In diesem Artikel möchte ich die Implementierung eines genetischen Algorithmus für das Traveling-Salesman-Problem vorstellen. Das Ziel besteht darin, dass der Algorithmus den kürzesten Weg zwischen beliebig vielen Punkten (z. B. Städte) sucht, ohne das ein Punkt (mit Ausnahme des Startpunktes) mehr als einmal besucht wird.
WeiterlesenKategorie: Python
CUDA Support für Keras nutzen
Gerade wenn große und tiefe neuronale Netze trainiert werden, kann das Training mit der CPU des Rechners mehr oder weniger lange dauert. So kann es schnell passieren, dass ein einzelner Zyklus zwischen 30 Minuten und 1 Stunde lang rechnet und für ein optimales Ergebnis müssen dann auch noch mehrere Zyklen berechnet werden.
WeiterlesenPortables GPIO-Interface für den Raspberry Pi
In diesem Beitrag stelle ich eine Realisierungsmethode für ein portables Webinterface, mit dem die GPIOs des Raspberry Pi geschaltet werden, vor. Die Applikation wird in Python mittels Flask realisiert und anschließend in einem Docker-Container untergebracht.
WeiterlesenDer k-NN als Einstieg in das maschinelle Lernen
In diesem Beispiel möchte ich (als Einstieg ins maschinelle Lernen) einen Klassifikationsalgorithmus vorstellen, der nicht direkt was mit “richtigem” lernen zu tun hat, den sogenannten k-Nearest Neighbors (k-nächste Nachbarn). Mit diesem Algorithmus soll eine Klassifikation von Lilienarten entwickelt und getestet werden.
WeiterlesenMachine Learning mit Keras
Seit etwa einem Jahr beschäftige ich mich mit dem Thema Machine Learning, vorzugsweise im Bereich der Bilderkennung. Alles in allem ist das ein sehr spannendes Thema, welches ich gerne näher ausführen möchte.
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