In einem unserer früheren Blogartikel haben wir uns bereits mit der Frage beschäftigt: Warum solltest du Python lernen? Einer der Gründe, die wir dabei angegeben haben, bestand darin, dass sich diese Sprache ausgezeichnet für Machine Learning (ML) eignet – beziehungsweise auf Deutsch für das maschinelle Lernen. Doch weshalb ist das eigentlich so? Hier gehen wir der Frage nach, weshalb Python eine hervorragende Sprache für ML-Anwendungen ist.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning ist eine Technik, bei der ein Computerprogramm anhand vorhandener Trainingsdaten selbstständig Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen soll. Diese wendet es dann auf neue Daten an. Anhand dieser Muster kann das Programm die vorliegenden Daten auswerten und häufig eine Prognose für zukünftige Entwicklungen erstellen. Machine Learning stellt eine der wichtigsten Zukunftstechnologien dar und es besteht eine sehr hohe Nachfrage nach Programmierern mit Kenntnissen in diesem Bereich.
Was programmiert man mit Python?
Python eignet sich für viele verschiedene Aufgaben. Du kannst die Sprache für gewöhnliche Desktop-Programme einsetzen, doch kommt sie auch häufig für die Verwaltung der Prozesse auf einem Server zum Einsatz. Darüber hinaus gibt es viele verschiedene Frameworks, die die Anwendungsmöglichkeiten erweitern. Mit deren Hilfe kannst du mit Python Webseiten gestalten, wissenschaftliche Berechnungen durchführen oder auch Machine-Learning-Anwendungen schreiben.
Warum Python für Machine Learning einsetzen?
Python stellt im Moment eine der beliebtesten Programmiersprachen dar. In den 90er Jahren als Lernsprache für Programmieranfänger entwickelt, kam Python bereits nach kurzer Zeit auch häufig für kommerzielle Anwendungen zum Einsatz. Doch weshalb ist das so? Um eine Antwort darauf zu finden, lohnt es sich, einen Blick in die offizielle Python-Webseite zu werfen. Hier heißt es:
Python is powerful... and fast;
plays well with others;
runs everywhere;
is friendly & easy to learn;
is Open.
Dieses Zitat stellt die wichtigsten Vorteile dieser Sprache dar. Python ist eine sehr mächtige Sprache. Damit kannst du viele verschiedene Anwendungen programmieren. Außerdem ist sie schnell. Das bezieht sich nicht nur auf die Ausführungsgeschwindigkeit. Auch die Entwicklung von Python-Programmen läuft aufgrund der einfachen Strukturen ausgesprochen schnell ab. Das stellt einen der wesentlichen Gründe für den hohen Erfolg bei kommerziellen Anwendungen dar. Dadurch sinken die Entwicklungskosten deutlich. Zudem lässt sich die Sprache beinahe auf jeder beliebigen Plattform einsetzen. Da es sich dabei um Open-Source-Software handelt, fallen dafür keine Gebühren an. Darüber hinaus ist die Sprache einfach zu lernen.
Neben diesen allgemeinen Vorteilen der Programmiersprache gibt es noch einige spezielle Gründe dafür, weshalb maschinelles Lernen mit Python besonders einfach ist. Welche dies sind, zeigen wir dir in den folgenden Abschnitten.
Zahlreiche ML-Frameworks
Frameworks sind Sammlungen vorgefertigter Funktionen, die die Programmerstellung deutlich erleichtern. In der Regel sind sie für ein ganz spezielles Aufgabengebiet vorgesehen. Auf diese Weise musst du die Programme nicht von Grund auf selbst erstellen, sondern kannst dafür die vorgefertigten Funktionen verwenden. Das macht diese Aufgabe nicht nur einfacher, sondern reduziert auch den Aufwand deutlich.
Die Programmiersprache Python zeichnet sich dadurch aus, dass es hierfür sehr viele verschiedene Frameworks gibt. Einige davon sind für Machine-Learning-Programme vorgesehen. Beispiele hierfür sind TensorFlow, Keras und Scikit-learn.
Neben diesen speziellen ML-Frameworks gibt es noch einige weitere nützliche Pakete. Von großer Bedeutung sind beispielsweise NumPy und Pandas. Diese sind für die Datenanalyse vorgesehen. Dabei handelt es sich um eine wichtige Grundlage für Machine Learning. Damit kannst du deine Daten für Machine-Learning-Anwendungen perfekt vorbereiten.
All diese Frameworks sorgen dafür, dass der Aufwand für ML-Programme ausgesprochen gering ist. So erzielst du schnell hochwertige Ergebnisse. Darüber hinaus fällt der Einstieg dadurch besonders leicht.
Funktionale Programmierung
In der Informatik gibt es unterschiedliche Programmierparadigmen. Eines davon ist die funktionale Programmierung. Dabei haben Funktionen eine besondere Bedeutung bei der Programmgestaltung. Dieses Programmierparadigma eignet sich hervorragend für Machine Learning und andere Anwendungen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Der Grund hierfür besteht darin, dass sich die Strukturen, die für ML-Anwendungen zum Einsatz kommen, mit funktionalen Programmen besonders gut abbilden lassen. Der Ansatz besteht hierbei meistens darin, ein kompliziertes Problem in einfachere Teilbereiche aufzubrechen und diese separat zu bearbeiten. Das ist genau die gleiche Herangehensweise wie bei der funktionalen Programmierung. Daher passt diese Technik hervorragend zu Machine Learning.
Nicht alle Programmiersprachen unterstützen die funktionale Programmierung. Python ist zwar in erster Linie als objektorientierte Programmiersprache bekannt. Allerdings eignet sie sich auch für den funktionalen Stil. Das stellt einen weiteren wichtigen Grund dafür dar, dass sie für Machine-Learning-Anwendungen sehr beliebt ist.
Plattformunabhängig
ML-Anwendungen laufen häufig auf ganz unterschiedlichen Rechnern ab – auf einem PC, auf einem Server oder auf Großrechnern. Deshalb ist es sehr praktisch, dass es sich bei Python um eine plattformunabhängige Sprache handelt. Du kannst deine Programme problemlos auf unterschiedlichen Geräten ausführen.
Große Community
Python ist eine der Programmiersprachen mit der größten Community. Das kann sehr hilfreich sein, wenn du bei deinen Programmen einmal nicht weiter kommst. In verschiedenen Foren kannst du deine Probleme schildern. Hier gibt es viele erfahrene Programmierer, die dir gerne weiterhelfen.
Warum Python lernen?
Du fragst dich noch: Warum Python lernen? Die gute Eignung für Machine-Learning-Programme ist sicherlich ein wichtiger Grund dafür. Bereits jetzt ist die Nachfrage nach Programmierern in diesem Bereich sehr hoch. Es ist davon auszugehen, dass sie aufgrund der weiter steigenden Bedeutung von ML-Anwendungen noch höher wird. Wenn du diese Technik erlernen willst, stellt Python genau die richtige Programmiersprache dar.
Die besten Möglichkeiten, um Python zu lernen
Wenn dich die Vorteile von Python überzeugt haben und du damit beginnen willst, diese Sprache zu lernen, stehen verschiedene Methoden zur Auswahl – beispielsweise Bücher, Online-Kurse oder die Coding-App von Code Pirate. Welche die beste Methode zum Programmieren Lernen ist, haben wir bereits im verlinkten Artikel besprochen. Das Ergebnis ist dabei recht eindeutig: Die App von Code Pirate bietet viele Vorteile. Dieses Angebot ist sehr preiswert und effektiv. Damit kannst du an jedem beliebigen Ort Programmieren lernen und erzielst einen optimalen Erfolg.
Dein Code Pirate Team
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