"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.
Gliederung
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
Literaturverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
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