Holy moly, het is ons gelukt.
Dat was niet erg, toch?
Ik bedoel, er is veel nieuw concept en machine learning is een groot, groot onderwerp dat een hele cursus op zich
zou kunnen zijn.
Maar ik hoop dat ik de essentie van machine learning heb kunnen verfijnen.
Dus je begrijpt wat er gebeurt als mensen over Amelle praten.
We doen gewoon deze stappen en we hebben al deze stappen geleerd, zodat u ze nu
kunt verbeteren en kunt leren hoe u bij elke stap kunt verbeteren.
Ik heb hier een klein notitieboekje gemaakt dat je echt kunt volgen.
Ik heb hier zelfs enkele visualisaties voor je gedaan met behulp van matplotlib om je een deel van de iris-dataset te laten zien en deze
zelf een beetje te verkennen.
Maar de sleutel hier is dat je Jupiter-notebooks gebruikt om gegevens te visualiseren, om gegevens te manipuleren, om gegevens op te
schonen, en dan langzaam, als je begint te leren over je gegevens, begin je voorspellingen te doen om je
gegevens te testen, om je model hierop te trainen dataset en hopelijk tot het punt komen waarop u enkele belangrijke
zakelijke beslissingen kunt nemen.
Nu is deze irisdataset niet per se nuttig voor iemand als Amazon of Google, maar met deze
basisprincipes heb je nu de mogelijkheid om het vermogen van een model te vergroten van alleen het detecteren van
bloemsoorten tot het detecteren van allerlei soorten afbeeldingen.
Beeldherkenning, zelfrijdende auto's gebruiken allemaal dezelfde principes.
Maar uiteindelijk maken we deze modellen of functies alleen maar door ze inputs en enkele van onze outputs te geven
om te zien hoe goed we die functie kunnen creëren.
En het enige wat we doen is ons verplaatsen van de functieschrijvers naar de gegevensaggregators en de mensen die de
invoer hier en daar veranderen om te proberen de functie zo goed mogelijk te maken.
Het onderwerp machine learning is echt enorm uitgebreid, er zijn verschillende onderwerpen die we kunnen onderzoeken,
maar het belangrijkste is dat er veel tools zijn.
En om machine learning echt goed te kunnen doen, heb je grote datasets nodig.
Dus bedrijven waar we het over hadden, zoals Microsoft, Amazon, Netflix, kunnen machine learning heel goed
doen en veel geld investeren in machine learning omdat ze deze datasets beschikbaar hebben.
Nu kunt u uw aangepaste modellen maken, maar deze grote bedrijven bieden ook dingen aan zoals trainbare modellen.
Dat zijn heel algemene modellen zoals de vision auto vision die je kunt trainen.
Maar ze hebben in eerste instantie in ieder geval het beste model voor je gemaakt, of je kunt zelfs de voorgetrainde
modellen gebruiken die in wezen alles voor je doen.
Het is dat model dat u gewoon kunt aansluiten en spelen en gebruiken en u profiteert van al die gegevens die
Google heeft verzameld.
Ze geven je gewoon het model dat je wilt gebruiken.
U wilt vertalen.
Nou, je stuurt ze gewoon de tekst en ze zullen reageren met de vertaalde tekst voor je.
Want onthoud wat ik zei, de waarde zit niet per se in het model, maar in de gegevens die we gebruiken bij het
maken van dat model.
Dit was een groot onderwerp.
Ik hoop dat je hoofd geen pijn doet.
En maak je geen zorgen als je niet alles 100 procent krijgt.
Dit is een groot onderwerp dat voortdurend in ontwikkeling is.
En er vinden elke dag zoveel vorderingen plaats dat zelfs de experts overweldigd zijn.
Het idee van deze sectie was om je kennis te laten maken met het onderwerp, zodat je deze onderwerpen misschien zelf kunt
verkennen als deze foto je interesseert.
Verderop zal ik enkele bronnen, enkele van mijn favoriete bronnen, voor je achterlaten, zodat je dit een beetje
verder kunt verkennen.
Maar voor nu, goed werk om zo ver te komen.
Ik ben heel trots op jou.
Ik zie je in de volgende.
Tot ziens.