Bis zu diesem Punkt im Kurs haben wir über Python-Karrieren gesprochen und wir
haben darüber gesprochen, Back-End-Entwickler zu sein, Python zu verwenden, über Testen und Automatisierung, darüber, ein allgemeiner Python-Entwickler zu sein und
Skripte zu machen, eine Software zu sein Ingenieur und schreiben nur Software mit Python.
Aber wir haben das Thema Machine Learning oder Research Analyst noch nicht wirklich berührt.
Datenwissenschaftler.
Daten Analyst.
Und Sie sehen, dass sich all diese Bereiche irgendwie überschneiden. Was also ist maschinelles Lernen?
Wenn wir über maschinelles Lernen sprechen, müssen Sie dieses Diagramm im Hinterkopf behalten, Sie
sehen, dass alles mit A beginnt. ICH. oder künstliche Intelligenz, was einfach eine menschliche Intelligenz bedeutet, die von Maschinen gezeigt wird.
Ein A. ICH. ist, nun ja, eine Maschine, die sich wie ein Mensch verhält.
Und derzeit haben wir in unserer Branche etwas namens Narrow Ehi, d. h. Maschinen können bei einer
bestimmten Aufgabe genauso gut oder sogar besser sein als Menschen, zum Beispiel beim Erkennen von Herzkrankheiten anhand von
Bildern oder beim Go-Spiel oder sogar bei Videospielen.
Aber schmales A. ICH. die wir derzeit haben, bedeutet einfach, dass diese Maschinen nur eines wirklich gut können.
Sie können nicht wie Menschen sein und haben mehrere Fähigkeiten.
Das nennt man General A. ICH. und davon sind wir sehr, sehr weit entfernt.
Maschinelles Lernen ist nun eine Teilmenge von A. ICH. und maschinelles Lernen ist ein Ansatz, um
künstliche Intelligenz durch Systeme zu erreichen, die Muster in einem Datensatz finden können.
Und eigentlich beschreibt die Stanford University maschinelles Lernen als die Wissenschaft, Computer zum Handeln zu
bringen, ohne explizit programmiert zu werden.
Das heißt, Maschinen dazu zu bringen, Dinge zu tun, ohne dass wir dies ausdrücklich sagen, tun dies, dann tun
dies.
Und keine Sorge, wir werden das in diesem Abschnitt genauer untersuchen.
Vielleicht haben Sie auch schon von Deep Learning gehört und Deep Learning oder Deep Neural Networks ist nur eine
der Techniken zur Implementierung von maschinellem Lernen.
Im Moment können Sie es sich einfach als eine Art Algorithmus vorstellen.
Aber dann haben wir diese Sache von Data Science und oft überschneiden sich die Rollen eines Data Science- und
eines Machine Learning-Experten ziemlich stark.
Und die meisten Stellenbeschreibungen unterscheiden nicht einmal klar zwischen einem Experten für maschinelles Lernen
und einem Data Science-Experten im Bereich Daten.
Wissenschaft bedeutet einfach, Daten zu analysieren, Daten zu betrachten und dann etwas damit zu tun, normalerweise
eine Art Geschäftsziel.
Wenn wir also über maschinelles Lernen sprechen, gibt es viele Überschneidungen mit Data Science.
In den nächsten paar Videos werden wir also über diese beiden Themen sprechen, da beide
in Beziehung stehen und sich überschneiden.
Und er kann das eine nicht ohne das andere tun, weil Sie in der Lage sein müssen, Daten zu verstehen und mit Daten zu
arbeiten, um all diese Dinge zu tun.
Und deshalb sind, wenn wir über Karrieren sprechen, oft Dinge wie Machine Learning, Data Scientist,
Data Analyst oder Research Analyst ähnlich, weil sie alle mit Daten arbeiten.
Und aus diesen Daten wollen sie eine Art Handlung für das Geschäft, für das Unternehmen oder für die Person
ableiten.
Gut.
Das ist genug für jetzt.
Kommen wir zum nächsten Video.