{"id":186138,"date":"2023-09-30T09:27:16","date_gmt":"2023-09-30T08:27:16","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=186138"},"modified":"2026-02-06T06:15:11","modified_gmt":"2026-02-06T05:15:11","slug":"pycaret-und-die-demokratisierung-von-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/pycaret-und-die-demokratisierung-von-machine-learning","title":{"rendered":"PyCaret und die Demokratisierung von Machine Learning"},"content":{"rendered":"

Pycaret wurde von einer Gruppe b\u00fcrgerlicher Datenwissenschaftler inspiriert und will Machine Learning f\u00fcr alle demokratisieren. Worum geht es also genau? Und vor allem, was sind seine Funktionen? Das werden wir uns in diesem Artikel ansehen. <\/strong><\/p>\t\t\n\t\t\t

Was ist PyCaret ?<\/h3>\t\t\n\t\t

Pycaret eine Open-Source-Low-Code<\/a> Machine-Learning-Bibliothek auf Python-Basis. Diese L\u00f6sung automatisiert den Workflow des maschinellen Lernens von Anfang bis Ende. Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Verwaltung von ML-Modellen beschleunigt PyCaret den Experimentierzyklus. Dadurch sind die Datenwissenschaftler viel produktiver und in der Lage, noch bessere Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen zu entwickeln.<\/a><\/p>

PyCaret ist nicht nur eine einfache ML-Bibliothek auf Python-Basis.<\/a> Die Software umfasst mehrere Bibliotheken und Frameworks f\u00fcr maschinelles Lernen. Zum Beispiel: scikit-learn, XGBoost,<\/a> LightGBM, CatBoost, spaCy, Optuna<\/a>, Hyperopt, Ray, etc.<\/p>

Und am wichtigsten: Es handelt sich um eine Python-Bibliothek, die sofort eingesetzt werden kann. Mit anderen Worten: Alle Schritte eines ML-Experiments k\u00f6nnen von einer Umgebung zur anderen nachvollzogen werden.<\/strong><\/p>

?Gut zu wissen:<\/strong> PyCaret l\u00e4sst sich auch in viele andere L\u00f6sungen integrieren, wie z. B. Microsoft Power BI, Tableau,<\/a> Alteryx oder KNIME. Es ist also m\u00f6glich, all deine Business Intelligence-Arbeiten um eine Ebene des maschinellen Lernens zu erweitern. Und das ganz einfach.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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En savoir plus sur PyCaret<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t

Warum PyCaret verwenden?<\/h3>\t\t\n\t\t\t

Eine Low-Code-Bibliothek<\/h4>\t\t\n\t\t

Da die Bibliothek auf Low-Code setzt<\/a>, belastet PyCaret nicht mit Hunderten von Codezeilen, sondern nur mit wenigen Zeilen. Selbst wenn es darum geht, komplexe Aufgaben des maschinellen Lernens durchzuf\u00fchren, bleibt PyCaret low code.<\/p>

Dadurch k\u00f6nnen sich die Datenwissenschaftler mehr auf die Analyse der Datens\u00e4tze<\/a> konzentrieren. Sie verbringen dann weniger Zeit mit dem Codieren und mehr Zeit damit, relevante pr\u00e4diktive Analysen zu erstellen und<\/a> effektive Machine-Learning-Modelle zu trainieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Data Processing<\/h4>\t\t\n\t\t

Datenwissenschaftler k\u00f6nnen aus einer Vielzahl von Data-Preprocessing-Funktionen w\u00e4hlen, um wertvolle Zeit bei der Datenverarbeitung zu sparen. Hier sind einige Beispiele f\u00fcr Funktionen, die in der Python-Bibliothek verf\u00fcgbar sind:<\/p>