Willkommen zurück.
Bis jetzt habe ich darüber geredet, was maschinelles Lernen ist, und ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung
davon, warum wir es haben und warum es nützlich ist.
Aber am Ende des Tages ist Machine Learning der einzige Grund, warum wir uns für maschinelles Lernen interessieren, weil
wir Maschinen verwenden können, um Ergebnisse basierend auf eingehenden Daten vorherzusagen.
Das ist es.
Nun, diese Idee des maschinellen Lernens und keine Sorge, ich weiß, wir reden immer noch über eine Theorie, aber ich
verspreche, dass wir zuerst einige Programmierübungen machen werden.
Aber ich möchte kurz über einige der Machine-Learning-Kategorien sprechen, die Sie oft sehen.
Und denken Sie daran, was ich gesagt habe, dass es beim maschinellen Lernen einfach darum geht, Ergebnisse basierend
auf eingehenden Daten vorherzusagen, und all diese Unterkategorien tun dies einfach.
Wir haben zum Beispiel die Idee eines überwachten Lernens.
Das ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens.
Bei diesem überwachten Lernen haben die Daten, die wir erhalten haben, bereits Kategorien.
Stellen Sie es sich als CSV-Dateien mit Zeilen- und Spaltenbeschriftung vor.
Wir haben beschriftete Daten und Testdaten, die beschriftet sind, damit wir wissen, ob unsere Funktion richtig oder falsch ist.
In einem überwachten Lernszenario können wir also Dinge wie Klassifikation tun, um zu entscheiden, ob dies ein Apfel oder eine Birne ist.
Das Modell des maschinellen Lernens zieht einfach eine Grenze, um zu entscheiden, hey, dies ist ein Apfel und dies ist
eine Birne.
Oder wir könnten etwas tun, das Regression anstelle einer
Klassifizierung basierend auf Inputs genannt wird, zum Beispiel die Vorhersage
von Aktienkursen Alter, wo sie leben, welche Art von Computern sie
haben.
All diese Arten von Eingaben, die beschriftet sind, können in einem überwachten Lernsystem verwendet werden, um zu entscheiden, ob ich diesen
Ingenieur einstellen soll oder nicht?
Nun, manchmal haben wir Daten, die keine Labels haben, und dies wird als unüberwachtes Lernen bezeichnet.
Stellen Sie es sich wieder als CSV-Datei ohne die Beschriftung der Spaltennamen vor.
Manchmal mit Dingen wie Clustering.
Wir müssen diese Gruppen erstellen oder zumindest die Maschine, um diese Gruppen zu erstellen.
Zum Beispiel geben wir ihm eine Menge Datenpunkte und dann entscheidet die Maschine, oh, das ist eine Gruppe, dies
ist eine Gruppe und dies ist eine Gruppe.
Oder wir können so etwas wie das Assoziationsregel-Lernen haben, bei dem wir verschiedene Dinge assoziieren, um vorherzusagen,
was ein Kunde möglicherweise in Zukunft kaufen wird.
Wenn es keine Gruppen gibt, nennen wir es unüberwachtes Lernen.
Wir können der Maschine sagen, dass sie richtig oder falsch sind, wie wir es können, wenn wir Äpfel gegen Birnen machen,
da es keine wahren Kategorien gibt, aber wir lassen die Maschinen diese Kategorien für uns erstellen.
Schließlich haben wir diese Idee des Reinforcement Learning.
Und Reinforcement Learning ist wirklich interessant, weil es darum geht, Maschinen durch Versuch und Irrtum,
durch Belohnung und Bestrafung beizubringen.
Das Programm lernt also einfach ein Spiel, indem es es millionenfach spielt, bis es die höchste Punktzahl erreicht,
es zuerst nicht weiß, was es tut, aber dann versucht es, die Punktzahl zu maximieren und schließlich herausfindet,
dass, hey, Vielleicht sollte ich versuchen, mich dorthin zu bewegen, wo der Ball hinkommt.
Dies ist also der Ort für den Erwerb von Fähigkeiten oder das Lernen in Echtzeit.
Und Sie sehen es häufig in Programmen für maschinelles Lernen, die beispielsweise Videospiele spielen.
Jetzt verlinke ich auf eine Ressource, damit Sie sich eingehender mit diesen Themen befassen können.
Und wir werden tatsächlich noch ein bisschen darüber sprechen und sie viel besser verstehen, wenn wir einige
der Übungen durchgehen.
Aber die Idee hier ist, dass maschinelles Lernen verschiedene Kategorien und verschiedene Möglichkeiten hat, um sein Ziel zu
erreichen.
Und Themen wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, k-nächster Nachbar sind einfach
Algorithmen, die mit diesen Unterfeldern verwendet werden, um zu diesen Vorhersagen zu kommen.
Aber denken Sie daran, das Wichtigste bei all dem ist, dass sie versuchen, aus den empfangenen Daten
zu lernen und etwas vorherzusagen.
Ich werde im nächsten sehen.
Bubby.