In Ordnung, ich weiß, wo du denkst, du denkst, Andre.
Ich habe keine Ahnung, wovon du redest.
Was ist maschinelles Lernen?
Du hast mir nicht wirklich etwas erzählt.
Ich habe nichts zu beantragen.
Kommen wir zurück zu diesem Thema von Maschinen und Computern und der Tatsache, dass sie Wörter nicht wirklich
verstehen.
Rechts.
Wenn ich meinen Computer frage, hey, ist das eine Schlange?
Ist das eine Python?
Mein Computer wird keine Ahnung haben, wovon ich rede.
Wenn ich mir ein Bild einer Schlange ansehe, egal welche Farbe es hat, egal ob es ein Cartoon oder
ein Bild aus dem echten Leben ist oder ob es verschiedene Richtungen mit verschiedenen Tieren hat, kann ich eine
Schlange sofort identifizieren.
Unser Gehirn weiß es einfach.
Aber um meinem Computer zu sagen, was eine Schlange ist.
Ist fast unmöglich, richtig, weil es so viele Faktoren gibt, eine Schlange hat keine Beine und keine Arme, aber.
Ein Flugzeug hat keine Beine und Arme.
Eine Schlange hat Schuppen, aber dann fragt mich der Computer, was Schuppen sind.
Aber mit maschinellem Lernen können wir einem Computer tatsächlich beibringen, zu wissen, was eine Schlange ist, oder zumindest so tun, als ob er es
wüsste.
Also, wie machen wir das?
Sie erinnern sich an dieses Diagramm.
Ich hoffe.
Es ist einfach das, was wir beim Programmieren tun, das heißt, wir geben eine Eingabe, sagen wir eine Liste von
eins, zwei, drei, wir geben sie einer Funktion und es gibt eine Ausgabe von zwei, vier, sechs.
Diese Funktion multipliziert also eindeutig unsere Listenelemente in unserer Liste mit zwei, und oft sind unsere Programme
prozedural.
Das heißt, wir haben, wenn dies, dann dies tun, dann diese Art von Bedingungen, wir sagen dem Computer, was er tun
soll.
Wir schreiben als Programmierer die Eingabe.
Und die Funktion und alles, was der Computer tut, ist eigentlich nur mit der Eingabe und der Funktion, der Ausgabe zu
berechnen, und das kann er sehr, sehr schnell für uns erledigen, anstatt dass ein Mensch etwas tun muss, wenn eine
Liste, sagen wir, Millionen von Elementen lang ist .
Maschinelles Lernen ändert diese Idee.
Es sagt, hey, gib mir die Eingabe und gib mir die gewünschte Ausgabe, das heißt, gib mir alle Daten, die
du hast.
Und übrigens, sagen Sie mir, was die Antwort ist oder zumindest die gewünschte Ausgabe.
In diesem Fall möchte ich also, dass die Eingabe eine Liste von eins, zwei und drei ist und die Ausgabe eine Liste von
zwei, vier und sechs.
Und dann ist der interessante Teil, dass wir als Entwickler diese Ein- und Ausgabe geben, aber beim maschinellen Lernen sagen wir,
hey Maschine, Sie finden heraus, was diese Funktion ist, denn wenn ich Ihnen statt einer Liste eine Liste
gebe von all diesen Schlangenbildern oder vielleicht Tieren, und ich möchte, dass du mir sagst, ob dieses Bild
eine Schlange hat oder nicht, oder vielleicht diese hundert Bilder, welches davon hat Schlangen?
Nun, ich weiß nicht, wie ich Ihnen sagen soll, wie das geht.
Stattdessen finden Sie es selbst heraus.
Hier sind alle Bilder und hier ist, was ich als Ausgabe erwarte, entweder Schlange oder nicht Schlange.
Und beim maschinellen Lernen wird die Funktion von der Maschine generiert oder erstellt, klingt echt cool, oder?
Und das ist maschinelles Lernen.
Es ist einfach eine Funktion.
Anstatt die Funktion zu schreiben, wie wir es zuvor beim maschinellen Lernen getan haben, schreibt die Maschine die Funktion,
wir geben ihr einfach die Eingabe und die Ausgabe und das Wort Funktion kann durch ein Modell ersetzt
werden.
Sie haben vielleicht schon von dem Wort Machine-Learning-Modell gehört.
Das ist alles, was ein Modell ist.
Es ist eine Funktion, die eine Eingabe empfängt und eine Ausgabe zurückgibt.
Ein anderes Wort könnte Algorithmus sein, ein Algorithmus für maschinelles Lernen, ein Bot für maschinelles Lernen, und am Ende des Tages
ist es ein Gehirn.
Wir geben vor, dass diese Maschine ein Gehirn ist, das die Eingaben versteht und uns die gewünschte Ausgabe liefert.
Der interessante Nebeneffekt davon ist, dass diese Funktionen oft, wenn wir über Modelle des
maschinellen Lernens sprechen, wirklich schwer zu verstehen sind, weil der Computer diese Funktion als Mensch entwickelt. Es
ist schwer zu verstehen, wie sie funktioniert.
Und da diese Modelle immer komplexer werden, wird es für uns als Entwickler immer schwieriger zu
verstehen, wie es funktioniert, was viele Probleme aufwirft.
Aber darauf müssen wir nicht eingehen.
Nun, wie Sie sehen können, besteht der Hauptteil darin, dass wir, um diese Maschine zu trainieren und diese Funktion zu
erstellen, ihr Daten geben müssen.
Und damit es wirklich, wirklich gut wird, müssen wir viele, viele Daten liefern.
Und dann wollen wir testen, ob diese Daten, die wir eingeben, die richtige Ausgabe liefern.
Am Ende des Tages ist maschinelles Lernen also einfach ein Computer, der basierend auf den Ein- und Ausgängen seine
eigene Funktion schreibt.
Das ist ziemlich cool, nicht wahr?
Wir sehen uns im nächsten Video.
Wiedersehen.