Maschinelles Lernen (engl. „machine learning“, kurz ML) ist aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz nicht mehr wegzudenken. In einem früheren Post bin ich auf Python und die Bibliothek Scikit-Learn eingegangen. Doch Scikit-Learn ist zwar für traditionelle Machine Learning-Algorithmen gut geeignet, bietet aber keine Möglichkeiten für komplexe Deep Learning-Modelle. In diesem Post schauen wir uns die…
Die Top-Programmiersprache für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ist Python. Sehr viele ML-Bibliotheken sind in Python (bzw. Cython) entwickelt worden. Doch ML, besonders Deep Learning, ist sehr rechenintensiv und somit werden viele Ressourcen gebunden. Python wird zwar weiterentwickelt und an einigen Stellen effizienter gemacht, aber radikale Änderungen sind nicht möglich, weil eine Abwärtskompatibilität…
Auch auf die Softwareentwicklung haben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einen revolutionären Einfluss. So gibt es z.B. GitHub Copilot, ein „AI pair programmer“, welcher in Echtzeit Vorschläge für Programmcode generiert und mittlerweile auf GPT-4 basiert. Auch mit ChatGPT ist es möglich, Code zu erstellen und in diesem Post schauen wir uns das einmal genauer an….
Wenn man eigene Machine Learning-Algorithmen implementieren möchte, dann wird man sehr wahrscheinlich mit Python und Scikit-Learn in Berührung kommen. Python ist die am häufigsten genutzte Programmiersprache für Data Science und Machine Learning und Scikit-Learn ist eine der bekanntesten Python-Bibliotheken mit einer großen Auswahl an Algorithmen. In diesem Post werde ich auf Python und Scikit-Learn etwas…