‫Laten we teruggaan naar dit onderwerp van machines en computers en het feit dat ze woorden niet echt
‫begrijpen, toch?
‫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 zijn schubben?
‫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 uitvoer een slang is of niet,
‫en met machine learning wordt de functie gegenereerd of gemaakt door de machine.
‫Klinkt echt cool, niet?
‫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.