Oh, Junge, hier ist er, der am coolsten klingende Abschnitt im gesamten Kurs, maschinelles Lernen.
Jetzt haben wir im Laufe des Kurses gelernt, dass Maschinen in bestimmten Dingen wirklich sehr
gut sind, Maschinen können Aufgaben sehr, sehr schnell ausführen.
Und wir haben durch Python gelernt, dass wir diese Maschinen steuern und sie dazu bringen können, Aufgaben für uns zu erledigen.
Nun, diese Maschinen oder Computer sind wirklich gut in Dingen, die wir beschreiben können, oder?
Dass wir in Code schreiben können, wenn sonst etwas blockiert wird.
Computer sind wirklich gut darin, Aufgaben mit diesen definierten Regeln bis hin zu einer Schachpartie zu
bearbeiten.
Rechts.
Wenn Sie eine Partie Schach gegen einen Computer spielen, könnten wir technisch gesehen haben, wenn sonst viele von ihnen blockiert werden, um zu
sehen, wie man jede Figur bewegt und was die Vor- und Nachteile sind.
Aber sobald wir diese spezifischen Regeln nicht mehr haben, beginnen die Dinge zusammenzubrechen.
Was ist zum Beispiel eine Katze?
Wenn Sie das einem Computer beschreiben könnten oder in Python programmieren müssten und versucht hätten, diesen Code in
Python zu schreiben, könnten Sie das.
Ich meine, klar kann man sagen, hey, eine Katze hat Fell.
Eine Katze hat Schnurrhaare, eine Katze miaut.
Aber dann fragt der Computer zurück, was ist eine Mahlzeit?
Was ist Pelz?
Die Dinge werden schwieriger zu beschreiben.
Umso schwieriger ist es für uns, Maschinen zu sagen, was sie tun sollen.
In diesem Abschnitt werden wir dieses Problem angehen, und wir lösen dieses Problem mit etwas, das
sich maschinelles Lernen nennt, und Sie haben definitiv davon gehört, weil es derzeit in unserer Branche ein großes Schlagwort
ist, denn mit maschinellem Lernen haben Sie so viele Anwendungen.
Wir könnten selbstfahrende Autos, Roboter, eine Bildverarbeitung, Sprachverarbeitungsempfehlungen,
Motoren, Übersetzungen, Aktienkursvorhersagen haben.
Es gibt so viele Anwendungen.
Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, Maschinen dazu zu bringen, sich immer mehr wie Menschen zu verhalten, denn je intelligenter
sie werden, desto mehr helfen sie uns Menschen, unsere Ziele zu erreichen.
In diesem Abschnitt gehen wir nun etwas Theorie durch, um uns mit diesem Thema vertraut zu machen,
und führen dann drei Projekte sowohl zu Data Science als auch zu maschinellem Lernen durch, um dieses Thema ein wenig besser zu verstehen.
Mach dir keine Sorge.
Lassen Sie sich nicht einschüchtern.
Wir werden versuchen, die Dinge zu vereinfachen und dabei Spaß zu haben.
Lass uns anfangen.