem vollständige Begleitpapiere zu arXiv, die bei entsprechenden mathematischen Fachzeitschriften eingereicht werden (Permutationspapier; Knoten Papier). Anhand dieser Beispiele schlagen wir ein Modell vor, wie diese Werkzeuge von anderen Mathematikern genutzt werden könnten, um neue Ergebnisse zu erzielen.

Die beiden grundlegenden Objekte, die wir untersuchten, waren Knoten und Permutationen.

Seit vielen Jahren nutzen Mathematiker Pc zur Generierung von Daten, die bei der Suche nach Mustern helfen. Diese als experimentelle Mathematik bekannte Artwork der Forschung hat zu bekannten Vermutungen geführt, wie z die Birch- und Swinnerton-Dyer-Vermutung – einer von sechs Probleme mit dem Millenniumspreis, die bekanntesten offenen Probleme in der Mathematik (mit jeweils einem Preisgeld von 1 Million US-Greenback). Obwohl dieser Ansatz erfolgreich conflict und ziemlich verbreitet ist, ist die Identifizierung und Entdeckung von Mustern aus diesen Daten immer noch hauptsächlich auf Mathematiker angewiesen.

Das Finden von Mustern ist in der reinen Mathematik noch wichtiger geworden, da es jetzt möglich ist, mehr Daten zu generieren, als ein Mathematiker vernünftigerweise in seinem Leben erwarten kann. Einige interessante Objekte – beispielsweise solche mit Tausenden von Dimensionen – können auch einfach zu unergründlich sein, als dass man direkt darüber nachdenken könnte. Angesichts dieser Einschränkungen glaubten wir, dass KI in der Lage sein würde, die Erkenntnisse der Mathematiker auf völlig neue Weise zu erweitern.

Es fühlt sich an, als würde Galileo ein Teleskop in die Hand nehmen und tief in das Datenuniversum blicken und Dinge sehen, die noch nie zuvor entdeckt wurden.
Marcus Du Sautoy, Simonyi-Professor für öffentliches Verständnis der Naturwissenschaften und Professor für Mathematik, Universität Oxford

Unsere Ergebnisse legen nahe, dass ML die Mathematikforschung ergänzen kann, um die Instinct über ein Downside zu leiten, indem es mit überwachtem Lernen die Existenz hypothetischer Muster erkennt und mithilfe von Attributionstechniken aus maschinellem Lernen Einblick in diese Muster gibt:

Gemeinsam mit Professor Williamson haben wir KI genutzt, um einen neuen Ansatz für eine seit langem bestehende Vermutung in der Darstellungstheorie zu entdecken. Seit quick 40 Jahren trotzt die kombinatorische Invarianzvermutungbesagt, dass zwischen bestimmten gerichteten Graphen und Polynomen eine Beziehung bestehen sollte. Mithilfe von ML-Techniken konnten wir die Gewissheit gewinnen, dass eine solche Beziehung tatsächlich existiert, und feststellen, dass sie möglicherweise mit Strukturen zusammenhängt, die als gebrochene Diederintervalle und Extremreflexionen bekannt sind. Mit diesem Wissen konnte Professor Williamson einen überraschenden und schönen Algorithmus vermuten, der die Vermutung der kombinatorischen Invarianz lösen würde. Wir haben den neuen Algorithmus anhand von mehr als 3 Millionen Beispielen rechnerisch verifiziert.

Mit Professor Lackenby und Professor Juhász erforschten wir Knoten – eines der grundlegenden Forschungsobjekte der Topologie. Knoten erzählen uns nicht nur von den vielen Arten, wie ein Seil verwickelt werden kann, sondern haben auch überraschende Zusammenhänge mit der Quantenfeldtheorie und der nichteuklidischen Geometrie. Algebra, Geometrie und Quantentheorie teilen alle einzigartige Perspektiven auf diese Objekte und ein seit langem bestehendes Rätsel ist, wie diese verschiedenen Zweige zusammenhängen: Was sagt uns beispielsweise die Geometrie des Knotens über die Algebra? Wir trainierten ein ML-Modell, um ein solches Muster zu entdecken, und überraschenderweise zeigte sich dabei, dass eine bestimmte algebraische Größe – die Signatur – in direktem Zusammenhang mit der Geometrie des Knotens stand, was zuvor weder bekannt conflict noch durch die bestehende Theorie nahegelegt wurde. Mithilfe von Attributionstechniken des maschinellen Lernens haben wir Professor Lackenby dabei unterstützt, eine neue Größe zu entdecken, die wir die natürliche Steigung nennen und die auf einen wichtigen Aspekt der Struktur hinweist, der bisher übersehen wurde. Gemeinsam konnten wir dann die genaue Natur der Beziehung nachweisen und einige der ersten Verbindungen zwischen diesen verschiedenen Zweigen der Mathematik herstellen.

Der Einsatz von Lerntechniken und KI-Systemen ist vielversprechend für die Identifizierung und Entdeckung von Mustern in der Mathematik. Auch wenn bestimmte Arten von Mustern dem modernen ML weiterhin entgehen, hoffen wir unser Nature-Papier kann andere Forscher dazu inspirieren, das Potenzial von KI als nützliches Werkzeug in der reinen Mathematik zu betrachten. Um die Ergebnisse zu reproduzieren, kann jeder auf unsere zugreifen interaktive Notizbücher. Nachdenken über den unglaublichen Geist von Ramanujan, George Frederick James Tempel schrieb: „Die großen Fortschritte in der Mathematik wurden nicht durch Logik, sondern durch kreative Vorstellungskraft erzielt.“ Wir freuen uns darauf, in Zusammenarbeit mit Mathematikern zu sehen, wie KI die Schönheit der menschlichen Instinct auf ein neues Niveau der Kreativität heben kann.

Wie in der „Einführung in die künstliche Intelligenz“ angegeben (https://medium.com/@boutnaru/introduction-to-ai-artificial-intelligence-8c71d4d25320) „Deep Studying“ ist eine Teilmenge von „Machine Studying“ – im Diagramm unten sehen wir eine Beschreibung des Unterschieds zwischen den beiden.

Darüber hinaus nutzt „Deep Studying“ neuronale Netze, um ein Lernen zu erreichen, indem es versucht, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren (Lernen aus großen Datenmengen). Normalerweise erfolgt dies mithilfe neuronaler Netze mit mindestens drei Schichten (https://www.ibm.com/topics/deep-learning). Mehr zu neuronalen Netzen gibt es übrigens in einem späteren Artikel.

Darüber hinaus ermöglichen uns „Deep Studying“-Modelle das Erlernen komplexer Muster, die mit herkömmlichen Modellen des maschinellen Lernens nicht oder nur schwer zu identifizieren sind. Dies liegt daran, dass „Deep Studying“-Modelle in der Lage sind, hierarchische Darstellungen der Daten zu lernen und gleichzeitig eine automatische Merkmalsextraktion durchzuführen (https://aws.amazon.com/what-is/deep-learning/).

Denken wir additionally über ein „Deep Studying“-Modell nach, das darauf trainiert ist, Autos in einem Bild zu identifizieren. In diesem Fall könnte das Modell Kanten->Formen->Objekte->Auto identifizieren. Wir können additionally zusammenfassen, dass „Deep Studying“ Rechenmodelle ermöglicht, die auf mehreren Ebenen basieren, um Darstellungen von Daten mit Abstraktionsebenen zu lernen. Dies geschieht durch die Verwendung von Backpropagation-Algorithmen zur Optimierung des internen Zustands des Modells auf jeder Ebene (https://www.nature.com/articles/nature14539).

Schließlich wird „Deep Studying“ in verschiedenen Bereichen wie Betrugserkennung, medizinische Diagnostik, Spracherkennung, Pc Imaginative and prescient, NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache), Empfehlungsmaschinen und mehr eingesetzt (https://aws.amazon.com/deep-learning/).

Wir sehen uns in meinem nächsten Artikel 😉 Du kannst mir auf Twitter folgen – @boutnaru (https://twitter.com/boutnaru). Sie können auch meine anderen Artikel auf Medium lesen – https://medium.com/@boutnaru

Sammeln Sie Erkenntnisse und bereichern Sie Ihre Textdaten mit dieser einfachen Technik.

N-Gramme sind ein grundlegendes Konzept im NLP, das sequentielle Muster im Textual content erfasst. Sie haben ein breites Anwendungsspektrum und liefern wertvolle Einblicke in den Sprachgebrauch und seine Struktur. Das „n“ in n-Gramm gibt die Anzahl der Token in der Sequenz an. Token sind eine bestimmte Anzahl von Zeichen. Ein Token kann ein ganzes Wort, eine Phrase oder eine Anzahl von Zeichen sein. Ein 2-Gramm (auch Bigramm genannt) besteht aus Paaren aufeinanderfolgender Token, ein 3-Gramm (Trigramm) besteht aus Drillingen aufeinanderfolgender Token und so weiter. Die Wahl von n hängt von der Aufgabe und dem zu analysierenden Textual content ab.

Beispiel für Bigramme für den Satz „der schnelle braune Fuchs“:

["the", "quick"], ["quick", "brown"], ["brown", "fox"]

N-Gramme erfassen lokale Muster im Textual content und liefern nützliche statistische Informationen über die Kombination von Wörtern oder Zeichen im Textual content. Durch die Analyse der Häufigkeiten von N-Grammen können Modelle Muster lernen, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Wörter oder Phrasen vorhersagen und Textual content generieren, der den Eingabedaten ähnelt.

Eine häufige Anwendung von N-Grammen ist die Sprachmodellierung, bei der das Ziel darin besteht, das nächste Wort in einer Sequenz im vorherigen Kontext vorherzusagen.

N-Gramme werden auch bei Textklassifizierungsaufgaben verwendet, beispielsweise bei der Stimmungsanalyse oder der Spam-Erkennung.

Wir werden ein Beispiel für die Verwendung von N-Grammen mit Python erstellen, um besser zu verstehen, wie N-Gramme funktionieren und welche potenziellen Verwendungsmöglichkeiten sie haben.

Wie bereits erwähnt, wirft Bigrams einen Blick auf die beiden aufeinanderfolgenden Token (oder in unserem Fall Wörter) im gesamten Textual content.

# Create a perform to generate bigrams from textual content
def generate_bigrams(textual content):
# Cut up the textual content for every phrase
phrases = textual content.break up()
bigrams = []
# Iterate by the phrases
for i in vary(len(phrases) - 1):
# Append every bigram or 2 consecutive phrases as a tuple
bigrams.append((phrases[i], phrases[i + 1]))
return bigrams
# Instance textual content
textual content = "That is an instance bigram use case in Python."
end result = generate_bigrams(textual content)
# Print every bigram
for bigram in end result:
print(bigram)

(‚Das ist‘)
(‚ist ein‘)
(‚ein Beispiel‘)
(„Beispiel“, „Bigramm“)
(„Bigramm“, „Verwendung“)
(‚Anwendungsfall‘)
(‚Fall‘, ‚in‘)
(‚in‘, ‚Python.‘)

Wir haben jetzt Bigramme für jeden Eingabetext generiert, und zwar in reinem Python!

Für dieses Beispiel verwenden wir NLTK.

Über NLTK

NLTK (Pure Language Toolkit) ist eine beliebte Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Es bietet verschiedene Funktionen, Klassen und Instruments für NLP-Aufgaben wie Tokenisierung, Stemming, Tagging von Wortarten usw.

# Library Imports
from nltk import ngrams
# Instance utilization
textual content = "An instance n-gram use case in Python. This time utilizing nltk."
# Generate trigrams this time utilizing the NLTK ngrams perform
ngram_result = record(ngrams(textual content.break up(), 3))
# Print every ngram
for ngram in ngram_result:
print(ngram)

(„An“, „Beispiel“, „n-Gramm“)
(„Beispiel“, „n-Gramm“, „Verwendung“)
(’n-gram‘, ‚use‘, ‚case‘)
(„use“, „case“, „in“)
(‚case‘, ‚in‘, ‚Python.‘)
(‚in‘, ‚Python.‘, ‚This‘)
(‚Python.‘, ‚Dies‘, ‚Zeit‘)
(„Dies“, „Zeit“, „Verwendung“)
(„time“, „utilizing“, „nltk.“)

Dieses Mal haben wir Trigramme generiert, aber beachten Sie, wie viel weniger Code wir benötigen, wenn wir NLTK verwenden!

Die Stärke von N-Grammen liegt darin, dass sie als eine Type von Wahrscheinlichkeit oder Kontext verwendet werden. Sobald die N-Gramm generiert sind, können wir identifizieren, welche Sequenzen am beliebtesten sind, und die Wörter davor und danach identifizieren. Dadurch wird Ihr Textual content in eine umfassendere Type von Informationen umgewandelt, die er anschließend für Modelle oder andere NLP-Aufgaben bereitstellen kann.

Beispielsweise können wir aus unserem vorherigen Beispiel erkennen, dass das Wort „Python“ in 33 % der Fälle vorkommt. Durch die Verwendung der Informationen über Ihre N-Gramme werden Informationen zu einer breiten Palette von NLP-Aufgaben hinzugefügt, darunter Sprachmodellierung, Textgenerierung, Informationsabruf, maschinelle Übersetzung, Textklassifizierung und mehr.

Entdecken Sie, welche Informationen Ihr N-Grams Ihnen geben kann!

• Spielen Sie mit NLTK herum! Wie bereits erwähnt, ist NLTK eine leistungsstarke und beliebte NLP-Bibliothek in Python. Ich empfehle dringend, mehr darüber zu erfahren und herauszufinden, welche NLP-Aufgaben mit der Bibliothek erledigt werden können.
• Schauen Sie sich Themenmodellierung, Textklassifizierung und andere NLP-Themen an. Da große Sprachmodelle immer beliebter werden, ist es hilfreich, die Funktionsweise von NLP und die Entwicklung des Fachgebiets zu verstehen.

N-Gramme in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Pure Language Processing, NLP) sind kontinuierliche Sequenzen von N Elementen (typischerweise Wörter), die lokale sprachliche Erkenntnisse erfassen und für verschiedene nachgelagerte Aufgaben wie Sprachmodellierung, Textgenerierung und Informationsabruf verwendet werden.

Kapitel 1: Einführung in maschinelles Lernen

Dieses Kapitel bietet eine Einführung in maschinelles Lernen, einschließlich seiner Geschichte, Definition und Anwendungen. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik, der Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dies geschieht, indem man dem Pc Daten zuführt und ihm ermöglicht, Muster in den Daten zu finden. Sobald der Pc diese Muster gefunden hat, kann er sie nutzen, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen.

Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum, darunter Spam-Filterung, Betrugserkennung und Bilderkennung. Es wird auch in einer Vielzahl anderer Bereiche eingesetzt, beispielsweise im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im Transportwesen.

Holen Sie sich hier KOSTENLOS „Maschinelles Lernen für absolute Anfänger“ von Oliver Theobald

Kapitel 2: Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist eine Artwork maschinelles Lernen, bei dem dem Pc gekennzeichnete Daten bereitgestellt werden. Das bedeutet, dass die Daten bereits in Kategorien eingeteilt sind, z. B. „Spam“ oder „Nicht-Spam“ oder „Gesund“ oder „Ungesund“. Der Pc lernt dann, neue Daten zu klassifizieren, indem er die gekennzeichneten Daten als Leitfaden verwendet.

Es gibt zwei Haupttypen von überwachten Lernalgorithmen: Regressionsalgorithmen und Klassifizierungsalgorithmen. Regressionsalgorithmen werden verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen, beispielsweise den Preis eines Hauses oder die Körpergröße einer Particular person. Klassifizierungsalgorithmen werden verwendet, um kategorische Werte vorherzusagen, beispielsweise ob es sich bei einer E-Mail um Spam handelt oder nicht, oder ob ein Affected person eine Krankheit hat oder nicht.

Kapitel 3: Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine Artwork maschinelles Lernen, bei dem dem Pc keine gekennzeichneten Daten bereitgestellt werden. Das bedeutet, dass der Pc selbstständig Muster in den Daten finden muss. Unüberwachtes Lernen wird häufig für Aufgaben wie Clustering und Dimensionsreduktion eingesetzt.

Beim Clustering geht es darum, ähnliche Datenpunkte zu gruppieren. Bei der Dimensionsreduktion geht es darum, die Anzahl der Options in einem Datensatz zu reduzieren und gleichzeitig so viele Informationen wie möglich zu erhalten.

Kapitel 4: Reinforcement Studying

Reinforcement Studying ist eine Artwork maschinelles Lernen, bei dem der Pc durch Versuch und Irrtum lernt. Der Pc erhält eine Belohnung für das Ergreifen von Maßnahmen, die zu gewünschten Ergebnissen führen, und eine Strafe für das Ergreifen von Maßnahmen, die zu unerwünschten Ergebnissen führen. Der Pc lernt dann, Maßnahmen zu ergreifen, die seine Belohnungen maximieren.

Verstärkungslernen wird häufig für Aufgaben wie das Spielen von Spielen und die Steuerung von Robotern eingesetzt.

Kapitel 5: Bewertungsmetriken

Beim maschinellen Lernen ist es wichtig, die Leistung eines Modells zu bewerten. Dies geschieht durch die Verwendung von Bewertungsmetriken. Bewertungsmetriken messen die Genauigkeit, Präzision, den Rückruf und den F1-Rating eines Modells.

Genauigkeit ist der Prozentsatz der Vorhersagen, die ein Modell richtig macht. Präzision ist der Prozentsatz der positiven Vorhersagen, die ein Modell macht und die tatsächlich positiv sind. Der Rückruf ist der Prozentsatz positiver Beispiele, die ein Modell korrekt identifiziert. Der F1-Rating ist ein gewichteter Durchschnitt aus Präzision und Erinnerung.

Holen Sie sich hier KOSTENLOS „Maschinelles Lernen für absolute Anfänger“ von Oliver Theobald

Kapitel 6: Bias und Varianz

Beim maschinellen Lernen gibt es zwei Hauptfehlerquellen: Bias und Varianz. Bias ist der Fehler, der auftritt, wenn ein Modell Vorhersagen trifft, die systematisch falsch sind. Varianz ist der Fehler, der auftritt, wenn ein Modell Vorhersagen trifft, die stark von den Trainingsdaten abweichen.

Ein Modell mit hoher Verzerrung macht konsistente Fehler, die Fehler sind jedoch gering. Ein Modell mit hoher Varianz macht zufällige Fehler, aber die Fehler sind groß. Das Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, ein Modell mit geringer Verzerrung und geringer Varianz zu finden.

Kapitel 7: Regularisierung

Regularisierung ist eine Technik zur Reduzierung der Varianz eines Modells. Dies geschieht durch Hinzufügen einer Strafe zur Zielfunktion des Modells. Die Strafe soll das Modell davon abhalten, große Änderungen an seinen Gewichten vorzunehmen.

Es gibt zwei Haupttypen der Regularisierung: L1-Regularisierung und L2-Regularisierung. Die L1-Regularisierung fügt der Summe der absoluten Werte der Gewichte des Modells einen Nachteil hinzu. Die L2-Regularisierung fügt der Summe der quadrierten Werte der Modellgewichte einen Nachteil hinzu.

Kapitel 8: Hyperparameter-Tuning

Hyperparameter sind die Parameter eines maschinellen Lernmodells, die nicht aus den Daten gelernt werden. Diese Parameter müssen vom Benutzer eingestellt werden.

Der Prozess, die besten Hyperparameter für ein Modell zu finden, wird als Hyperparameter-Tuning bezeichnet. Dies kann manuell oder mithilfe eines Hyperparameter-Tuning-Algorithmus erfolgen.

Kapitel 9: Modellbereitstellung

Sobald ein Modell für maschinelles Lernen trainiert wurde, muss es bereitgestellt werden, damit es für Vorhersagen verwendet werden kann. Dies kann durch die Bereitstellung des Modells auf einem Server oder durch die Bereitstellung des Modells als Webdienst erfolgen.

Kapitel 10: Fazit

Dieses Buch bietet eine Einführung in das maschinelle Lernen. Maschinelles Lernen ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem sich eine Vielzahl von Problemen lösen lassen. Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, stehen on-line und in Bibliotheken zahlreiche Ressourcen zur Verfügung.

Holen Sie sich hier KOSTENLOS „Maschinelles Lernen für absolute Anfänger“ von Oliver Theobald

Im Zeitalter der digitalen Realität hat sich die künstliche Intelligenz (IA) zu einem Werkzeug entwickelt, das die Kind in Betriebe von Unternehmen umgewandelt und mit ihren Kunden in Beziehung gesetzt hat. Da die Folgenabschätzung jedoch in unserem Leben allgegenwärtig ist, ist es bei der Erstellung und Anwendung grundsätzlich unerlässlich, assoziierte Persönlichkeiten zu verlassen. In diesem Artikel erforschen und analysieren wir die Bedeutung der Technik und der künstlichen Intelligenz im Element und analysieren die Überlegungen, die die Unternehmen im Auge behalten müssen, um eine verantwortliche Software program zu entwickeln.

• Verstehen Sie das grundlegende Papier der Ethik im Kontext der IA Empresarial.

• Definition der Verantwortung und Werte im Rahmen des Software program-Designs auf IA-Foundation.

• Identifizieren Sie den Einfluss von Menschen und Vorurteilen auf die IA-Systeme.

• Analysieren Sie die Folgen der Algorithmendiskriminierung und ihrer Auswirkungen auf Unternehmen und Soziales.

• Es ist erforderlich, die IA-Systeme nach Entscheidungen zu verstehen.

• Entdecken Sie die Desafíos Associates mit der Opacidad Algorítmica und der Bedeutung der Transparenz im Unternehmensumfeld.

• Bewerten Sie die Auswirkungen der IA auf die Privatsphäre und die Sicherheit der Unternehmensdaten und der Kunden.

• Stellen Sie sicher, dass Sie die Datenschutzbestimmungen einhalten und die Vertraulichkeit der Unternehmensinformationen gewährleisten.

• Machen Sie sich mit der Bedeutung der Verantwortung im Rahmen und der Nutzung durch das IA-Unternehmen vertraut.

• Wirksame Mechanismen zur Rücksendung von Kunden werden eingerichtet, um zu gewährleisten, dass die Entscheidungen, die in der IA getroffen wurden, Sean Éticas und Alineadas mit den Werten des Unternehmens betreffen.

• Erkunden Sie die sozialen und arbeitstechnischen Auswirkungen der IA im Unternehmensumfeld.

• Nehmen Sie das Wirkungspotenzial in Anspruch und arbeiten Sie daran, Strategien zu entwickeln, um diese abzumildern.

• Analysieren Sie die Initiativen und bestehenden Vorschriften im Zusammenhang mit der Ethik des IA-Unternehmens.

• Stellen Sie fest, wie wichtig es ist, solide ethische Requirements festzulegen, um das Ziel und die Umsetzung der Folgenabschätzung im Unternehmen zu erreichen.

AbschließendIn einer Welt, die der IA mehr Impulse gegeben hat, ist es wichtig, dass die Unternehmen mit ihrem Auftrag und ihrer Verwendung die Desafíos éticos asociados verlassen. Durch die Übernahme eines für die Entwicklung von Software program in IA verantwortlichen Unternehmens können Unternehmen solide Beziehungen zu ihren Kunden aufbauen, das Vertrauen der Öffentlichkeit wahren und einen positiven Beitrag zum sozialen Wohl leisten. Da wir proaktive Maßnahmen ergreifen, um künstliche Intelligenzaspekte zu vermeiden, können Unternehmen garantieren, dass die IA für den allgemeinen Nutzen der Gesellschaft und zur Förderung einer sprachlichen Sprache genutzt wird.

Quantencomputing und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei der aufregendsten Grenzen der technologischen Innovation. Jeder für sich hat das Potenzial, Branchen zu revolutionieren und die Welt, wie wir sie kennen, zu verändern. Zusammengenommen versprechen sie, uns in Bereiche des Rechnens und Verstehens zu entführen, die zuvor für unmöglich gehalten wurden.

Quantencomputing stellt einen Paradigmenwechsel in unserem Verständnis und Einsatz von Technologie dar. Klassische Laptop verwenden Bits als kleinste Dateneinheit, die entweder 0 oder 1 sein können. Quantencomputer hingegen verwenden Quantenbits (oder Qubits), die sich im Zustand 0, 1 oder beides befinden können Gleichzeitig, dank eines Quantenphänomens, das als Superposition bekannt ist. Dadurch können Quantencomputer komplexe Probleme exponentiell schneller lösen als klassische Laptop.

Neben der Überlagerung nutzen Quantencomputer auch ein weiteres Quantenphänomen namens Verschränkung. Wenn sich Qubits verschränken, wird der Zustand eines Qubits sofort mit dem Zustand eines anderen verbunden, egal wie weit sie voneinander entfernt sind. Diese einzigartige Beziehung verbessert die Verarbeitungsfähigkeiten von Quantencomputern weiter.

Allerdings befindet sich das Quantencomputing noch in den Kinderschuhen und die praktische Umsetzung dieser Prinzipien stellt erhebliche technische Herausforderungen dar. Dennoch hat sich das Quantencomputing in Bereichen wie Kryptographie, Materialwissenschaft und Optimierungsproblemen bereits als vielversprechend erwiesen.

KI hingegen ist ein ausgereifteres Feld, das unser Leben bereits auf vielfältige Weise beeinflusst, von Sprachassistenten wie Alexa und Siri bis hin zu anspruchsvolleren Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen und prädiktiven Analysen.

KI-Systeme, insbesondere solche, die maschinelles Lernen nutzen, funktionieren, indem sie Muster aus großen Datenmengen lernen. Sie verwenden Algorithmen, um auf der Grundlage dieser Daten mathematische Modelle zu erstellen, die es ihnen ermöglichen, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit für die Aufgabe zu programmieren.

Im KI-Ökosystem nimmt Deep Studying einen besonderen Platz ein. Es nutzt künstliche neuronale Netze, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind, um aus großen Datenmengen zu lernen. Während ein neuronales Netzwerk mit einer einzelnen Schicht immer noch ungefähre Vorhersagen treffen kann, können tiefere Netzwerke – solche mit mehr Schichten – komplexe Muster modellieren und somit genauere Vorhersagen liefern.

Quantenmaschinelles Lernen, die Schnittstelle zwischen Quantencomputing und KI, ist ein aufstrebendes Forschungsgebiet, das unsere Herangehensweise an KI revolutionieren könnte. Es hat das Potenzial, maschinelle Lernprozesse zu beschleunigen, komplexe Optimierungsprobleme zu lösen und mehr Variablen zu verarbeiten, als klassische Laptop bewältigen können.

Quantencomputing kann maschinelles Lernen auf zwei Arten erheblich beschleunigen. Erstens könnten Quantencomputer schnell riesige Datenmengen verarbeiten, woran klassische Laptop scheitern. Zweitens können sie dank ihrer Quanteneigenschaften komplexe Berechnungen schnell durchführen und so das Coaching von Modellen für maschinelles Lernen beschleunigen.

Der unmittelbarste Vorteil, den Quantencomputing der KI bietet, ist die verbesserte Leistung. Das Coaching von Deep-Studying-Modellen beispielsweise ist rechenintensiv und kann selbst auf leistungsstarken klassischen Computern lange dauern. Quantencomputer könnten diese Zeit erheblich verkürzen, da sie mehr Informationen speichern und schneller verarbeiten können.

Trotz der Aufregung stehen dieser futuristischen Ehe mehrere Herausforderungen im Weg. Quantencomputer sind empfindlich und müssen bei Temperaturen nahe dem absoluten Nullpunkt arbeiten, um Quantenzustände aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus sind Quantenbits aufgrund von Umgebungsrauschen fehleranfällig, und die Integration der Fehlerkorrektur in Quantensysteme ist eine erhebliche Herausforderung.

Doch diese Hürden haben die Begeisterung für das Potenzial von Quantencomputing und KI nicht gedämpft. Technologiegiganten wie Google, IBM und Microsoft sowie zahlreiche Begin-ups und akademische Einrichtungen machen erhebliche Fortschritte in diese Richtung.

Da wir am Rande einer Quantenrevolution stehen, wird sich die Landschaft der KI und des Computings dramatisch verändern. Das Zeitalter der Quanten-KI verspricht nicht nur schnelleres Rechnen und intelligentere KI, sondern auch einen Sprung in ein Zeitalter der Entdeckungen und Innovationen, das unser Verständnis der Welt grundlegend neu definieren wird.

In dieser neuen Ära könnte sich die Kombination von Quantencomputing und KI als eine der transformativsten erweisen. Sie könnten Durchbrüche in allen Bereichen ermöglichen, von der Klimamodellierung bis zur Arzneimittelentwicklung, und ein neues Zeitalter der Innovation und des technologischen Fortschritts einläuten.

Wie bei jeder transformativen Technologie müssen die ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen sorgfältig berücksichtigt werden. Das Versprechen ist jedoch groß, und da wir die Grenzen des Möglichen immer weiter verschieben, birgt die Verbindung von Quantencomputing und KI das Potenzial, unsere Zukunft neu zu definieren.