Maschinelles Lernen ist aufregend: Mit schnellen Prozessoren und großen Speichern können Computer aus Erfahrungen lernen, künstliche Intelligenz kommt wieder in Reichweite. Mit diesem Buch verstehen Sie, was maschinelles Lernen bedeutet, für welche Probleme es sich eignet, welche neuen Herangehensweisen damit möglich sind und wie Sie mit Python, R und speziellen Werkzeugen maschinelles Lernen implementieren. Sie brauchen dafür keine jahrelange Erfahrung als Programmierer und kein Mathematikstudium. Die praktische Anwendung maschinellen Lernens steht in diesem Buch im Vordergrund. Spielen Sie mit den Tools und haben Sie Spaß dabei! Lernen Sie Fakten und Mythen zum maschinellen Lernen zu unterscheiden.

Häufig gestellte Fragen

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Information

Verlag

Wiley-VCH

Jahr

2017

ISBN

9783527809011

Auflage

Thema

Computer Science

Thema

Computer Science General

Teil II

Einrichtung Ihrer Programmierumgebung

Kapitel 4

Installation einer R‐Distribution

IN DIESEM KAPITEL

Eine geeignete R‐Distribution auswählen
R unter Windows, Linux und Mac OS X installieren
Quelltexte und Datensätze zu diesem Buch verwenden

Um die Funktionsweise von maschinellem Lernen anhand von Beispielen zu veran‐schaulichen, nutzen wir in diesem Buch die Programmiersprachen R und Python. Sie bieten unter allen infrage kommenden Sprachen die besten Lernmaterialien und Funktionen für unsere Zwecke und entsprechen auch dem derzeitigen Branchenstandard. Im ersten Abschnitt dieses Kapitels stellen wir verschiedene R‐Distributionen vor, die sich jeweils für unterschiedliche maschinelle Lernvorhaben eignen. Wir erklären außerdem, warum wir uns für die von uns genutzte R‐Distribution entschieden haben und wie Sie R auf einem Rechner mit Linux, Mac OS X oder Windows installieren.

Das nächste Kapitel enthält dann grundlegende Informationen zur Funktionsweise von R, um Ihnen die ersten Schritte und das Verständnis der Beispiele zu erleichtern. Ein kompletter Einführungskurs zu R würde an dieser Stelle den Rahmen sprengen.

Kapitel 6 und 7 erläutern die Installation und Funktionsweise von Python. Da die Beispiele in diesem Buch die jeweils am besten geeignete Programmiersprache zur Lösung der verschiedenen Problemstellungen nutzen, müssen Sie sowohl R als auch Python installieren, wenn Sie alle Beispiele durcharbeiten möchten. Das mag auf den ersten Blick umständlich klingen, vermittelt Ihnen aber ein Gespür dafür, wie Sie für Ihre Vorhaben die richtige Programmiersprache auswählen.

Sollten Sie das hier beschriebene Verfahren zur Installation von R überspringen wollen, beachten Sie bitte dennoch den letzten Abschnitt in diesem Kapitel zur Installation unserer Quelltexte und Datensätze. Wenn Sie diese Materialien nicht installieren, wird es deutlich schwieriger, den Erklärungen und Beispielen in diesem Buch zu folgen. Die Quelltexte zum Herunterladen (unter www.wiley‐vch.de/publish/dt/books/ISBN3‐527‐71363‐8) ersparen Ihnen außerdem das mühselige Abtippen unserer Beispiele. Um später Ihre neu gewonnenen Kenntnisse zu testen, können Sie die Beispiele natürlich dann auch von Hand neu programmieren.

Auswahl einer R‐Distribution für maschinelles Lernen

R ist eine Kombination aus Programmierumgebung und ‐sprache. Sie orientiert sich stark an der Programmiersprache S, die von John Chambers in den Bell Laboratories für statistische Berechnungen und Grafiken konzipiert und später durch Rick Becker und Allan Wilks weiterentwickelt wurde. Ziel der Programmiersprache R ist es, Ideen möglichst schnell und einfach in Software umsetzen zu können. Anders ausgedrückt: R richtet sich an Benutzer, die auch ohne Programmiererfahrung brauchbaren Code erzeugen möchten. Dieses Buch nutzt R statt S, weil R kostenlos heruntergeladen werden kann (S hingegen ist kostenpflichtig) und weitestgehend mit S kompatibel ist. Allgemeine Informationen zu R finden Sie auf der offiziellen Website unter https://www.r‐project.org/about.html (auf Englisch) oder unter https://de.wikipedia.org/wiki/R_(Programmiersprache).

Vermeiden Sie pauschale Aussagen über Programmiersprachen für maschinelles Lernen. Wenn Umfragen oder Meinungsartikel im Web gelegentlich vorhersagen, dass Python durch R in die Bedeutungslosigkeit verdrängt werden wird, vergessen sie dabei, dass sich beide Sprachen aus unterschiedlichen Gründen hoher Beliebtheit erfreuen. Während R sich am besten für statistische Zwecke eignet, dient Python eher als Allzwecksprache. Versierte Entwickler beherrschen immer mehrere Programmiersprachen, aus denen sie je nach ihren Anforderungen für jede Aufgabe die beste Sprache auswählen.

Eine Standardversion von R können Sie über das Comprehensive R Archive Network (CRAN) unter https://cran.r‐project.org/ herunterladen. Die Website bietet sowohl Quelltextversionen als auch kompilierte Versionen der R‐Distribution für verschiedene Plattformen. Sofern Sie keine Änderungen an der grundlegenden Funktionsweise von R vornehmen möchten, empfiehlt sich die kompilierte Version (auf der Website im Menü unter »R Binaries«). Auch wenn Sie RStudio nutzen (siehe nächster Abschnitt), müssen Sie R herunterladen und installieren.

In diesem Buch verwenden wir die Desktopversion von RStudio (https://www.rstudio.com/products/rstudio/#Desktop; ältere Versionen finden Sie im Archiv unter https://support.rstudio.com/hc/en‐us/articles/206569407‐Older‐Versions‐of‐RStudio), die Ihnen die Arbeit mit R zusätzlich erleichtert. Das Produkt steht kostenlos für Linux (Debian/Ubuntu, RedHat/CentOS und SUSE Linux), Mac und Windows zur Verfügung. Die erweiterten Optionen der kostenpflichtigen Version und die Funktionen von RStudio Server benötigen Sie für dieses Buch nicht.

Falls Ihnen RStudio nicht zusagt, können Sie auch andere Distributionen testen. Die geläufigsten Alternativen sind StatET (http://www.walware.de/goto/statet), Red‐R (https://decisionstats.com/2010/09/28/red‐r‐1‐8‐groovy‐gui /) und Rattle (http://rattle.togaw...

Inhaltsverzeichnis

Cover
Titelseite
Impressum
Inhaltsverzeichnis
Über die Autoren
Einführung
Teil I: Einführung in das maschinelle Lernen
Teil II: Einrichtung Ihrer Programmierumgebung
Teil III: Mathematische Grundlagen
Teil IV: Aufbereitung und Verwendung von Daten zum Lernen
Teil V: Praktische Anwendung von maschinellem Lernen
Teil VI: Der Top‐Ten‐Teil
Stichwortverzeichnis
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