‫Kommen wir zurück zu diesem Thema von Maschinen und Computern und der Tatsache, dass sie Wörter nicht wirklich
‫verstehen, oder?
‫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 sind Schuppen?
‫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 erwarte, dass die Ausgabe entweder Schlange ist oder nicht,
‫und mit maschinellem Lernen wird die Funktion von der Maschine generiert oder erstellt.
‫Klingt wirklich cool, nicht wahr?
‫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.