Oké, ik weet waar je aan denkt, je denkt, Andre.
Ik heb geen idee waar je het over hebt.
Wat is machinaal leren?
Je hebt me eigenlijk niets verteld.
Ik heb niets om op te solliciteren.
Laten we teruggaan naar dit onderwerp van machines en computers en het feit dat ze woorden niet echt
begrijpen.
Rechts.
Als ik mijn computer vraag, hey, is dit een slang?
Is dit een python?
Mijn computer zal geen idee hebben waar ik het over heb.
Als ik naar een afbeelding van een slang kijk, welke kleur het ook heeft, of het nu een tekenfilm is
of een afbeelding uit het echte leven, of het verschillende richtingen heeft met verschillende dieren erin, ik kan een
slang meteen herkennen.
Onze hersenen weten het gewoon.
Maar om mijn computer te vertellen wat een slang is.
Is bijna onmogelijk, toch, want er zijn zoveel factoren, een slang heeft geen benen en armen, maar.
Een vliegtuig heeft geen benen en armen.
Een slang heeft schubben, maar dan gaat de computer me vragen wat schubben zijn?
Maar met machinaal leren kunnen we een computer echt leren te weten wat een slang is, of in ieder geval doen alsof hij het
weet.
Dus hoe doen we dit?
Nou, je herinnert je dit diagram.
Ik hoop.
Het is gewoon wat we doen bij het programmeren, dat wil zeggen, we geven een invoer, laten we zeggen, een lijst
van één, twee, drie, we geven het aan een functie en er is een uitvoer van twee, vier, zes.
Het is dus duidelijk dat deze functie onze lijstitems in onze lijst met twee vermenigvuldigt, en vaak zijn onze programma's
procedureel.
Dat wil zeggen, we hebben als dit, dan dat dit doen, dan dit soort voorwaarden, we vertellen de computer wat hij moet
doen.
We schrijven als programmeurs de invoer.
En de functie en alles wat de computer doet, is eigenlijk gewoon berekenen met behulp van de invoer en de functie, de
uitvoer, en het kan dat heel, heel snel voor ons doen in plaats van een mens iets te laten doen, laten
we zeggen dat een lijst miljoenen items lang is .
Machine learning verandert dit idee.
Er staat, hey, geef me de input en geef me wat je wilt dat de output is, dat wil zeggen, geef me alle gegevens die
je hebt.
En vertel me trouwens wat het antwoord is of in ieder geval wat de output is die je wilt.
Dus in dit geval wil ik dat de invoer een lijst van één, twee en drie is en de uitvoer een lijst van
twee, vier en zes.
En dan is het interessante deel dat we als ontwikkelaars deze input en output geven, maar met machine learning, zeggen we, hey
machine, je zoekt uit wat deze functie is, want als ik je laten we zeggen in plaats van een lijst, een
lijst van al deze afbeeldingen van slangen of misschien dieren, en ik wil dat je me vertelt of deze afbeelding
een slang heeft of niet, of misschien deze honderd afbeeldingen, welke van hen slangen heeft?
Nou, ik weet niet hoe ik je moet vertellen hoe je dat moet doen.
Dus in plaats daarvan zoek je het zelf uit.
Hier zijn alle foto's en dit is wat ik verwacht dat de output zal zijn, ofwel een slang of geen slang.
En met machine learning wordt de functie gegenereerd of gecreëerd door de machine, klinkt echt gaaf, nietwaar?
En dit is machine learning.
Het is gewoon een functie.
Dus in plaats van dat we de functie schrijven zoals we eerder hebben gedaan met machine learning, schrijft de machine de
functie, we geven hem gewoon de invoer en de uitvoer en het woord functie kan worden vervangen door een
model.
Je hebt misschien wel eens gehoord van het woord machine learning-model.
Dat is alles wat een model is.
Het is een functie die een invoer ontvangt en een uitvoer retourneert.
Een ander woord kan algoritme zijn, een machine learning-algoritme, een machine learning-bot, en uiteindelijk is
het een brein.
We doen alsof deze machine een brein is dat de input begrijpt en ons de gewenste output geeft.
Het interessante neveneffect hiervan is dat wanneer we het hebben over modellen voor machinaal leren,
deze functies echt moeilijk te begrijpen zijn, omdat de computer deze functie als mens bedenkt, het is moeilijk
om echt te begrijpen hoe het werkt.
En naarmate deze modellen steeds complexer worden, wordt het voor ons als ontwikkelaars steeds moeilijker om te
begrijpen hoe het werkt, wat veel problemen oproept.
Maar daar hoeven we niet op in te gaan.
Nu, zoals je kunt zien, is het belangrijkste onderdeel hiervan dat om deze machine te trainen, om deze functie te
creëren, we hem gegevens moeten geven.
En om het echt, echt goed te laten zijn, moeten we het heel veel gegevens geven.
En dan willen we testen om er zeker van te zijn dat deze gegevens die we geven ons de juiste output geven.
Dus uiteindelijk is machine learning gewoon een computer die zijn eigen functie schrijft op basis van de
invoer en uitvoer.
Dat is best cool, niet?
Ik zie je in de volgende video.
Doei.