Python | Machine Learning Blog

ML-Entwicklungsumgebung auf macOS mit Apple Silicon: Setup-Guide für Python

Optimiere deinen Workflow am Mac. Ein praktischer Leitfaden zur Einrichtung einer leistungsfähigen Python-Entwicklungsumgebung für Machine Learning auf Macs mit Apple-Silicon-Chips, inklusive Tipps zur Installation relevanter Bibliotheken.

Die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) boomt. Immer mehr Anwendungen basieren auf Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen. Für alle, die sich mit dieser spannenden Technologie beschäftigen wollen, ist eine gut eingerichtete Entwicklungsumgebung unerlässlich. Besonders interessant ist das für Besitzer eines Macs mit Apple Silicon Chip, da diese Prozessoren eine beeindruckende Leistung bieten, die ideal für rechenintensive ML-Aufgaben ist. Dieser Artikel dient als Wegweiser durch den Dschungel der Installationen und Konfigurationen, um eine optimale Python-Entwicklungsumgebung auf dem Mac zu schaffen.

Buchrezension: „Deep Learning mit Python und Keras“ von François Chollet

In der Welt der künstlichen Intelligenz hat sich Deep Learning als eine der aufregendsten und mächtigsten Technologien etabliert. Es ermöglicht Computern, komplexe Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen, die zuvor als unlösbar galten. Für alle, die in dieses faszinierende Feld eintauchen möchten, gibt es eine Fülle von Ressourcen, aber ein Buch sticht besonders hervor: „Deep Learning mit Python und Keras“ von François Chollet, dem Schöpfer der beliebten Keras-Bibliothek. Aber lohnt sich die Lektüre wirklich? Eine detaillierte Rezension soll Licht ins Dunkel bringen.

Python oder Java lernen: Zwei Giganten im Vergleich

Python und Java gehören zu den bekanntesten Programmiersprachen der Welt. Beide sind seit Jahrzehnten im Einsatz, beide haben Millionen Fans – und doch könnten sie in vielen Punkten kaum unterschiedlicher sein. Ein genauer Blick auf Syntax, Typensystem, Leistung und typische Anwendungsbereiche zeigt, welche Stärken und Eigenheiten jede Sprache mitbringt. Bex Tuychiev hat auf datacamp.com die Unterschiede und Ähnlichkeiten gut zusammengefasst. Lasst uns einen Blick auf seine Punkte werfen.

Warum es sinnvoll ist, die Programmiersprache Python zu lernen

Python ist in der heutigen digitalen Welt nicht nur eine Programmiersprache, sondern ein Werkzeug, das in unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz kommt. Von der Webentwicklung über die Datenanalyse bis hin zur Künstlichen Intelligenz hat sich Python als vielseitige Sprache etabliert, die nicht nur Profis, sondern auch Anfänger anspricht. Doch was macht Python so besonders und gibt es auch Nachteile, diese Sprache zu lernen?

Python-Geheimnis: Der Zweck von name == ‚main‘:

Python-Skripte, die etwas komplexer werden, enthalten oft zwei spezielle Zeilen am Ende: if __name__ == '__main__': und darunter den Aufruf einer Funktion, häufig main(). Diese scheinbar unscheinbaren Zeilen sind jedoch der Schlüssel zum Verständnis, wie Python-Code organisiert und ausgeführt wird, und sie sind essentiell für die Entwicklung gut strukturierten und wiederverwendbaren Codes. Lass uns diese Zeilen genauer unter die Lupe nehmen.

Python-Versionenwechsel unter macOS: Warum mehrere Versionen?

Python, die vielseitige Programmiersprache, erfreut sich großer Beliebtheit – und das zurecht. Ihre Vielseitigkeit und die große Community machen sie sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler attraktiv. Doch was passiert, wenn man mit verschiedenen Projekten arbeitet, die jeweils unterschiedliche Python-Versionen benötigen? Oder wenn eine neue Version mit tollen Features herauskommt, man aber gleichzeitig an einem alten Projekt festhalten möchte, welches mit der neuen Version nicht kompatibel ist? Dann wird das Thema des Versionswechsels relevant. Dieser Blogpost erklärt, wie man unter macOS elegant zwischen verschiedenen Python-Versionen navigiert.

Python auf macOS: Installation und Update – Ein sanfter Einstieg

Python, die beliebte Programmiersprache, findet sich in immer mehr Bereichen wieder – von der Datenanalyse bis zur Webentwicklung. Für macOS-Nutzer stellt sich zu Beginn oft die Frage: Wie installiere und aktualisiere ich Python am besten? Die Antwort ist nicht ganz so einfach, wie man vielleicht denkt, denn Apples Betriebssystem liefert bereits eine Python-Version mit. Gucken wir uns die Details dazu an.

Dein erster Schritt in die Welt der Programmierung: Ein Python-Skript schreiben

Python gilt als eine der einsteigerfreundlichsten Programmiersprachen. Die klare Syntax und die große Community machen es einfach, die ersten Schritte in der Welt der Softwareentwicklung zu wagen. In diesem Beitrag geht es darum, wie man ein erstes Python-Skript in einer Textdatei erstellt und ausführt – auf Windows, macOS und Linux.

ONNX, Tensorflow und Pytorch: Ein Blick auf die Giganten des Deep Learning

Im heutigen digitalen Zeitalter sind Deep Learning-Frameworks ein heißes Thema. Es spielt keine Rolle, ob du in der Branche arbeitest oder einfach nur interessiert bist, es gibt drei Namen, die du wahrscheinlich schon einmal gehört hast: ONNX, Tensorflow und Pytorch. Aber was sind ihre Stärken, Schwächen und wie populär sind sie wirklich? Lasst uns das herausfinden.

ONNX

ONNX, oder Open Neural Network Exchange, wurde ursprünglich im September 2017 von Microsoft und Facebook gemeinsam vorgestellt. Das Hauptziel dieses Projekts war es, eine offene Standardplattform für maschinelles Lernen zu schaffen, die es ermöglicht, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks nahtlos zu übertragen. Mit der Zeit schlossen sich weitere Unternehmen wie NVIDIA, Intel und viele andere der Initiative an, um die Interoperabilität im Deep Learning zu fördern und zu beschleunigen. ONNX wurde entwickelt, um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Deep Learning-Frameworks zu verbessern. Sein Hauptvorteil ist die Möglichkeit, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks zu übertragen. Dies erleichtert die Arbeit für Entwickler, die in verschiedenen Umgebungen arbeiten.

Da es eher ein Übersetzer als ein vollständiges Framework ist, bietet ONNX allerdings nicht die gleichen Training-Tools wie andere Frameworks. Es dient eher als Brücke zwischen ihnen.

Während ONNX an sich vielleicht nicht das bekannteste Framework ist, ist seine Bedeutung in der Community nicht zu unterschätzen. Durch seine Fähigkeit, die Lücke zwischen verschiedenen Plattformen zu schließen, hat es sich als nützliches Tool für viele Entwickler etabliert.

Tensorflow

TensorFlow wurde von dem Google Brain Team entwickelt und erstmals im November 2015 als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Ursprünglich wurde es intern von Google entwickelt, um den Bedarf des Unternehmens in Bezug auf maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu unterstützen. Seit seiner Einführung hat es sich schnell zu einem der führenden Frameworks im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt, unterstützt durch seine leistungsstarken Funktionen und die starke Unterstützung der Entwicklergemeinschaft. Es wurde speziell für Skalierbarkeit und verteiltes Training entwickelt und hat sich zu einem Standard in der Industrie entwickelt. Tensorflow eines der am weitesten verbreiteten Deep Learning-Frameworks. Es bietet eine riesige Bibliothek, großartige Skalierbarkeit und kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs laufen.

Die Lernkurve kann für Anfänger steil sein, und manchmal wird es als weniger „Pythonic“ als andere Frameworks angesehen, was zu komplizierterem Code führen kann.

Tensorflow ist zweifellos eines der bekanntesten Frameworks da draußen. Große Unternehmen nutzen es, und es hat eine aktive Community und viele Ressourcen für Entwickler.

Pytorch

PyTorch wurde ursprünglich von Soumith Chintala von Facebooks AI Research Lab (FAIR) entwickelt und im Januar 2017 der Öffentlichkeit vorgestellt. Es basiert auf Torch, einem früheren Framework, das in Lua programmiert wurde. PyTorch wurde ins Leben gerufen, um den wachsenden Bedürfnissen der Forschungsgemeinschaft gerecht zu werden und bietet dabei eine flexiblere und intuitivere Umgebung für das Deep Learning. Mit seiner dynamischen Berechnungsgraphen-Natur hat es sich schnell als beliebtes Werkzeug in der akademischen Forschung etabliert. Pytorch ist bekannt für seine intuitive Syntax und Flexibilität. Es eignet sich besonders für Forschung und Entwicklung, da es ein dynamisches Berechnungsgraphen-System verwendet.

Es hat in der Vergangenheit weniger industrielle Anwendungen als Tensorflow gesehen, obwohl das in letzter Zeit zu ändern scheint.

Pytorch wächst schnell in Popularität, besonders in der akademischen Welt. Viele Forscher bevorzugen es wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Blick in die Zukunft

Es ist schwer zu sagen, welches der drei Frameworks in Zukunft das populärste sein wird. Während Tensorflow und Pytorch weiterhin dominieren, könnte ONNX aufgrund seiner Einzigartigkeit an Bedeutung gewinnen. Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist, dass alle drei weiterhin eine wichtige Rolle in der Welt des Deep Learning spielen werden.

Die Top-5-Python-IDEs: Vergleich, Vor- und Nachteile

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen weltweit und wird von Entwicklern aller Erfahrungsstufen für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Um das Beste aus der Python-Entwicklung herauszuholen, ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) unerlässlich. Eine gute Python-IDE bietet Funktionen wie Code-Vervollständigung, Debugger, integrierte Testtools und eine benutzerfreundliche Oberfläche. In diesem Blog-Beitrag stellen wir dir die 5 besten Python-IDEs vor, ihre Vor- und Nachteile sowie ihre Funktionen, damit du die richtige Wahl für deine Entwicklungsbedürfnisse treffen kannst.