"Computers are able to see, hear and learn. Welcome to the future." (Dave Waters)
Ein Blick durch große Tageszeitungen zeigt, dass das Thema Machine Learning (ML) - häufig unter dem populären Schlagwort Künstliche Intelligenz“ - den Sprung von der Fachwelt in die Allgemeinsprache bewältigt hat. Dabei werden viele Anwendungen genannt, prominent das autonome Fahren oder die Gesichtserkennung. Mit ML ausgerüstete Lautsprecher werden als intelligente Assistenten zunehmend Teil des Alltags. Bei der Beschreibung spektakulärer Einsätze wird gern übersehen, dass an anderer Stelle Machine Learning unsere Aktivitäten im Alltag beeinflusst, vielleicht sogar steuert. Empfehlungssysteme, d.h. Algorithmen-gesteuerte technische Verfahrensweisen, die dem Nutzer nach verschiedenen Kriterien Vorschläge für seine Wahl von Produkten und Dienstleistungen unterbreiten, sind in viele Teile der Online-Wirtschaft vorgedrungen und werden mehr und mehr zur Basis der anschließenden (Kauf-)Entscheidung. Die große Bedeutung dieses Themas wird auch durch zahlreiche Konferenzen und Workshops belegt. Diese Arbeit untersucht die Grundlagen dieser Systeme und ihre Anwendungen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsystem
- 2. Machine Learning
- 2.1 Supervised Learning
- 2.2 Unsupervised Learning
- 2.3 Reinforcement Learning
- 2.4 Neuronale Netze
- 3. Python und seine Anwendung im Machine Learning
- 4. Empfehlungssysteme
- 4.1 Überblick
- 4.2 Die Daten-Pipeline
- 4.3 Kollaboratives Filtern
- 4.4 Content-basiertes Filtern
- 4.5 Wissensbasierte Systeme
- 4.6 Hybride Systeme
- 5. Die Realisierung in Python
- 5.1 Benutzerbasiertes kollaboratives Filtern
- 5.2 Modell-basiertes kollaboratives Filtern
- 5.3 Content-basiertes Filtern
- 6. Fazit und Ausblick
- 6.1 Neue Algorithmen
- 6.2 Manipulierte Bewertungen
- 6.3 Ethische und juristische Fragen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit zielt darauf ab, konkrete Ansätze zur Implementierung von algorithmusbasierten Empfehlungssystemen zu entwickeln und deren IT-technische Umsetzung zu beschreiben. Die Perspektive eines Data Analysts wird eingenommen, wodurch der Prozess der Datengewinnung, Datenbereinigung, Visualisierung und Evaluation im Mittelpunkt steht. Die Arbeit untersucht die Vor- und Nachteile verschiedener Ansätze.
- Machine Learning Methoden und ihre Anwendung in Empfehlungssystemen
- Die Rolle von Python und relevanten Bibliotheken in der Implementierung
- Verschiedene Arten von Empfehlungssystemen (kollaborativ, content-basiert, hybrid)
- Datenpipeline-Design und -management
- Herausforderungen und ethische Implikationen von Empfehlungssystemen
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Machine-Learning-basierten Empfehlungssysteme ein und hebt deren wachsende Bedeutung in der Online-Wirtschaft hervor. Sie definiert die Problemstellung, nämlich die Entwicklung konkreter Implementierungsansätze unter Berücksichtigung der Datenanalyseperspektive eines Data Analysts. Das Kapitel skizziert das Zielsystem der Arbeit und den Aufbau der folgenden Kapitel.
2. Machine Learning: Dieses Kapitel bietet einen Überblick über die Methodenwelt des Machine Learning, klärt terminologische Unschärfen zwischen Begriffen wie Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Neuronale Netze und definiert Machine Learning als den Prozess, bei dem ein Computer seine Fähigkeiten durch Lernen und nicht durch direkte Programmierung erlangt. Es werden verschiedene Arten des Machine Learnings (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning) sowie Neuronale Netze eingeführt.
3. Python und seine Anwendung im Machine Learning: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Programmiersprache Python und deren zentrale Bibliotheken, die für die Implementierung von Machine-Learning-basierten Empfehlungssystemen relevant sind. Es wird die Funktionalität und Anwendung dieser Bibliotheken im Kontext des Projekts erläutert.
4. Empfehlungssysteme: Kapitel 4 liefert einen umfassenden Überblick über verschiedene Ansätze im Bereich der Empfehlungssysteme. Es werden kollaborative, content-basierte, wissensbasierte und hybride Systeme vorgestellt und deren Funktionsweisen detailliert beschrieben. Ein besonderer Fokus liegt auf der Konzeption und dem Design einer effektiven Datenpipeline.
5. Die Realisierung in Python: In diesem Kapitel werden ausgewählte Methoden zur Implementierung von Empfehlungssystemen in Python konkret umgesetzt. Es werden die zentralen Prozessschritte detailliert beschrieben, insbesondere die Herausforderungen der Datenanalyse werden beleuchtet. Die Implementierung von benutzerbasiertem und modellbasiertem kollaborativem Filtern sowie content-basiertem Filtern wird vorgestellt.
Schlüsselwörter
Machine Learning, Empfehlungssysteme, Python, Kollaboratives Filtern, Content-basiertes Filtern, Datenpipeline, Datenanalyse, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Data Analyst.
Häufig gestellte Fragen zu "Implementierung Algorithmusbasierter Empfehlungssysteme"
Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung algorithmusbasierter Empfehlungssysteme. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung aus der Perspektive eines Data Analysts, einschließlich Datengewinnung, -bereinigung, -visualisierung und -evaluation. Verschiedene Ansätze werden untersucht und verglichen.
Welche Arten von Empfehlungssystemen werden behandelt?
Die Arbeit behandelt kollaborative, content-basierte, wissensbasierte und hybride Empfehlungssysteme. Die Funktionsweisen dieser Systeme werden detailliert beschrieben, und es wird gezeigt, wie sie in Python implementiert werden können.
Welche Rolle spielt Python in dieser Arbeit?
Python dient als Programmiersprache für die Implementierung der Empfehlungssysteme. Die Arbeit erläutert die relevanten Python-Bibliotheken und deren Anwendung im Kontext des Projekts.
Welche Machine-Learning-Methoden werden verwendet?
Die Arbeit gibt einen Überblick über verschiedene Machine-Learning-Methoden, darunter Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Der Zusammenhang zwischen diesen Methoden und der Implementierung von Empfehlungssystemen wird hergestellt.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, ein Kapitel zu Machine Learning, ein Kapitel zu Python und dessen Anwendung im Machine Learning, ein Kapitel zu Empfehlungssystemen, ein Kapitel zur Implementierung in Python und ein Fazit. Jedes Kapitel behandelt spezifische Aspekte der Thematik.
Welche Herausforderungen werden in der Arbeit adressiert?
Die Arbeit beleuchtet verschiedene Herausforderungen, darunter das Design und Management der Datenpipeline, die Implementierung verschiedener Filtermethoden (benutzerbasiertes und modellbasiertes kollaboratives Filtern sowie content-basiertes Filtern), und ethische und juristische Implikationen von Empfehlungssystemen.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Machine Learning, Empfehlungssysteme, Python, Kollaboratives Filtern, Content-basiertes Filtern, Datenpipeline, Datenanalyse, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Data Analyst.
Was ist das Ziel der Arbeit?
Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung konkreter Ansätze zur Implementierung von algorithmusbasierten Empfehlungssystemen und die Beschreibung deren IT-technischen Umsetzung aus der Perspektive eines Data Analysts.
Welche Kapitel gibt es und worum geht es in ihnen?
Die Arbeit beinhaltet Kapitel zu Einleitung (Problemstellung und Zielsetzung), Machine Learning (Methoden und Begriffe), Python und dessen Anwendung im Machine Learning, Empfehlungssysteme (verschiedene Ansätze), die Realisierung in Python (konkrete Implementierung) und Fazit und Ausblick (einschliesslich ethischer und juristischer Fragen).
- Quote paper
- Michael Gehrmann (Author), 2019, Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/511500
