Pycaret wurde von einer Gruppe bürgerlicher Datenwissenschaftler inspiriert und will Machine Learning für alle demokratisieren. Worum geht es also genau? Und vor allem, was sind seine Funktionen? Das werden wir uns in diesem Artikel ansehen.
Was ist PyCaret ?
Pycaret eine Open-Source-Low-Code Machine-Learning-Bibliothek auf Python-Basis. Diese Lösung automatisiert den Workflow des maschinellen Lernens von Anfang bis Ende. Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Verwaltung von ML-Modellen beschleunigt PyCaret den Experimentierzyklus. Dadurch sind die Datenwissenschaftler viel produktiver und in der Lage, noch bessere Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln.
PyCaret ist nicht nur eine einfache ML-Bibliothek auf Python-Basis. Die Software umfasst mehrere Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen. Zum Beispiel: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, spaCy, Optuna, Hyperopt, Ray, etc.
Und am wichtigsten: Es handelt sich um eine Python-Bibliothek, die sofort eingesetzt werden kann. Mit anderen Worten: Alle Schritte eines ML-Experiments können von einer Umgebung zur anderen nachvollzogen werden.
💡Gut zu wissen: PyCaret lässt sich auch in viele andere Lösungen integrieren, wie z. B. Microsoft Power BI, Tableau, Alteryx oder KNIME. Es ist also möglich, all deine Business Intelligence-Arbeiten um eine Ebene des maschinellen Lernens zu erweitern. Und das ganz einfach.
Warum PyCaret verwenden?
Eine Low-Code-Bibliothek
Da die Bibliothek auf Low-Code setzt, belastet PyCaret nicht mit Hunderten von Codezeilen, sondern nur mit wenigen Zeilen. Selbst wenn es darum geht, komplexe Aufgaben des maschinellen Lernens durchzuführen, bleibt PyCaret low code.
Dadurch können sich die Datenwissenschaftler mehr auf die Analyse der Datensätze konzentrieren. Sie verbringen dann weniger Zeit mit dem Codieren und mehr Zeit damit, relevante prädiktive Analysen zu erstellen und effektive Machine-Learning-Modelle zu trainieren.
Data Processing
Datenwissenschaftler können aus einer Vielzahl von Data-Preprocessing-Funktionen wählen, um wertvolle Zeit bei der Datenverarbeitung zu sparen. Hier sind einige Beispiele für Funktionen, die in der Python-Bibliothek verfügbar sind:
- Datenvorbereitung: Bevor die Daten für den Einsatz von Modellen erforscht werden können, müssen sie aufbereitet werden. PyCaret ist in der Lage, fehlende Werte und Datentypen zu identifizieren und Ausreißer zu eliminieren.
- Skalierbarkeit und Transformation: Hier geht es darum, die Daten zu normalisieren und die Form der Verteilung zu ändern, wenn es nötig ist.
- Engineering: Hier geht es vor allem darum, Verbindungen zwischen den Datensätzen herzustellen.
Die Module von PyCaret
PyCaret arbeitet mit Modulen, wobei jedes Modul eine bestimmte Aufgabe verkapselt. Nämlich:
- Überwachte Machine-Learning-Modelle: Hierbei handelt es sich dann um Klassifizierung und Regression. Damit kannst du Klassenbezeichnungen und kontinuierliche Variablen vorhersagen.
- Unüberwachte Machine-Learning-Modelle: Das betrifft das Clustering (die Gruppierung bestimmter Populationen nach gemeinsamen Merkmalen) und die Anomalieerkennung (Daten, die nicht in das Muster passen).
- Timeseries: Hierbei handelt es sich um die Vorhersage von Zeitreihen, um strategische Entscheidungen zu erhellen.
- Data Sets: Wenn du dieses Modul benutzt, kannst du auf die vielen ML-Datensätze von PyCaret zugreifen.
Die Funktionen von PyCaret
Für alle diese Module fasst PyCaret kohärente Sätze von Aktionen zusammen, die den Arbeitsablauf von Datenwissenschaftlern automatisieren können. Hier sind die wichtigsten Funktionen, die in dieser ML-Bibliothek in Python verfügbar sind:
- Data Mining von Analytics ;
- die Bereitstellung von ML-Modellen ;
- das Trainieren des Modells ;
- Iteration.
Durch die Automatisierung von Aufgaben im Zusammenhang mit Machine Learning verkürzen diese Funktionen die Zykluszeit von der Hypothese bis zum Verständnis in einer Machine-Learning-Erfahrung.
Mit seiner Low-Code-Lösung, seiner Data-Preprocessing-Lösung, seinen Modulen und seinen zahlreichen Funktionen will PyCaret das Machine Learning für alle demokratisieren.
Nicht nur für Datenwissenschaftler mit solidem technischem Fachwissen. Sondern auch diejenigen, die in der Lage sind, einfache und mäßig anspruchsvolle Analysen durchzuführen.
PyCaret ist aber auch für erfahrene Datenwissenschaftler sehr nützlich, da es ihnen ermöglicht, ihre Produktivität exponentiell zu steigern.
Machine Learning Weiterbildung bei DataScientest
PyCaret hat das Ziel, Machine Learning für alle demokratisieren, aber die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen, die komplexe Probleme lösen können, erfordert nach wie vor spezifische technische Fähigkeiten.
Und genau diese Fähigkeiten sind es, die Unternehmen suchen. Daher ist es wichtig, sich in der Datenwissenschaft weiterzubilden. DataScientest bietet dir die Möglichkeit dazu.
In unseren Kursen lernst du alles, was du über Machine Learning wissen musst – von der Datenexploration über das Training und die Iteration bis hin zum Einsatz von Modellen. Dadurch wirst du nach dem Kurs sofort einsatzbereit sein.
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