{"id":178018,"date":"2023-06-10T11:16:37","date_gmt":"2023-06-10T10:16:37","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=178018"},"modified":"2023-10-30T10:25:35","modified_gmt":"2023-10-30T09:25:35","slug":"cuml-definition-und-verwendung-in-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/cuml-definition-und-verwendung-in-machine-learning","title":{"rendered":"cuML: Definition und Verwendung in Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"178018\" class=\"elementor elementor-178018\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e0b9b1d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e0b9b1d\" 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-9e94dee elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9e94dee\" 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>Wenn wir es mit gro\u00dfen<strong> Datenbest\u00e4nden<\/strong> mit enorm vielen Beobachtungen und komplexen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tpot-alles-ueber-diese-python-bibliothek-fuer-machine-learning\">Machine-Learning-Modellen<\/a> mit vielen Hyperparametern zu tun haben, kann der Trainingsschritt mehrere Stunden dauern. In diesem Fall entsteht eine inverse Beziehung zwischen der Anzahl der Daten und der Leistung des Modells. Um also diese verlorene Zeit, die durch das Warten auf die Ausf\u00fchrung der Algorithmen verloren geht, zu reduzieren und diesen Leistungsabfall zu vermeiden, scheint <strong>cuML<\/strong> die L\u00f6sung zu sein!<\/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;Bagging im Machine Learning - Was ist das ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bagging-im-machine-learning-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bagging im Machine Learning &#8211; Was ist das ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Clustering: CAH Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\"><div><div><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Clustering: CAH Algorithmus<\/a><\/div><\/div><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning vs. Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Poisoning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Poisoning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Data Sets Top 5&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Data Sets Top 5<\/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-a7940f0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a7940f0\" 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-1d87680 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1d87680\" 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><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist cuML ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5900078 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5900078\" 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>cuML ist eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\">OpenSource-API f\u00fcr Algorithmen<\/a>. Sie ist Teil der RAPIDS-Pakete, deren Hauptmerkmal die Verwendung von Grafikprozessoren (GPUs) f\u00fcr alle <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle\">Algorithmenstrukturen<\/a> ist, nicht nur f\u00fcr neuronale Netze, wie es normalerweise der Fall ist. Genauer gesagt verwendet cuML einen beschleunigten Grafikprozessor, der die Leistung einer herk\u00f6mmlichen CPU (Central Processing Unit) bei einfachen Machine-Learning-Algorithmen um das Vierfache und bei komplexeren Algorithmen um das Tausendfache steigern kann.<\/p><p>Dadurch ist es eine echte Alternative zu <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\">Scikit-Learn.<\/a> Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek, die zwar vollst\u00e4ndig ist und h\u00e4ufig in der Datenwissenschaft eingesetzt wird, aber f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung\">Big Data<\/a> nicht sehr schnell ist.<\/p><p>Nehmen wir ein Beispiel, um die Ausf\u00fchrungszeit der beiden Bibliotheken zu vergleichen. Wir haben den <strong>Titanic-Datensatz,<\/strong> der auf <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kaggle-alles-was-du-ueber-diese-plattform-wissen-musst\">Kaggle<\/a> verf\u00fcgbar ist, mit 8000 multipliziert, um einen Datensatz mit mehr als sieben Millionen Beobachtungen zu erhalten. Wir m\u00f6chten eine bin\u00e4re Klassifikation durchf\u00fchren, um vorherzusagen, ob ein Passagier der Titanic \u00fcberlebt oder nicht.<\/p><p>Mit Scikit-Learn dauert es 143 Sekunden, bis ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/random-forest-definition\">Random-Forest-Modell<\/a> auf dem vergr\u00f6\u00dferten Datenframe trainiert ist. Mit cuML betr\u00e4gt die Trainingszeit f\u00fcr ein Random-Forest-Modell auf demselben Datenrahmen nur 1,6 Sekunden. Dies beweist, wie viel effizienter und schneller cuML bei einem Data-Science-Projekt arbeitet!<\/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-29526a8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"29526a8\" 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\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/image1-5.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\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-8ede030 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"8ede030\" 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\">cuML 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-aca9c5d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"aca9c5d\" 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-a9374a0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a9374a0\" 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 verwendet man cuML ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a8dad7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5a8dad7\" 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<ol><li aria-level=\"1\"><strong>Installation:<\/strong> cuML ist Teil der RAPIDS API Suite. Du musst es \u00fcber den RAPIDS Release Selector installieren, der \u00fcber diesen Link aufgerufen werden kann, und cuML und die Optionen, die mit dem verwendeten Rechner kompatibel sind, ankreuzen.<\/li><li aria-level=\"1\"><strong>Benutzung:<\/strong> Die API von cuML ist der von Scikit-Learn sehr \u00e4hnlich, was sie einfach zu benutzen macht. Sie enth\u00e4lt statistische Werkzeuge, Preprocessing Scaler und Methoden zum Tuning von Hyperparametern, die auf die gleiche Weise definiert sind.<\/li><li aria-level=\"1\">F\u00fcr die Modellierung nimmst du einfach das Modell aus der cuML-Bibliothek, \u00fcbergibst ihm die Hyperparameter als Argument und benutzt die Methode .fit(), um es zu trainieren.<\/li><li aria-level=\"1\">Weiter geht es mit dem<strong> Titanic-Problem<\/strong>. Um das Modell Random Forest mit 200 B\u00e4umen zu trainieren, verwenden wir den folgenden Code:<\/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-b2591f0 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"b2591f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/manongeorget\/2c275dbb2351b36e7b13ae1aa18bcfff.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1800b5c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1800b5c\" 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 style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Code sieht gut aus wie der, den wir mit Scikit-Learn geschrieben h\u00e4tten:<\/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-e1870e3 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"e1870e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/manongeorget\/622e140981e08ab8cb7de839c0f3d651.js\"><\/script><\/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-50fa10e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"50fa10e\" 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-532d057 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"532d057\" 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 gut sind die Vorhersagen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56ef873 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"56ef873\" 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>cuML<\/strong> ist daher f\u00fcr Kenner von Scikit-Learn einfach zu benutzen und \u00fcbertrifft diese Bibliothek sogar in Bezug auf die Geschwindigkeit.<\/p><p>In Bezug auf die Leistung scheint sie ebenso effizient zu sein.<\/p><p>Ob Regression, Klassifizierung oder Clustering, es wurde nachgewiesen, dass die<strong> Modelle von cuML<\/strong> in der Regel genauso gute Vorhersageergebnisse erzielen wie die von Scikit-Learn. Es ist sogar m\u00f6glich, eine Reihe von Hyperparametern zu testen, um ein optimales Modell zu erhalten, Feature Selection zu betreiben und die Modelle zu interpretieren.<\/p><p>Somit scheint <strong>cuML<\/strong> die ideale L\u00f6sung f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer Datenbanken oder sich st\u00e4ndig \u00e4ndernder Daten zu sein. Im Gegensatz zu Scikit-Learn, das zeitlich nicht konkurrenzf\u00e4hig ist, und Spark, das auf einer herk\u00f6mmlichen CPU basiert, nutzt cuML die Funktionen eines beschleunigten Grafikprozessors. Dies erm\u00f6glicht es, komplexe Modelle in k\u00fcrzerer Zeit zu optimieren!<\/p><p>Jetzt, da du alles \u00fcber cuML wei\u00dft, m\u00f6chtest du es vielleicht in deinen Datenprojekten anwenden. DataScientest l\u00e4dt dich dazu ein, unsere Datenschulungen zu besuchen.<\/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-3c25667 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3c25667\" 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\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\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\">Machine Learning Engineer Weiterbildung<\/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-a588dfb elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"a588dfb\" 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 cuML?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"cuML ist eine OpenSource-API f\u00fcr Algorithmen. 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Andererseits ist PyTorch Lightning ein Open-Source-Framework, das PyTorch ersetzt und nutzt, wenn die Komplexit\u00e4t des Modells zunimmt, und die Forschung von der Technik trennt, um eine gr\u00f6\u00dfere Operationalit\u00e4t zu erreichen. Es wurde 2019 auf der Konferenz: Workshop \u00fcber neuronale Informationsverarbeitungssysteme verabschiedet. Da es sowohl f\u00fcr den Forschungs-Workflow als auch f\u00fcr die Produktions-Pipeline verwendet wird, kann es in wenigen Tagen statt Monaten eingesetzt werden und vermeidet viel Chaos und Boilerplate-Code (Code, der unabh\u00e4ngig von Experimenten oder Training ist).\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\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\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn wir es mit gro\u00dfen Datenbest\u00e4nden mit enorm vielen Beobachtungen und komplexen Machine-Learning-Modellen mit vielen Hyperparametern zu tun haben, kann der Trainingsschritt mehrere Stunden dauern. In diesem Fall entsteht eine inverse Beziehung zwischen der Anzahl der Daten und der Leistung des Modells. 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