Heilige Moly, wir haben es geschafft.
Das war nicht so schlimm, oder?
Ich meine, es gibt viele neue Konzepte und Machine Learning ist ein großes, großes Thema, das ein ganz eigener
Kurs sein könnte.
Aber ich hoffe, ich konnte die Essenz des maschinellen Lernens eingrenzen.
Sie verstehen also, was passiert, wenn die Leute über Amelle sprechen.
Wir machen einfach diese Schritte und wir haben alle diese Schritte kennengelernt, sodass Sie jetzt damit beginnen können, sie zu
verbessern und zu lernen, wie Sie sich vielleicht bei jedem Schritt des Weges verbessern können.
Jetzt habe ich hier ein kleines Notizbuch erstellt, dem Sie tatsächlich folgen können.
Ich habe hier sogar einige Visualisierungen mit Matplotlib für Sie erstellt, um Ihnen einen Teil des Iris-Datasets zu zeigen und es auf
eigene Faust zu erkunden.
Aber der Schlüssel hier ist, dass Sie Jupiter-Notebooks verwenden, um Daten zu visualisieren, Daten zu manipulieren, Daten zu bereinigen und
dann langsam, wenn Sie anfangen, mehr über Ihre Daten zu erfahren, Vorhersagen machen, um Ihre Daten zu testen,
um Ihr Modell darauf zu trainieren Datensatz und bringen Sie ihn hoffentlich an den Punkt, an dem Sie einige
wichtige Geschäftsentscheidungen treffen können.
Nun, dieser Iris-Datensatz ist für jemanden wie Amazon oder Google nicht unbedingt nützlich, aber mit diesen
Grundprinzipien haben Sie jetzt die Möglichkeit, die Fähigkeit eines Modells zu erhöhen, von der bloßen Erkennung von Blumenarten bis
hin zur Erkennung aller Arten von Bildern.
Bilderkennungen, selbstfahrende Autos verwenden alle die gleichen Prinzipien.
Aber am Ende des Tages erstellen wir diese Modelle oder Funktionen nur, indem wir ihnen Eingaben und einige unserer Ausgaben
geben, um zu sehen, wie gut wir diese Funktion erstellen können.
Und alles, was wir tun, ist, uns von den Funktionsschreibern zu entfernen, hin zu den Datenaggregatoren und den Leuten, die hier
und da die Eingaben ändern, um zu versuchen, die Funktion so gut wie möglich zu machen.
Das Thema maschinelles Lernen ist wirklich sehr umfangreich, es gibt verschiedene Themen, die wir erforschen können,
aber das Wichtigste ist, dass es viele Tools gibt.
Und damit Sie maschinelles Lernen wirklich gut machen können, benötigen Sie große Datensätze.
Unternehmen, über die wir gesprochen haben, wie Microsoft, Amazon, Netflix, können also Machine Learning wirklich gut
machen und viel Geld in Machine Learning investieren, weil sie diese Datensätze zur Verfügung haben.
Jetzt können Sie Ihre benutzerdefinierten Modelle erstellen, aber diese großen Unternehmen bieten auch Dinge wie trainierbare Modelle an.
Das sind sehr allgemeine Modelle wie die Vision Auto Vision, die Sie trainieren können.
Aber sie haben zumindest zunächst das beste Modell für Sie erstellt, oder Sie können sogar die vortrainierten Modelle verwenden,
die im Wesentlichen alles für Sie tun.
Es ist dieses Modell, das Sie einfach per Plug-and-Play verwenden und verwenden können, und Sie profitieren von all den Daten, die
Google gesammelt hat.
Sie geben Ihnen nur das Modell, das Sie verwenden möchten.
Sie möchten übersetzen.
Nun, Sie senden ihnen einfach den Text und sie werden mit dem übersetzten Text für Sie antworten.
Denn denken Sie daran, was ich gesagt habe, der Wert liegt nicht unbedingt im Modell, sondern in den Daten, die wir bei der
Erstellung dieses Modells verwenden.
Das war ein großes Thema.
Ich hoffe, dein Kopf tut nicht weh.
Und wenn Sie nicht alles zu 100 Prozent bekommen, machen Sie sich keine Sorgen.
Das ist ein großes Thema, das sich ständig weiterentwickelt.
Und täglich passieren so viele Fortschritte, dass selbst Experten überfordert sind.
Die Idee dieses Abschnitts war nur, Sie in das Thema einzuführen, damit Sie diese Themen vielleicht selbst erkunden können,
wenn Sie dieses Bild interessieren.
Im weiteren Verlauf werde ich einige Ressourcen, einige meiner Lieblingsressourcen, für Sie hinterlassen, damit Sie dies ein wenig
weiter erkunden können.
Aber im Moment gute Arbeit, so weit zu kommen.
Ich bin sehr stolz auf dich.
Wir sehen uns im nächsten.
Tschüss.