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 Michael Matzer ♥ Embedded Software Engineering

Michael Matzer

Ich arbeitet als Journalist, Übersetzer, Rezensent und Buchautor und lebt in der Nähe von Stuttgart. Seine Themen sind u.a. IT-Security, Big Data, Unternehmenssoftware, E-Commerce und HPC.

Artikel des Autors

Welches Modell ist für meine Daten am besten geeignet? Das Akaike Information Criterion kann diese Frage beantworten.

Das Akaike Information Criterion

Welches Modell ist für meine Daten am besten geeignet? Diese Frage stellt sich jeder Data Scientist. Mithilfe des seit 1974 in Japan veröffentlichten „Akaike Information Criterion“ (AIC) kann er die Antwort in kurzer Zeit finden.

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Messpunkte und deren Abstand von einer nach der Methode der kleinsten Quadrate bestimmten Funktion. Hier wurde eine logistische Funktion als Modellkurve gewählt.

Methoden der Linearen Regressionsanalyse

Regressionsanalysen dienen dazu, Prognosen zu erstellen und Abhängigkeiten in Beziehungen aufzudecken. Will ein Smartphone-Hersteller herausfinden, mit welchem Preis er in welchem Kundenkreis welchen Umsatz erzielen kann, so kennt er nur eine Variable – den Preis – aber nicht die anderen Variablen. Heute gibt es eine große Zahl solcher Verfahren, denn sie werden für zahlreiche Zwecke benötigt, etwa in der Epidemiologie.

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Bestmögliche Gerade durch die „Punktwolke“ einer Messung

Mit einfacher Regressionsanalyse Mittelwerte in Prognosen ermitteln

Regressionsanalysen dienen dazu, Prognosen zu erstellen und Abhängigkeiten in Beziehungen aufzudecken. Will ein Smartphone-Hersteller herausfinden, mit welchem Preis in welchem Kundenkreis er welchen Umsatz erzielen kann, so kennt er nur eine Variable – den Preis – aber nicht die anderen Variablen. Um 1760 erfunden, gibt es heute eine große Zahl solcher Verfahren. Dieser Beitrag beginnt mit dem einfachsten, der Einfachen Linearen Regression (ELR).

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COVID-19 gelangt höchstwahrscheinlich über das Protein ACE2 in menschliche Lungenzellen. Dieser Prozess – Endozytose genannt – wird reguliert durch AAK1 (ein anderes Protein). Baricitinib hemmt AAK1 und könnte möglicherweise so auch das Eindringen von COVID-19 in die Lungenzellen verhindern.

So helfen KI-Modelle und Algorithmen im Kampf gegen das Coronavirus

Machine Learning (ML) ist ein bedeutendes Instrument im Kampf gegen die Corona-Pandemie. Wenn Bürger, Behörden und Unternehmen die Gelegenheit nutzen, um Daten zu sammeln, Wissen zu vereinen und Fachkenntnisse zusammenzubringen, können viele Leben gerettet werden. Wie vielfältig der Einsatz von ML in diesem Rahmen ist, zeigt diese Übersicht von Data Revenue.

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Amazon FreeRTOS ist ein IoT-Betriebssystem für Mikrocontroller, mit dem sich kleine, stromsparende Edge-Geräte einfach programmieren, bereitstellen, sichern, verbinden und verwalten lassen. Amazon FreeRTOS basiert auf dem FreeRTOS-Kernel, einem beliebten Open-Source-Betriebssystem für Mikrocontroller, der um Software-Bibliotheken für einfachere Konnektivität mit AWS-Diensten wie AWS IoT Core oder AWS Greengrass erweitert wurde.

Sicheres MCU-Betriebssystem von AWS für den industriellen IoT-Einsatz

Mit FreeRTOS bietet Amazon Web Services (AWS) ein seit 15 Jahren etabliertes, kostenloses Betriebssystem für Mikrocontroller an. Auf der AWS re:Invent in Las Vegas konnten 65.000 Besucher den Einsatz dieser Software auf Edge Devices und IoT-Sensoren begutachten. Seit kurzem ist der AWS IoT Device Tester v1.6.0 für Amazon FreeRTOS erhältlich.

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Gierige Algorithmen bestimmen z. B. die Mindestmenge an Münzen für das jeweils nötige Wechselgeld. Im Bild sind die Schritte abgebildet, die ein Mensch gehen würde, um einen gierigen Algorithmus zu imitieren, der 36 Cents herausgibt, indem er Münzen mit den Werten {1, 5, 10, 20} verwendet. Die Münze mit dem höchsten Wert, der unter dem geschuldeten Betrag liegt, ist das „lokale Optimum“.

Der Greedy-Algorithmus

Greedy-Algorithmen, oder gierige Algorithmen, bilden eine spezielle Klasse von Optimierungsalgorithmen, die in der Informatik auftreten. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie schrittweise den Folgezustand auswählen, der zum Zeitpunkt der Wahl den größten Gewinn bzw. das beste Ergebnis verspricht – etwa die Berechnung von Wechselgeld oder des kürzesten Wegs. Greedy-Algorithmen sind oft schnell, lösen viele Probleme aber nicht optimal.

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Beispiel für einen maximalen Schnitt

Der Approximationsalgorithmus

Für verschiedene Probleme lassen sich nur durch Annäherung bzw. Approximation optimale Lösungen finden. Durch einen geeigneten Approximationsalgorithmus versuchen Informatiker, sich dem optimalen Ergebnis anzunähern, so etwa in der Graphentheorie, die Beziehungen in Netzwerken darstellt.

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Kernidee von LOF ist, die lokale Dichte eines Punktes mit der seiner Nachbarn zu vergleichen-

So deckt der Local Outlier Factor Anomalien auf

Um Trends zu erkennen, wird oft die Clusteranalyse herangezogen. Für manche Zwecke ist es aber aufschlussreicher, Ausreißer zu untersuchen, denn sie bilden die Antithese zum „Normalen“, etwa im Betrugswesen. Der Local-Outlier-Factor-Algorithmus (LOF) ist in der Lage, den Abstand von Ausreißern zu ihren Nachbarn zu berechnen und deckt so Anomalien auf.

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Kernel-Maschinen werden verwendet, um nichtlinear trennbare Funktionen zu berechnen, um so eine linear trennbare Funktion höherer Ordnung zu erhalten.

Optimale Clusteranalyse und Segmentierung mit dem k-Means-Algorithmus

Der k-Means-Algorithmus ist ein Rechenverfahren, das sich für die Gruppierung von Objekten, die sogenannte Clusteranalyse, einsetzen lässt. Dank der effizienten Berechnung der Clusterzentren und dem geringen Speicherbedarf eignet sich der Algorithmus sehr gut für die Analyse großer Datenmengen, wie sie im Big-Data-Umfeld üblich sind, so etwa in der Bildverarbeitung und in der Kundensegmentierung.

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Der monegassische Stadtbezirk Monte-Carlo

Der Monte-Carlo-Algorithmus und -Simulationen

Eine Reihe von Algorithmen dient der Suche von Lösungen, ohne vorher die Antwort zu kennen, und von Entscheidungen, die nach „wahrscheinlich richtig oder falsch“ beurteilt werden. Das ist sinnvoll für das Risiko-Management, aber auch für die Nutzung von Supercomputern. Ein solcher Algorithmus ist der Monte-Carlo-Algorithmus und die darauf basierenden Simulationen

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Prinzipbild des Rete-Algorithmus: Deutlich sind zwei Netzwerke (Alpha, Beta) zu erkennen und dass darin jeweils sehr viel Speicher benötigt wird. Dieser hohe Speicherbedarf ist einer der wenigen Nachteile des Rete-Algorithmus.

Der Rete-Algorithmus: Speed für Mustererkennung

Geschäftsregeln halten zahlreiche Unternehmensprozesse am Laufen, deshalb können sie mitunter sehr umfangreich werden. Der Umfang macht ihre Ausführung zeitaufwendig, weshalb jede Methode, sie zu beschleunigen, willkommen ist. Der Rete-Algorithmus beschleunigte 1979 die damals bestehenden Systeme für die Verarbeitung von Business Rules um den Faktor 3.000. Er ist bis heute die Grundlage zahlreicher Expertensysteme, etwa in der Mustererkennung.

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Illustration des Satzes von Bayes durch Überlagerung der beiden ihm zugrundeliegenden Entscheidungsbäume bzw. Baumdiagramme.

So verfeinert das Bayes-Theorem Spam-Filter – und mehr

Mithilfe des Satzes von Bayes lassen sich Parameter schätzen und Hypothesen induktiv testen. In einem Spamfilter können so wahrscheinliche Spam-Mails ermittelt werden. Und aus den Symptomen, die bei einem bekannten Test auftreten, lassen sich wahrscheinliche Krankheitsursachen aufspüren. Der Satz von Bayes ist ein nahezu universell nutzbares Werkzeug der Statistik.

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Der Standard ISO/IEC/IEEE 12207:2017 umreißt sämtliche Prozesse im Software Development Life Cycle.

Software-Lebenszyklus nach Standard 12207:2017

Hinter dem Titel „Systems and Software Engineering – Software Life Cycle Processes“ verbirgt sich der IEEE-Standard 12207. Das Dokument schafft ein gemeinsames Rahmenwerk für Software-Lebenszyklus-Prozesse mit genau definierten Begriffen.

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Eine DJI-Drohne fliegt über Farmland.

Azure IoT Edge jetzt allgemein verfügbar

Microsoft hat die IoT-Plattform Azure IoT Edge allgemein verfügbar gemacht. Die als Open Source Software auf GitHub bereitgestellte IoT-Plattform, die sich seit einem Jahr in Erprobung befand, ist zum General Availability (GA) Release um weitere Funktionen erweitert worden.

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2013 führte der US-Paketdienst UPS das Navigationssystem ORION ein (On-Road Integrated Optimization and Navigation) ein. Dieses berücksichtigt garantierte Lieferfristen für einzelne Pakete, angemeldete Abholungen und spezielle Kundenklassen mit bevorzugter Bedienung sowie Daten aus dem Verkehrsfluss in Echtzeit.

Das Problem des Handlungsreisenden und seine praktischen Anwendungen

Ob beim Design von künstlichen Neuronalen Netzwerken fürs Deep Learning, in der Logistik oder beim Layout von Leiterplatten – überall stößt man auf das mathematisch lösbare Problem des Handlungsreisenden: Wie lässt sich eine Tour mit mehreren Stationen auf dem kürzesten Weg und mit dem geringsten Aufwand bewältigen?

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Amazon FreeRTOS ist ein IoT-Betriebssystem für Mikrocontroller, mit dem sich kleine, stromsparende Edge-Geräte einfach programmieren, bereitstellen, sichern, verbinden und verwalten lassen. Amazon FreeRTOS basiert auf dem FreeRTOS-Kernel, einem beliebten Open-Source-Betriebssystem für Mikrocontroller, der um Software-Bibliotheken für einfachere Konnektivität mit AWS-Diensten wie AWS IoT Core oder AWS Greengrass erweitert wurde.

Sicheres MCU-Betriebssystem von AWS für den industriellen IoT-Einsatz

Mit FreeRTOS bietet Amazon Web Services (AWS) ein seit 15 Jahren etabliertes, kostenloses Betriebssystem für Mikrocontroller an. Auf der AWS re:Invent in Las Vegas konnten 65.000 Besucher den Einsatz dieser Software auf Edge Devices und IoT-Sensoren begutachten. Seit kurzem ist der AWS IoT Device Tester v1.6.0 für Amazon FreeRTOS erhältlich.

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COVID-19 gelangt höchstwahrscheinlich über das Protein ACE2 in menschliche Lungenzellen. Dieser Prozess – Endozytose genannt – wird reguliert durch AAK1 (ein anderes Protein). Baricitinib hemmt AAK1 und könnte möglicherweise so auch das Eindringen von COVID-19 in die Lungenzellen verhindern.

So helfen KI-Modelle und Algorithmen im Kampf gegen das Coronavirus

Machine Learning (ML) ist ein bedeutendes Instrument im Kampf gegen die Corona-Pandemie. Wenn Bürger, Behörden und Unternehmen die Gelegenheit nutzen, um Daten zu sammeln, Wissen zu vereinen und Fachkenntnisse zusammenzubringen, können viele Leben gerettet werden. Wie vielfältig der Einsatz von ML in diesem Rahmen ist, zeigt diese Übersicht von Data Revenue.

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Bestmögliche Gerade durch die „Punktwolke“ einer Messung

Mit einfacher Regressionsanalyse Mittelwerte in Prognosen ermitteln

Regressionsanalysen dienen dazu, Prognosen zu erstellen und Abhängigkeiten in Beziehungen aufzudecken. Will ein Smartphone-Hersteller herausfinden, mit welchem Preis in welchem Kundenkreis er welchen Umsatz erzielen kann, so kennt er nur eine Variable – den Preis – aber nicht die anderen Variablen. Um 1760 erfunden, gibt es heute eine große Zahl solcher Verfahren. Dieser Beitrag beginnt mit dem einfachsten, der Einfachen Linearen Regression (ELR).

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Welches Modell ist für meine Daten am besten geeignet? Das Akaike Information Criterion kann diese Frage beantworten.

Das Akaike Information Criterion

Welches Modell ist für meine Daten am besten geeignet? Diese Frage stellt sich jeder Data Scientist. Mithilfe des seit 1974 in Japan veröffentlichten „Akaike Information Criterion“ (AIC) kann er die Antwort in kurzer Zeit finden.

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Der Standard ISO/IEC/IEEE 12207:2017 umreißt sämtliche Prozesse im Software Development Life Cycle.

Software-Lebenszyklus nach Standard 12207:2017

Hinter dem Titel „Systems and Software Engineering – Software Life Cycle Processes“ verbirgt sich der IEEE-Standard 12207. Das Dokument schafft ein gemeinsames Rahmenwerk für Software-Lebenszyklus-Prozesse mit genau definierten Begriffen.

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Messpunkte und deren Abstand von einer nach der Methode der kleinsten Quadrate bestimmten Funktion. Hier wurde eine logistische Funktion als Modellkurve gewählt.

Methoden der Linearen Regressionsanalyse

Regressionsanalysen dienen dazu, Prognosen zu erstellen und Abhängigkeiten in Beziehungen aufzudecken. Will ein Smartphone-Hersteller herausfinden, mit welchem Preis er in welchem Kundenkreis welchen Umsatz erzielen kann, so kennt er nur eine Variable – den Preis – aber nicht die anderen Variablen. Heute gibt es eine große Zahl solcher Verfahren, denn sie werden für zahlreiche Zwecke benötigt, etwa in der Epidemiologie.

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Gierige Algorithmen bestimmen z. B. die Mindestmenge an Münzen für das jeweils nötige Wechselgeld. Im Bild sind die Schritte abgebildet, die ein Mensch gehen würde, um einen gierigen Algorithmus zu imitieren, der 36 Cents herausgibt, indem er Münzen mit den Werten {1, 5, 10, 20} verwendet. Die Münze mit dem höchsten Wert, der unter dem geschuldeten Betrag liegt, ist das „lokale Optimum“.

Der Greedy-Algorithmus

Greedy-Algorithmen, oder gierige Algorithmen, bilden eine spezielle Klasse von Optimierungsalgorithmen, die in der Informatik auftreten. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie schrittweise den Folgezustand auswählen, der zum Zeitpunkt der Wahl den größten Gewinn bzw. das beste Ergebnis verspricht – etwa die Berechnung von Wechselgeld oder des kürzesten Wegs. Greedy-Algorithmen sind oft schnell, lösen viele Probleme aber nicht optimal.

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Beispiel für einen maximalen Schnitt

Der Approximationsalgorithmus

Für verschiedene Probleme lassen sich nur durch Annäherung bzw. Approximation optimale Lösungen finden. Durch einen geeigneten Approximationsalgorithmus versuchen Informatiker, sich dem optimalen Ergebnis anzunähern, so etwa in der Graphentheorie, die Beziehungen in Netzwerken darstellt.

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Kernidee von LOF ist, die lokale Dichte eines Punktes mit der seiner Nachbarn zu vergleichen-

So deckt der Local Outlier Factor Anomalien auf

Um Trends zu erkennen, wird oft die Clusteranalyse herangezogen. Für manche Zwecke ist es aber aufschlussreicher, Ausreißer zu untersuchen, denn sie bilden die Antithese zum „Normalen“, etwa im Betrugswesen. Der Local-Outlier-Factor-Algorithmus (LOF) ist in der Lage, den Abstand von Ausreißern zu ihren Nachbarn zu berechnen und deckt so Anomalien auf.

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Illustration des Satzes von Bayes durch Überlagerung der beiden ihm zugrundeliegenden Entscheidungsbäume bzw. Baumdiagramme.

So verfeinert das Bayes-Theorem Spam-Filter – und mehr

Mithilfe des Satzes von Bayes lassen sich Parameter schätzen und Hypothesen induktiv testen. In einem Spamfilter können so wahrscheinliche Spam-Mails ermittelt werden. Und aus den Symptomen, die bei einem bekannten Test auftreten, lassen sich wahrscheinliche Krankheitsursachen aufspüren. Der Satz von Bayes ist ein nahezu universell nutzbares Werkzeug der Statistik.

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Prinzipbild des Rete-Algorithmus: Deutlich sind zwei Netzwerke (Alpha, Beta) zu erkennen und dass darin jeweils sehr viel Speicher benötigt wird. Dieser hohe Speicherbedarf ist einer der wenigen Nachteile des Rete-Algorithmus.

Der Rete-Algorithmus: Speed für Mustererkennung

Geschäftsregeln halten zahlreiche Unternehmensprozesse am Laufen, deshalb können sie mitunter sehr umfangreich werden. Der Umfang macht ihre Ausführung zeitaufwendig, weshalb jede Methode, sie zu beschleunigen, willkommen ist. Der Rete-Algorithmus beschleunigte 1979 die damals bestehenden Systeme für die Verarbeitung von Business Rules um den Faktor 3.000. Er ist bis heute die Grundlage zahlreicher Expertensysteme, etwa in der Mustererkennung.

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Kernel-Maschinen werden verwendet, um nichtlinear trennbare Funktionen zu berechnen, um so eine linear trennbare Funktion höherer Ordnung zu erhalten.

Optimale Clusteranalyse und Segmentierung mit dem k-Means-Algorithmus

Der k-Means-Algorithmus ist ein Rechenverfahren, das sich für die Gruppierung von Objekten, die sogenannte Clusteranalyse, einsetzen lässt. Dank der effizienten Berechnung der Clusterzentren und dem geringen Speicherbedarf eignet sich der Algorithmus sehr gut für die Analyse großer Datenmengen, wie sie im Big-Data-Umfeld üblich sind, so etwa in der Bildverarbeitung und in der Kundensegmentierung.

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2013 führte der US-Paketdienst UPS das Navigationssystem ORION ein (On-Road Integrated Optimization and Navigation) ein. Dieses berücksichtigt garantierte Lieferfristen für einzelne Pakete, angemeldete Abholungen und spezielle Kundenklassen mit bevorzugter Bedienung sowie Daten aus dem Verkehrsfluss in Echtzeit.

Das Problem des Handlungsreisenden und seine praktischen Anwendungen

Ob beim Design von künstlichen Neuronalen Netzwerken fürs Deep Learning, in der Logistik oder beim Layout von Leiterplatten – überall stößt man auf das mathematisch lösbare Problem des Handlungsreisenden: Wie lässt sich eine Tour mit mehreren Stationen auf dem kürzesten Weg und mit dem geringsten Aufwand bewältigen?

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Azure IoT Edge jetzt allgemein verfügbar

Microsoft hat die IoT-Plattform Azure IoT Edge allgemein verfügbar gemacht. Die als Open Source Software auf GitHub bereitgestellte IoT-Plattform, die sich seit einem Jahr in Erprobung befand, ist zum General Availability (GA) Release um weitere Funktionen erweitert worden.

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Der monegassische Stadtbezirk Monte-Carlo

Der Monte-Carlo-Algorithmus und -Simulationen

Eine Reihe von Algorithmen dient der Suche von Lösungen, ohne vorher die Antwort zu kennen, und von Entscheidungen, die nach „wahrscheinlich richtig oder falsch“ beurteilt werden. Das ist sinnvoll für das Risiko-Management, aber auch für die Nutzung von Supercomputern. Ein solcher Algorithmus ist der Monte-Carlo-Algorithmus und die darauf basierenden Simulationen

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