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Keras installieren: Ein Tutorial in Python

Keras ist eine benutzerfreundliche Open-Source-Softwarebibliothek, die es ermöglicht, neuronale Netze mit Python zu erstellen und zu trainieren. Es ist eine hochmodulare Bibliothek, die es ermöglicht, schnell neuronale Netze zu erstellen und zu testen.

Um Keras mit Python zu verwenden, muss man zunächst sicherstellen, dass die notwendigen Bibliotheken auf dem System installiert sind. Dazu gehören NumPy, Pandas und TensorFlow. Im Folgenden ein paar Worte zu diesen Bibliotheken.

Namensgebung: Best Practices in Python

Als Phil Karlton in den 1990ern bei Netscape arbeitete, prägte er das Zitat „[There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.]“, was halb ein Scherz, aber zur anderen Hälfte auch sein voller Ernst war. Wieviel Wahrheit in diesem Ausspruch steckt, sieht man sofort, wenn man einen Blick auf fremden Code wirft. Wir wollen uns hier einmal kurz ein paar Tipps ansehen, wie man in Python Namen vergeben sollte.

Ein Python-Beispiel für Lineare Regression im Machine Learning

Nachdem wir uns vorher bewusst gemacht haben, was Lineare Regression ist und wofür man dieses statistische Werkzeug verwenden kann, blicken wir in diesem Beitrag auf einen praktischen Einsatz mithilfe eines Python-Beispiels für Lineare Regression im Machine Learning. Wir beginnen zunächst mit einem Blick auf die beiden dafür notwendigen Bibliotheken: NumPy und Scikit-learn.

C++ lernen: Ein Tutorial

Wagen wir einmal einen Ausflug zu einer anderen Programmiersprache: C++ ist heutzutage die Basis für viele Anwendungen und Betriebssysteme. Die Sprache ist dabei nicht so zugänglich wie beispielsweise Python, aber es lohnt sich, einmal anzusehen, wie der Einstieg in eine solche Sprache gelingen könnte.

Interaktive Anleitung: Neuronale Netze von Grund auf lernen

Neuronale Netze stellen vor allem Anfängerinnen und Anfänger vor Rätsel. Um diese etwas steile Lernkurve ein wenig abzuflachen, bietet sich der Einstieg in das Konzept Neuronaler Netze mithilfe einer interaktiven Anleitung an – Englischkenntnisse vorausgesetzt.

Thonny: Ideale IDE für den Einstieg in die Python-Programmierung

Die Entwicklungsumgebung Thonny nennt sich selbst „Python IDE für Anfänger“. Grund genug, sich das Programm näher anzusehen.

Google zeigt mit „Machine Learning Guides“ wie man maschinelles Lernen umsetzen sollte

Google gehört zu den Unternehmen, die genau wissen, wie man maschinelles Lernen umsetzen sollte und selbst viel Erfahrung in dem Bereich mitbringen. Mit ihrem Kurs „Machine Learning Guides“ bieten sie auch Neulingen in diesem Bereich einen guten Einstieg in die Materie, bei der auch der menschliche Aspekt nicht zu kurz kommt.

Code-Qualität in Python: Pylint als Linter für Python-Code einsetzen

Wir haben unsere IDE Visual Studio Code dank der Plugins so konfiguriert, dass sie uns während des Schreibens bereits viel Arbeit abnimmt, um unseren Code gemäß des PEP-8-Standards zu formatieren, aber alles kann uns das Plugin nicht abnehmen. Wir sehen uns einmal an, wie wir mit dem Einsatz des Linters Pylint unserem Ziel nach wohlgeformtem Python-Code ein entscheidendes Stück näher kommen.

Was sind die Unterschiede? GitHub, GitLab und BitBucket im Vergleich

Die drei Hoster GitHub, GitLab und BitBucket sind – Stand 2019 – die bekanntesten ihrer Art. Vor allem GitHub erfreut sich großer Beliebtheit vor allem als Hoster zahlreicher Open-Source-Projekte. Schauen wir uns einmal an, was jeder einzelne Anbieter zu leisten vermag.

Warum eigentlich Python? Die nicht-technischen Gründe.

Warum ist hier Python die Sprache der Wahl und nicht eine andere? Man könnte die Beispiele für das Einrichten einer produktiven Umgebung für die Softwareentwicklung auch an Swift, Kotlin, JavaScript, Ruby oder Java demonstrieren. Das stimmt, aber für die Wahl von Python sprechen mehrere Gründe: