C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn

In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn“ wird gezeigt, wie man in der Praxis den Abstand (die Distanz) zwischen Datenpunkten berechnen kann. Dadurch kann man berechnen, wie ähnlich sich die Datenpunkte sind. Es werden zwei verschiedene Maße für die Distanz verwendet (euklidische Distanz und Manhattan-Distanz). Weiterhin wird illustriert, dass man Distanzen auch zwischen Datenpunkten berechnen kann, wenn man mehr als zwei oder drei Dimensionen hat. Das Notebook enthält auch Aufgaben, deren Lösung man mithilfe der Quizze „C6-1 Fill in the Blanks: Jupyter Notebook, Aufgabe 1“, „C6-1 Drag and Drop: Jupyter Notebook, Aufgabe 2“, „C6-1 Fill in the Blanks: Jupyter Notebook, Aufgabe 3“, „C6-1 Fill in the Blanks: Jupyter Notebook, Aufgabe 4“, „C6-1 Single Choice: Jupyter Notebook, Aufgabe 5“ und „C6-1 Question Set: Jupyter Notebook, Frage für Fortgeschrittene“ überprüfen kann. Das Notebook setzt keine Programmierkenntnisse voraus, baut aber auf dem Jupyter Notebook „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ auf. Es vermittelt auch keine umfassenden Programmierkenntnisse, sondern ist dazu gedacht, die praktische Umsetzung von kleinen Projekten zum Maschinellen Lernen in der Praxis kennenzulernen. Das Notebook enthält bereits alle nötigen Python-Befehle samt umfassenden Erklärungen dazu. Die Lernenden können die Befehle darin selbst ausführen und anschließend auch damit experimentieren, z.B. indem sie sie verändern. Es wird eine Python-Installation sowie eine Entwicklungsumgebung (z.B. Jupyter Lab, oder auch Visual Studio Code) benötigt, in der das Notebook editiert werden kann. Falls dies nicht gegeben ist, gibt es die Möglichkeit, das Notebook auf der Google-Plattform https://colab.research.google.com hochzuladen und dort zu bearbeiten, dafür wird allerdings ein Google-Account benötigt. Dieses Jupyter Notebook ist optionales Lehrmaterial für die Zusatzqualifikation KI und Maschinelles Lernen sowie Teil des Lehrmaterials für die Fortbildung zum/zur Berufsspezialist/in KI und Maschinelles Lernen. Die Entwicklung und Erprobung dieses Bildungsangebotes wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des InnoVET-Programms gefördert. Das Notebook gehört zum Bereich C, Grundbegriffe von Datenanalyse und maschinellem Lernen.