Open Source im professionellen Einsatz
Linux-Magazin 10/2017
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Schnell wie die Schnecke

Um die »keras« -Library auf den Rechner zu holen, sind folgende Bibliotheken aus dem Python-Fundus zu installieren:

pip3 install --user keras pandas tensorflow sklearn numpy
sudo apt-get install python-tk

Gerade das von »keras« verwendete Tensorflow-Backend ist kein Geschwindigkeitsmonster, auf meinem fünf Jahre alten PC dauerte es schon gute 10 Sekunden, bis das Programm überhaupt loslegte.

Beim Intelligenztest machte das Netzwerk dann aber keine so gute Figur (Abbildung 8). Bei der Serie »2,5,7,10,12« sind, wie Ratefüchse sicher erkannt haben, jeweils abwechselnd 3 und 2 zu den Zahlen hinzuzuaddieren. Da der Sprung von 10 auf 12 zwei Einheiten lang war, muss die nächste Zahl also drei Werte vorne liegen, 15 ist das richtige Ergebnis. Das Netzwerk tendierte eher zu 14, kann also mit menschlicher Intelligenz (noch) nicht mithalten. (uba)

Abbildung 8: Beim Intelligenztest schneidet das LSTM-Netzwerk nicht gut ab, da es die unterschiedlichen Zuwachsraten nicht erkennt.

Online PLUS

Im Screencast demonstriert Michael Schilli das Beispiel: http://www.linux-magazin.de/Ausgaben/2017/10/plus

Infos

  1. Listings zu diesem Artikel: http://www.linux-magazin.de/static/listings/magazin/2017/10/snapshot/
  2. Number Sequence Test: https://www.fibonicci.com/numerical-reasoning/number-sequences-test/easy/
  3. Jason Brownlee, "Long Short-Term Memory Networks with Python": Machine Learning Mastery, 2017, https://machinelearningmastery.com/lstms-with-python/

Der Autor

Michael Schilli arbeitet als Software-Engineer in der San Francisco Bay Area in Kalifornien. In seiner seit 1997 laufenden Kolumne forscht er jeden Monat nach praktischen Anwendungen verschiedener Programmiersprachen. Unter mailto:mschilli@perlmeister.com beantwortet er gerne Fragen.

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