Eine Sache, die ich in meinen Kursen wirklich gerne mache, ist, das Warum von allem, was wir lernen, wirklich zu verstehen, es sollte
einen Grund geben, warum wir es lernen.
Rechts.
Und Sie fragen sich vielleicht, warum wir uns überhaupt für maschinelles Lernen interessieren?
Wie nützlich ist das und wie kommen wir hierher?
Nun, wenn Sie an ein Unternehmen denken, denn die meisten Technologien entwickeln sich aus geschäftlichen Anforderungen.
Wir haben das Aufkommen von Computern und die Möglichkeit für Unternehmen, Computer zu verwenden, um Dinge wirklich, sehr schnell und effizient
zu erledigen, damit sie einen Vorsprung gewinnen.
Und dann haben wir Tabellenkalkulationen bekommen.
Tabellenkalkulationen wie Excel-Dateien und CSV-Dateien waren erstaunlich, weil wir Daten, die Unternehmen generieren, wie
beispielsweise Kundendaten von Kunden, in einer Excel-Datei speichern können.
Und dann wurden die Leute wirklich, wirklich gut darin, diese CSV-Dateien zu analysieren, diese Tabellenkalkulationen, um
Geschäftsentscheidungen zu treffen, vielleicht sogar die Vorhersage von hohen Dezemberverkäufen, weil wir in den letzten zwei Jahren
wegen Weihnachten wirklich hohe Dezemberverkäufe hatten.
Und als Unternehmen immer mehr Daten bekamen, kamen wir auf die Idee von relationalen Datenbanken, Tabellenkalkulationen
waren großartig, CSV-Dateien waren großartig, aber wir bekamen immer mehr Informationen und Daten und brauchten
eine bessere Möglichkeit, die Dinge zu organisieren.
Um Dinge aus unseren Daten zu verstehen, haben wir Dinge wie MySQL.
Dies ermöglichte es uns, anstelle von Tabellenkalkulationen eine Sprache namens Schule zu verwenden, um Informationen aus unserer Datenbank
direkt in unsere Datenbank zu lesen, aber ähnlich wie Tabellenkalkulationen, die Daten, die wir
aus dem Geschäft gesammelt haben, zu verwenden, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, damit unser Geschäft ausgeglichen wird profitabler.
Und dann im Jahr 2008 hatten wir diesen schicken Begriff von Big Data.
Wir hatten große Unternehmen wie Facebook, Amazon, Twitter.
Google, das anfing, immer mehr Daten zu sammeln.
Eine wahnsinnige Menge an Daten, die Sie einfach nicht in eine Tabelle, Benutzeraktionen,
Benutzerliebe, Benutzereinkaufshistorie aufnehmen konnten.
Diese Idee von Big Data bedeutete, dass wir so viele Daten hatten, diese Unternehmen hatten so viele Daten,
und manchmal hatten wir im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die eine strukturierte Form von Daten sein mussten, manchmal wirklich unordentliche,
unstrukturierte Daten.
Und da kamen wir auf die Idee von no Eskil, wo Dinge wie Mongo DB
entstanden sind, wo man unstrukturierte Daten speichern und daraus hoffentlich Geschäftsentscheidungen treffen kann.
Wenn Sie Amazon wären, können Sie vielleicht die Kaufhistorie des Kunden verwenden, um verschiedene Produkte zu empfehlen.
Und seitdem hat uns diese Idee, dass Daten immer mehr Daten bekommen, dazu gebracht, maschinelles Lernen zu verwenden.
Denn irgendwann haben wir so viele Daten, dass wir als Menschen nicht mehr wie bei Tabellenkalkulationen aussehen und Spalten
und Zeilen betrachten und Geschäftsentscheidungen treffen können.
Ich meine, wir könnten immer noch, aber dann würden wir all diese Daten verschwenden, die wir im
Laufe der Jahre bekommen haben. Unternehmen wie Facebook und Google, die jeden Tag riesige Datenmengen sammeln, wenden
sich Dingen wie maschinellem Lernen zu dass, anstatt dass Menschen sich die Daten ansehen und versuchen,
Dinge herauszufinden, wir diese Daten an Maschinen weitergeben, damit sie besser in der Lage sind, sogar besser als Menschen,
Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Diese Idee des maschinellen Lernens entstand wirklich aufgrund dieses Wachstums
der Daten, die wir von Unternehmen erhalten, sowie der Verbesserungen bei der CPU-Nutzung, dh grafischen Verarbeitungseinheiten und
Computerfortschritten.
Mit den enormen Datenmengen und massiven Verbesserungen bei der Berechnung können wir diese Maschinen verwenden, um ihnen diese Big Data
zu geben und Entscheidungen für uns zu treffen, genau wie wir es mit Tabellenkalkulationen gemacht haben.
Nun, dies ist eine vereinfachte Version davon, wie wir hierher gekommen sind, aber ich hoffe, es gibt Ihnen einen Grund dafür, warum Unternehmen diese
Idee des maschinellen Lernens mögen.
Ich werde im nächsten Video sehen, tschüss.