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Ein ML-Projekt von der Idee zum Modell: Workflow und Kaggle

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2 Min. Lesezeit

Ein ML-Projekt von der Idee zum Modell: Workflow und Kaggle

Kurz: Ein Machine-Learning-Projekt besteht aus Problem klären, Daten sammeln und bereinigen, Baseline bauen, Modelle vergleichen, sauber bewerten und dokumentieren; Plattformen wie Kaggle bieten Daten und Übung.

Genauer: Die meiste Zeit steckt nicht im Modell, sondern in Fragestellung, Daten und Bewertung. Ein klarer Ablauf spart Frust und verhindert Fehlschlüsse.

Im Detail

Der Ablauf

  1. Problem und Ziel: Was soll vorhergesagt werden, wozu, wie misst man Erfolg (Metrik), was kostet ein Fehler? Ist ML überhaupt nötig (einfache Regel/Statistik genügt?).
  2. Daten beschaffen: Quelle, Lizenz, Datenschutz, Umfang, Qualität.
  3. Erkunden (EDA): Verteilungen, Fehlwerte, Ausreißer, Korrelationen, Plots (pandas, matplotlib).
  4. Bereinigen und aufbereiten: Fehlwerte, Duplikate, Typen, Kategorien kodieren, skalieren, Feature Engineering.
  5. Daten aufteilen (Train/Val/Test) und Baseline (Mehrheitsklasse, Mittelwert, einfache Regression).
  6. Modelle trainieren und vergleichen (Kreuzvalidierung, Hyperparameter).
  7. Bewerten und Fehler analysieren (Konfusionsmatrix, Beispiele, Gruppen/Fairness).
  8. Dokumentieren, ausliefern, überwachen (MLOps, Drift).

Werkzeuge

  • Python, Jupyter (Notebooks), pandas, NumPy, scikit-learn (klassische Modelle), PyTorch/TensorFlow (neuronale Netze), matplotlib/seaborn.
  • Versionierung: Git + DVC/Experiment-Tracking (MLflow, Weights & Biases); feste Seeds; requirements.txt/uv/conda.
  • Rechenleistung: eigener PC, Colab/Kaggle-Notebooks (kostenlose GPU-Kontingente), Cloud.
  • Daten-Hubs: Kaggle Datasets, Hugging Face Datasets, UCI, data.gov/GovData, Open-Data-Portale (Lizenzen lesen!).

Kaggle und Wettbewerbe

Kaggle bietet Datensätze, Notebooks, Kurse (Micro-Courses) und Wettbewerbe mit Bestenliste. Einsteiger-Klassiker: Titanic (Überlebensvorhersage), House Prices, Digit Recognizer (MNIST). Lernen: fremde Notebooks lesen, selbst nachbauen, Diskussionen lesen. Public vs. Private Leaderboard (Overfitting auf dem öffentlichen Teil vermeiden). Wettbewerbs-Tricks (Ensembles, Stacking) sind nicht immer produktionstauglich: Wartbarkeit/Latenz/Kosten zählen im Beruf. Auch eigene Projekte (z. B. Retro-Spielpreise vorhersagen, Spam-Erkennung, Sensordaten) zeigen mehr als nur Wettbewerbe.

Typische Fehler und Tipps

  • Zu früh zu komplexe Modelle; erst Baseline.
  • Daten-Leck und fehlerhafte Aufteilung (siehe Kreuzvalidierung).
  • Nur Accuracy bei unbalancierten Klassen.
  • Unsaubere Daten/Labels (siehe Labeling): Garbage in, garbage out.
  • Ethik/Bias: Wer ist betroffen? Datenschutz (DSGVO), Fairness, Transparenz.
  • Reproduzierbarkeit: Seeds, Versionen, Datenstand, README mit Ergebnissen.
  • Portfolio: 2–3 saubere Projekte auf GitHub mit Problem, Daten, Methode, Ergebnis, Grenzen (hilft bei Bewerbung/Ausbildung).
  • Lernpfad: Python → pandas → scikit-learn → Projekte → neuronale Netze → Deployment.

Siehe auch: Conda und Jupyter, pandas, Kreuzvalidierung, MLOps

Backlinks