Zitat von Markus am Februar 28, 2023, 4:49 pm Uhr

Lernen Sie, wie man mit Matlab maschinelles Lernen umsetzt und nutzen Sie die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI-Technologien

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen ist heute unverzichtbar geworden. Viele Unternehmen setzen auf maschinelles Lernen als Grundlage für eine effektive Automatisierung von Prozessen oder zur Optimierung von Produkten und Dienstleistungen. Matlab, eine Programmiersprache und Entwicklungsumgebung, bietet ein umfangreiches Toolkit für maschinelles Lernen. In diesem Artikel werden die Grundlagen des maschinellen Lernens mit Matlab erläutert und Anwendungen in verschiedenen Branchen vorgestellt.

In der heutigen Zeit gewinnt Künstliche Intelligenz (KI) immer mehr an Bedeutung. Insbesondere das maschinelle Lernen ist eine wichtige Komponente von KI, die es ermöglicht, dass Systeme eigenständig Entscheidungen treffen und sich selbst verbessern können. Matlab ist eine Programmiersprache, die sich besonders gut für KI-Anwendungen eignet. In diesem Artikel werden wir uns genauer anschauen, warum Matlab so beliebt ist und wie es eingesetzt werden kann, um maschinelles Lernen zu implementieren.

Was ist Matlab?

Matlab steht für “MATrix LABoratory” und ist eine Programmiersprache sowie eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für numerische Berechnungen und Datenvisualisierung. Matlab ist bekannt für seine leistungsstarke mathematische Engine, die es Nutzern ermöglicht, komplexe Algorithmen und Modelle zu erstellen und zu implementieren. Matlab wird von Ingenieuren, Wissenschaftlern und Entwicklern in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter auch in der KI-Forschung.

Angenommen, wir möchten die Summe von zwei Zahlen berechnen, z.B. die Summe von 5 und 7. Hier ist der Code in MATLAB:

a = 5;
b = 7;
c = a + b;
disp(c);

Dieser Code definiert zunächst die Variablen a und b mit den Werten 5 und 7. Dann wird die Variable c definiert als die Summe von a und b, also 5 + 7 = 12. Schließlich wird die Summe c mit disp(c) auf dem Bildschirm ausgegeben.

Das Ergebnis dieses Codes ist eine Ausgabe auf dem Bildschirm, die 12 anzeigt, da dies die Summe von a und b ist.

Einführung in das maschinelle Lernen:

Das maschinelle Lernen ist ein wichtiger Zweig der KI, der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen und Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Es gibt drei Hauptkategorien des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Überwachtes Lernen bezieht sich auf eine Methode, bei der ein Modell anhand von Trainingsdaten erstellt wird, die mit bestimmten Labels versehen sind. Unüberwachtes Lernen hingegen bezieht sich auf eine Methode, bei der ein Modell ohne Labels erstellt wird, um Muster in den Daten zu erkennen. Bestärkendes Lernen bezieht sich auf eine Methode, bei der das Modell durch Belohnungen und Strafen lernen kann, Entscheidungen zu treffen.

Angenommen, wir haben eine Liste von Temperaturen in Grad Celsius und möchten diese in Fahrenheit umwandeln. Wir können das mit Matlab sehr einfach und schnell tun. Hier ist der Code:

% Eingabe-Liste von Temperaturen in Grad Celsius
temperaturen = [25, 30, 15, 20, 10];

% Umwandlung in Fahrenheit
temperaturen_in_fahrenheit = temperaturen * 1.8 + 32;

% Ausgabe der umgewandelten Temperaturen
disp(temperaturen_in_fahrenheit);

In diesem Beispiel haben wir zuerst eine Liste von Temperaturen in Grad Celsius definiert. Dann haben wir eine einfache mathematische Formel verwendet, um die Celsius-Temperaturen in Fahrenheit umzuwandeln. Wir haben diese Formel auf die gesamte Liste von Temperaturen angewendet, indem wir sie mit dem Faktor 1,8 multipliziert und 32 hinzugefügt haben. Schließlich haben wir die umgewandelten Temperaturen ausgegeben, indem wir die Funktion disp verwendet haben.

Mit Matlab können wir komplexe mathematische Operationen und Analysen durchführen, indem wir Formeln und Funktionen schreiben, die auf Daten angewendet werden. Dadurch können wir schnell und effizient komplexe Probleme lösen und Erkenntnisse aus Daten gewinnen.

Die Grundlagen von Matlab für das maschinelle Lernen:

Matlab bietet verschiedene Funktionen und Werkzeuge für das maschinelle Lernen. Eine der wichtigsten Funktionen ist die “Neural Network Toolbox”, mit der Nutzer neuronale Netze erstellen und trainieren können. Matlab bietet auch eine Vielzahl von Werkzeugen für das Vorverarbeiten von Daten, einschließlich Datenreduktion, Merkmalsextraktion und -auswahl sowie Data Mining und -modellierung. Zudem ermöglicht Matlab die Visualisierung von Daten und Ergebnissen, was das Verständnis und die Interpretation von Ergebnissen erleichtert.

Ein konkretes Beispiel könnte die Implementierung eines neuronalen Netzes für die Klassifizierung von Bildern sein. Dazu könnte man beispielsweise das “Fashion-MNIST”-Datenset verwenden, welches Bilder von Kleidungsstücken enthält. Zunächst würde man das Datenset in Matlab importieren und die Bilder vorverarbeiten, z.B. durch Skalierung und Normalisierung der Pixelwerte. Anschließend würde man ein neuronales Netz erstellen und es auf dem Datenset trainieren. Hierbei würde man die Trainings- und Testdaten verwenden, um das Netz zu optimieren und Überanpassung zu vermeiden.

% Laden des Datensets
[train_images, train_labels] = mnist_parse(‘train-images-idx3-ubyte’, ‘train-labels-idx1-ubyte’); [test_images, test_labels] = mnist_parse(‘t10k-images-idx3-ubyte’, ‘t10k-labels-idx1-ubyte’);

% Vorverarbeitung der Bilder
train_images = double(train_images)/255; test_images = double(test_images)/255;

% Erstellen des neuronalen Netzes
layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(5,20) reluLayer maxPooling2dLayer(2,’Stride’,2) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer];

% Konfiguration des Trainings
options = trainingOptions(‘sgdm’, … ‘MaxEpochs’,20, … ‘ValidationData’,{test_images,test_labels}, … ‘ValidationFrequency’,30, … ‘Verbose’,false, … ‘Plots’,’training-progress’);

% Training des neuronalen Netzes
net = trainNetwork(train_images,categorical(train_labels),layers,options);

% Anwendung des neuronalen Netzes auf neue Bilder predicted_labels = classify(net, test_images);

% Berechnung der Genauigkeit
accuracy = sum(predicted_labels == categorical(test_labels))/numel(test_labels);

Überwachtes Lernen mit Matlab:

Die Zukunft von überwachtem Lernen mit Matlab ist vielversprechend, da es eine breite Palette von Anwendungen gibt, bei denen diese Methode des maschinellen Lernens verwendet werden kann. Beispiele hierfür sind Bilderkennung, Spracherkennung, Gesichtserkennung, Textklassifizierung und mehr. Mit den Fortschritten in der KI-Technologie und der Verfügbarkeit von immer mehr Datenquellen wird überwachtes Lernen wahrscheinlich noch wichtiger und präziser werden.

Eine vielversprechende Entwicklung im Bereich des überwachten Lernens ist die Verwendung von tiefen neuronalen Netzen. Diese Netzwerke verwenden mehrere Schichten von Neuronen, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Matlab bietet eine Vielzahl von Funktionen und Tools für die Implementierung von tiefen neuronalen Netzen, einschließlich der Deep Learning Toolbox.

Ein weiterer Trend im überwachten Lernen ist der Einsatz von KI-Systemen zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen. Unternehmen können überwachte Lernmodelle einsetzen, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, beispielsweise bei der Bewertung von Kreditanträgen oder der Erkennung von Betrug. Durch den Einsatz von überwachtem Lernen können Unternehmen schnell auf Veränderungen in den Daten reagieren und präzisere Entscheidungen treffen.

Unüberwachtes Lernen mit Matlab

Beim unüberwachten Lernen werden keine Trainingsdaten verwendet, sondern das System muss Muster und Zusammenhänge aus unbekannten Daten selbstständig erkennen. Dies ist besonders nützlich, wenn es keine klare Kategorisierung der Daten gibt oder die Datenmenge zu groß für manuelle Kategorisierung ist. Matlab bietet verschiedene Funktionen und Werkzeuge für das unüberwachte Lernen, wie zum Beispiel das k-Means-Clustering-Verfahren, das die Daten in k Gruppen einteilt. Auch der Principal Component Analysis (PCA)-Algorithmus, der eine Dimensionsreduktion der Daten durchführt, ist in Matlab implementiert. Anwendungsbeispiele für das unüberwachte Lernen mit Matlab sind beispielsweise die Erkennung von Mustern in Bildern oder die Analyse von Kundenverhalten in großen Datensätzen.

% Generierung von Testdaten
x = [randn(100,2); randn(100,2)+5];

% Durchführung des K-Means-Algorithmus mit 2 Clustern
[idx,C] = kmeans(x,2);

% Visualisierung der Clustering-Ergebnisse
figure;
hold on;
scatter(x(idx==1,1),x(idx==1,2),’r’);
scatter(x(idx==2,1),x(idx==2,2),’b’);
scatter(C(:,1),C(:,2),100,’k’,’filled’);
legend(‘Cluster 1′,’Cluster 2′,’Centroids’);

Der Code generiert zunächst Testdaten in Form von 200 Punkten mit zwei Dimensionen. Anschließend wird der K-Means-Algorithmus mit 2 Clustern auf die Daten angewendet, um diese in zwei Gruppen zu unterteilen. Die Ergebnisse werden dann visualisiert, indem die Datenpunkte und die Zentroiden der beiden Cluster in einem Scatter-Plot dargestellt werden.

Um unüberwachtes Lernen mit Matlab zu implementieren, müssen zunächst die Daten bereinigt und vorbereitet werden. Anschließend können die entsprechenden Funktionen und Algorithmen angewendet werden.

Um das Verständnis des unüberwachten Lernens mit Matlab zu vertiefen, bieten sich Übungen und *Beispiele aus dem Internet oder aus der Fachliteratur an.

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Bestärkendes Lernen mit Matlab

Beim bestärkenden Lernen lernt das System durch positive und negative Rückmeldungen, welche Aktionen in einer bestimmten Umgebung belohnt oder bestraft werden. Das Ziel ist es, eine optimale Handlungsstrategie zu finden, die zu möglichst hohen Belohnungen führt. Matlab bietet auch hier verschiedene Funktionen und Werkzeuge, wie zum Beispiel die Q-Learning-Funktion, die eine Wertetabelle für alle möglichen Aktionen in einer bestimmten Situation erstellt. Anwendungsbeispiele für das bestärkende Lernen mit Matlab sind beispielsweise die Steuerung von Robotern oder die Optimierung von Marketingstrategien.

Dieses Beispiel implementiert das Q-Learning-Verfahren für ein einfaches Gridworld-Szenario. Ziel ist es, den Agenten zu einem bestimmten Zielzustand zu führen, wobei der Agent pro Schritt einen negativen Reward erhält und einen positiven Reward erhält, wenn er das Ziel erreicht.

% Initialisierung des Zustands und des Reward-Signals
state = [0, 0];
reward = 0;

% Erstellung der Q-Matrix
Q = zeros(4, 4);

% Konfiguration der Parameter für das Q-Learning
alpha = 0.5;
gamma = 0.9;
epsilon = 0.1;

% Durchführung des Q-Learnings
for episode = 1:1000

% Initialisierung des Zustands und des Reward-Signals
state = [0, 0];
reward = 0;

% Wiederholung bis zum Erreichen des Ziels
while ~(state(1)==3 && state(2)==3)
    % Auswahl der nächsten Aktion
    if rand < epsilon
        action = randi([1, 4]);
    else
        [~, action] = max(Q(state(1), state(2), :));
    end

    % Durchführung der Aktion und Erhalt des Rewards
    new_state = state + action_to_delta(action);
    new_reward = get_reward(new_state);

    % Update der Q-Matrix
    Q(state(1), state(2), action) = (1 - alpha) * Q(state(1), state(2), action) + ...
        alpha * (new_reward + gamma * max(Q(new_state(1), new_state(2), :)));

    % Aktualisierung des Zustands und des Reward-Signals
    state = new_state;
    reward = reward + new_reward;
end

% Ausgabe des Rewards am Ende des Episoden
disp(['Reward for episode ', num2str(episode), ': ', num2str(reward)]);

end

function [delta] = action_to_delta(action)

% Konvertierung der Aktion in einen Zustands-Änderungs-Vektor
switch action
case 1
delta = [-1, 0];
case 2
delta = [0, 1];
case 3
delta = [1, 0];
case 4
delta = [0, -1];
end
end

function [reward] = get_reward(state)

% Rückgabe des Rewards für den aktuellen Zustand
if state(1) == 1 && state(2) == 1
reward = -1;
elseif state(1) == 3 && state(2) == 3
reward = 1;
else
reward = 0;
end
end

Das Q-Learning-Verfahren wird durch die Q-Matrix repräsentiert, die die erwarteten Rewards für jeden Zustand-Aktions-Paar enthält. Der Algorithmus wählt die nächste Aktion basierend auf der aktuellen Q-Matrix und einem epsilon-greedy-Ansatz aus.

Für das bestärkende Lernen mit Matlab müssen zunächst die Umgebung und die möglichen Aktionen modelliert werden. Anschließend kann das System durch das Anwenden entsprechender Funktionen und Algorithmen trainiert werden. Übungen und Beispiele aus dem Internet oder der Fachliteratur können helfen, das Verständnis des bestärkenden Lernens mit Matlab zu vertiefen.

Zum Beispiel kann die Funktion “rlAgent” verwendet werden, um einen bestärkenden Lernalgorithmus zu erstellen. Diese Funktion ermöglicht es dem Entwickler, das Verhalten des Agenten in verschiedenen Umgebungen zu simulieren und die Auswirkungen von Belohnungen und Strafen zu testen. Es gibt auch eine Vielzahl von Werkzeugen und Bibliotheken, die für das bestärkende Lernen in Matlab verfügbar sind, einschließlich der Deep Learning Toolbox und der Reinforcement Learning Toolbox.

Ein Beispiel für die Anwendung von bestärkendem Lernen mit Matlab ist die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen. Das Fahrzeug wird mit Sensoren ausgestattet, die die Umgebung und die Straßenbedingungen überwachen. Das bestärkende Lernsystem wird dann trainiert, um Entscheidungen zu treffen, wie das Fahrzeug auf bestimmte Bedingungen reagieren soll. Zum Beispiel kann das System trainiert werden, um zu beschleunigen, wenn die Straße frei ist, und zu bremsen, wenn ein Hindernis erkannt wird.

Um das bestärkende Lernen mit Matlab zu üben, gibt es eine Vielzahl von Übungen und Beispielen, die online verfügbar sind. Ein Beispiel ist die Implementierung eines Q-Learning-Algorithmus zur Navigation in einem Labyrinth. In dieser Übung wird das bestärkende Lernsystem trainiert, um den kürzesten Weg durch das Labyrinth zu finden, indem es Belohnungen für jeden Schritt auf dem Weg erhält.

Fazit

Matlab bietet eine Vielzahl von Funktionen und Werkzeugen, die für KI-Anwendungen, insbesondere für das maschinelle Lernen, nützlich sind. In diesem Artikel haben wir uns mit den Grundlagen von Matlab für das maschinelle Lernen, dem überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernen beschäftigt und Anwendungsbeispiele vorgestellt. Durch die Nutzung von Matlab können KI-Entwickler und Forscher die Entwicklung von KI-Systemen erleichtern und beschleunigen.

Mit dem Aufkommen von immer leistungsfähigeren Rechnern und neuen Technologien wird die Anwendung von KI in der Zukunft immer wichtiger werden. Matlab wird sicherlich eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von KI-Anwendungen spielen.

Wir möchten die Diskussion anregen und freuen uns auf einen regen Austausch im Forum über das Thema KI und maschinelles Lernen mit Matlab.