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Wie erstelle ich ein einfaches Neuronales Netz in Python?<|im_end|>
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Eine Möglichkeit wäre die von Google entwickelte Libary TensorFlow zu nutzen, hier ein Codebeispiel:

import tensorflow as tf

#Das ist unser Trainingsset
x_train = [0,1,2,3,4,5,8,10]
y_train = [0,1,4,9,16,25,64,100]

#Das ist der Datensatz, der zur Überprüfung genutzt wird
x_test = [6,7,11,13]
y_test = [36,49,121,169]


#Hier wird das Neurale Netz mit seinen schichten und der dazugehörigen Aktivierungsfunktion definiert
model = tf.keras.models.Sequential([
#Dies ist die erste Schicht, die auch als Eingabe der äußeren Daten dient. "input_shape=[1]" dient dazu, dass eine einzelne Zahl als Eingang benutzt wird. Die 2 als Parameter ist die Anzahl der                       #Knoten in der Schicht
		tf.keras.layers.Dense(2,input_shape=[1],activation='tanh'),
		tf.keras.layers.Dense(4,activation='relu'),
		tf.keras.layers.Dense(2,activation='relu'),
#Die letzte Schicht dient als Ausgabe und muss wie auch die Eingabe mit der oben definierten daten liste übereinstimmen
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

#Hier wird das Model mit den dazugehörigen Optimizer kompiliert, außerdem wird die Messung des Fehlers hier bestimmt
model.compile(optimizer='adam',
		loss='mean_squared_error',
		metrics=['accuracy']
)

#Um das Modeln an dem Datensatz zu trainieren, führen wir die .fit Methode aus. Dieser übergeben wir die Trainingsdaten und wie viele Durchläufe sie machen soll (epochs)
model.fit(x_train,y_train,epochs=500)
#Wenn alles fertig ist, können wir unser Modell mit der .evaluate Methode testen, dabei bekommen wir eine Art prozentuale Genauigkeit als Ausgabe
model.evaluate(x_test,y_test)
#Zum Schluss speichern wir das Modell
model.save("model")<|im_end|>
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Gib mir dazu ein Beispiel in Python für den Mnist Datensatz.<|im_end|>
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Hier ist ein Beispielcode für die Erstellung eines einfachen neuronalen Netzes in Python für den MNIST-Datensatz:

```python
import tensorflow as tf

# Laden des MNIST-Datensatzes
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalisieren der Pixelwerte zwischen 0 und 1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Erstellen des Modells
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# Kompilieren des Modells
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# Trainieren des Modells
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Evaluieren des Modells
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
```<|im_end|>
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Okay, jetzt bekomme ich irgendwie so progressbars, aber was bedeutet der Output? Kannst du mir erklären was ich sehe und wie ich das Netz benutze?<|im_end|>
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Natürlich! Der Output, den du siehst, enthält Informationen über den Fortschritt des Trainings deines neuronalen Netzwerks. Das Trainieren eines neuronalen Netzes bedeutet, dass das Modell iterativ mit den Trainingsdaten gefüttert wird, um seine Gewichte anzupassen und seine Fähigkeit zu verbessern, die Daten zu klassifizieren.

Während des Trainings wird der Verlust (loss) des Modells und die Genauigkeit (accuracy) auf dem Trainingssatz und auf dem Validierungssatz berechnet und ausgegeben. Der Verlust misst, wie gut das Modell in der Lage ist, die tatsächlichen Labels der Trainingsdaten vorherzusagen. Eine niedrige Verlustfunktion bedeutet, dass das Modell eine gute Vorhersage macht. Die Genauigkeit zeigt, wie viele der Vorhersagen des Modells korrekt sind.

Das Modell wird dann auf den Testdaten (ds_test) überprüft, um seine Leistung auf neuen, unbekannten Daten zu evaluieren. Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es zur Vorhersage neuer Eingabedatenpunkte verwendet werden, indem man sie an das trainierte Modell übergibt. Der Output des Modells wird eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein, die die Wahrscheinlichkeiten für jede der möglichen Klassen enthält.

Hier ist ein Beispiel, wie du das trainierte Modell verwenden kannst, um Vorhersagen zu machen:


Predictions on new data


for images, labels in ds_test.take(1):
probabilities = model.predict(images)
predictions = tf.argmax(probabilities, axis=1)
print(f"Predictions: {predictions.numpy()}")
print(f"True Labels: {labels.numpy()}")

In diesem Codeausschnitt wird ein Batch von Testdaten (ds_test) verwendet, um Vorhersagen zu machen. Die Methode "predict" wird auf dem trainierten Modell aufgerufen, um die Wahrscheinlichkeiten für jede Klasse für jedes Bild im Batch zu erhalten. Die "argmax" Methode wird dann verwendet, um die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für jedes Bild zu bestimmen. Schließlich wird der tatsächliche Label (true label) für jedes Bild im Batch ausgegeben, um die Genauigkeit des Modells zu überprüfen.<|im_end|>