{"id":176634,"date":"2023-05-18T18:58:47","date_gmt":"2023-05-18T17:58:47","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=176634"},"modified":"2023-10-30T09:33:50","modified_gmt":"2023-10-30T08:33:50","slug":"tpot-alles-ueber-diese-python-bibliothek-fuer-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/tpot-alles-ueber-diese-python-bibliothek-fuer-machine-learning","title":{"rendered":"TPOT: Alles \u00fcber diese Python-Bibliothek f\u00fcr Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"176634\" class=\"elementor elementor-176634\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a518361 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6a518361\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-142715ae elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"142715ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bevor ein Machine-Learning-Modell in Produktion gehen kann, muss zun\u00e4chst das am besten geeignete Modell bestimmt werden, die optimalen Parameter ausgew\u00e4hlt werden usw. Dies sind redundante Vorg\u00e4nge, die auf verschiedene Projekte angewendet werden. W\u00e4re es nicht einfacher, diese Prozesse zu automatisieren? Hier kommt TPOT ins Spiel.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78850a33 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"78850a33\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e543005 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6e543005\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist TPOT ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72fc360e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"72fc360e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>TPOT ist eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\">Open-Source-Bibliothek,<\/a> die f\u00fcr die Automatisierung von Machine Learning verwendet wird. Basierend auf der <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/\">Scikit-learn-Bibliothek,<\/a> die genetische Programmierung verwendet, untersucht TPOT tausende verschiedener Pipelines und findet diejenige, die f\u00fcr ein bestimmtes <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\">Dataset<\/a> am besten geeignet ist.<\/p><p>Angenommen, du hast einen Datensatz, f\u00fcr den die Anwendung eines <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering\">Machine-Learning-Modells<\/a> relevant ist. Deine ersten Schritte werden sich um die Erforschung der Daten und ihre Vorbereitung drehen.<\/p><p>Der n\u00e4chste Schritt besteht darin, das beste Machine-Learning-Modell auszuw\u00e4hlen, indem du deine Daten an verschiedene Modelle anpasst und nach dem besten Satz von Hyperparametern suchst.<\/p><p>Technisch gesehen wirst du die gleichen Bibliotheken in verschiedenen Projekten verwenden. Das wird dich viel Zeit kosten und nicht unbedingt deine F\u00e4higkeiten verbessern, da du immer wieder denselben Code schreibst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16ceec84 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"16ceec84\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29cdca51 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"29cdca51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum sollte man TPOT verwenden ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c24c5c2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5c24c5c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/mlops\">Automatische Machine-Learning-Tools (AutoML)<\/a> sind die Antwort auf eine einfache Frage: Wie kann man die Erstellung und das Training von Modellen weniger zeitaufwendig gestalten?<\/p><p>AutoML erm\u00f6glicht es, wie der Name schon sagt, einen Gro\u00dfteil des Prozesses der Modellerstellung zu automatisieren, ohne dabei an Qualit\u00e4t einzub\u00fc\u00dfen, sodass sich der Data Scientist auf die Analyse konzentrieren kann.<\/p><p>Seine Pipeline besteht aus mehreren Prozessen, die es erm\u00f6glichen werden, ein leistungsf\u00e4higes Machine-Learning-Modell zu erstellen (Feature Engineering, Modellgenerierung, Optimierung der Hyperparameter).<\/p><p>Zur Erinnerung: Bei Machine Learning kodifiziert und automatisiert eine Pipeline den Workflow, der es erm\u00f6glicht, dass Daten in ein Modell umgewandelt und korreliert werden, das dann analysiert werden kann. Das <strong>Laden der Daten<\/strong> in das Modell ist dann vollst\u00e4ndig automatisiert.<\/p><p>Eine Pipeline kann auch verwendet werden, um den Workflow unseres Modells in unabh\u00e4ngige, wiederverwendbare Teile zu unterteilen, wodurch die Erstellung vereinfacht und Doppelarbeit vermieden wird.<\/p><p>Eine gute Pipeline wird die Erstellung und Produktion von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-trends-2023-diese-solltest-du-verfolgen\">Machine-Learning-Modellen<\/a> effizienter und skalierbarer (skalierbar) machen.<\/p><p>Dar\u00fcber hinaus ist TPOT sehr flexibel, da du es mit <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pytorch\">PyTorch<\/a> an Modelle f\u00fcr neuronale Netze anpassen kannst. TPOT unterst\u00fctzt insbesondere die Verwendung von Dask, um parallele Trainings zu realisieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66a4aebf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"66a4aebf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e9b32a3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5e9b32a3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert TPOT ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3838e2d0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3838e2d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>TPOT, oder Tree-based Pipeline Optimization,<\/strong> verwendet eine auf bin\u00e4ren Entscheidungsb\u00e4umen basierende Struktur, um ein Pipeline-Modell darzustellen.<\/p><p>Dies beinhaltet die Vorbereitung von Daten, die Modellierung von Algorithmen, die Einstellung von Hyperparametern und die Auswahl des Modells.<\/p><p>Nachfolgend ein Beispiel f\u00fcr eine Pipeline, das die von TPOT automatisierten Elemente zeigt:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f6a8c1a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4f6a8c1a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"902\" height=\"486\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/image1-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-176637\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/image1-1.png 902w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/image1-1-300x162.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/05\/image1-1-768x414.png 768w\" sizes=\"(max-width: 902px) 100vw, 902px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-beba26b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"beba26b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">TPOT lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21371080 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"21371080\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Durch die Kombination von stochastischen Suchalgorithmen wie der genetischen Programmierung und einer flexiblen Darstellung von Trees wird<strong> TPOT automatisch die Funktionen, das Machine-Learning-Modell<\/strong> und die Hyperparameter entwerfen und optimieren. Das Ziel ist es, die Wirksamkeit der \u00fcberwachten Klassifizierung in unserem Datensatz zu maximieren.<\/p><p>Es ist wichtig zu beachten, dass du <strong>TPOT<\/strong> eine Zeit lang arbeiten lassen musst, um die optimierteste Pipeline zu finden. Du kannst sie nat\u00fcrlich auch ein paar Minuten laufen lassen, aber das wird nicht ausreichen, um das beste Modell f\u00fcr deinen Datensatz zu finden.<\/p><p>Abh\u00e4ngig von der Gr\u00f6\u00dfe deines Datenbestands kann es mehrere Stunden oder sogar Tage dauern, bis TPOT l\u00e4uft. Es wird empfohlen, mehrere Instanzen gleichzeitig f\u00fcr mehrere Stunden laufen zu lassen, um eine gr\u00fcndliche und effiziente Suche durchzuf\u00fchren.<\/p><p>Da der Optimierungsalgorithmus von<strong> TPOT<\/strong> stochastischer Natur ist, was eine partielle Randomisierung bedeutet, kann es vorkommen, dass bei zwei L\u00e4ufen unterschiedliche Pipelines f\u00fcr denselben Datensatz empfohlen werden. Wenn dies der Fall ist, werden die Pipelines entweder wegen mangelnder Ausf\u00fchrungszeit nicht \u00fcbereinstimmen, oder sie werden sehr \u00e4hnliche Leistungswerte haben.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"268\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Gradient Boosting Algorithmen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gradient Boosting Algorithmen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Dijkstra Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-der-dijkstra-algorithmus\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-der-dijkstra-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dijkstra Algorithmus<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;t-sne-Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/t-sne-algorithmus\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/t-sne-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">t-sne-Algorithmus<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;CAH Algorithmus ML Clustering&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CAH Algorithmus ML Clustering<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;3 ML Algorithmen die du kennen solltest&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">3 ML Algorithmen die du kennen solltest<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40ba1e6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"40ba1e6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4090ab4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4090ab4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die beste Pipeline finden mit TPOT<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c1efcf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5c1efcf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem wir nun verstanden haben, was <strong>TPOT<\/strong> ist und warum es n\u00fctzlich ist, werden wir uns ansehen, wie man es einrichtet und benutzt.<\/p><p>\ud83d\udca1<span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Zur Erinnerung:<\/strong><\/span> TPOT basiert auf scikit-learn, was den Code vertraut macht, wenn du diese Bibliothek schon einmal benutzt hast.<\/p><ol><li>Beginne mit dem Importieren der TPOT-Module und anderer Module, die du brauchst, um dein Modell zu definieren: &#8218;pip install tpot&#8216;.<br \/>W\u00e4hrend des Schrittes der Datenumwandlung musst du die Zielvariable unbedingt umbenennen und ihr den Namen &#8218;class&#8216; geben.<\/li><li>Da TPOT nur Daten im numerischen Format ber\u00fccksichtigt, ist es notwendig, die notwendigen Transformationen auf die erkl\u00e4renden Variablen anzuwenden.<\/li><li>Nachdem du deinen Datensatz in einen Trainings- und einen Testsatz aufgeteilt hast, kannst du deinen TPOT-Klassifikator und seine Parameter definieren.<\/li><li>Um TPOT auf deinen Datensatz anzuwenden, musst du nur die Methode .fit() verwenden.<br \/>Sobald die Berechnung abgeschlossen ist, siehst du als Output die beste Pipeline f\u00fcr deinen Datensatz.<\/li><li>Du kannst dann die Methode .score() verwenden, um die Leistung des Modells zu messen, das TPOT ausgew\u00e4hlt hat.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15c9a850 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"15c9a850\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Folgenden findest du ein Beispiel f\u00fcr die Erstellung einer Pipeline mithilfe von TPOT :<\/p><p># F\u00fcr die Klassifizierung<\/p><p>from tpot import TPOTClassifier.<\/p><p># F\u00fcr die Regression<\/p><p>from tpot import TPOTRegressor<\/p><p>from sklearn.model_selection import train_test_split<\/p><p># Stellt den TPOTClassifier ein.<\/p><p>tpot_classification = TPOTClassifier(verbosity=2, max_time_mins=2, max_eval_time_mins=0.04, population_size=40).<\/p><p># Einrichten des TPOTRegressors.<\/p><p>tpot_regression = TPOTRegressor(generations=5, population_size=50, scoring=&#8217;neg_mean_absolute_error&#8216;, cv=cv, verbosity=2, random_state=1, n_jobs=-1)<\/p><p># Anwendung von TPOT auf unseren Zugdatensatz.<\/p><p>tpot_classification.fit(X_train, y_train)<\/p><p>tpot_regression.fit(X_train, y_train)<\/p><p># Berechnet die Rate der guten Vorhersagen.<\/p><p>tpot.score(X_test,y_test)<\/p><p># Extrahiere den von TPOT erzeugten Code, um die erstellte Pipeline zu ver\u00e4ndern.<\/p><p>tpot.export(&#8218;tpot_titanic_pipeline.py&#8216;)<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1eada61c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1eada61c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38aa9357 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"38aa9357\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-703c8ccb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"703c8ccb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">TPOT ist ein sehr n\u00fctzliches Werkzeug, um ein erstes optimiertes Modell zu finden. Die resultierende Pipeline muss sicherlich noch einmal \u00fcberarbeitet werden, bevor sie in Produktion gehen kann. Um erste Ergebnisse zu erzielen, ist dieses Tool jedoch mehr als ausreichend und wird dir viel Zeit sparen.<br \/><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5112f4f9 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5112f4f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">TPOT lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e390ed2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3e390ed2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36d3c8e0 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"36d3c8e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist TPOT?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"TPOT ist eine Open-Source-Bibliothek, die f\u00fcr die Automatisierung von Machine Learning verwendet wird. Basierend auf der Scikit-learn-Bibliothek, die genetische Programmierung verwendet, untersucht TPOT Tausende verschiedener Pipelines und findet diejenige, die f\u00fcr einen bestimmten Datensatz am besten geeignet ist.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Warum sollte ich TPOT verwenden?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Automatische Machine Learning Tools (AutoML) k\u00f6nnen eine einfache Frage beantworten: Wie kann man die Erstellung und das Training von Modellen weniger zeitaufwendig machen? AutoML erm\u00f6glicht es, wie der Name schon sagt, einen Gro\u00dfteil des Modellerstellungsprozesses ohne Qualit\u00e4tsverlust zu automatisieren, sodass sich der Data Scientist auf die Analyse konzentrieren kann. 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