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Einführung in Machine Learning. Was muss man tun, um Entwickler zu werden?

Einführung in Machine Learning

Warum ist Machine Learning heute von großer Bedeutung?

Die künstliche Intelligenz (KI) wird schon immer eingesetzt, von der Bewegung des Schlägers in einem Tischtennis bis zur Durchführung von Combos in Street Fighter.

KI zählt auf einen Programmierer, aber nicht alle Programmierer sind talentiert in der Programmierung der künstlichen Intelligenz. Man muss nur die “epischen Misserfolge in den Spielen” googlen und auf Fehler in der Physik stoßen, die sogar erfahrene Entwickler machen.

Ohne Zweifel kann der Computer jedoch lernen, Videospiele zu spielen, die Sprache zu verstehen und Menschen und Objekte zu erkennen. Diese Fähigkeit basiert auf einem alten Konzept, das erst seit kurzem von großer Bedeutung ist, um außerhalb der Theorie zu existieren.

Man muss keine komplexe Algorithmen selbst durchdenken, sondern den Computer lehren, seine eigenen komplexen Algorithmen zu erstellen. Wie funktioniert das? Der Algorithmus ist nicht so sehr geschrieben, sondern vielmehr abgeleitet. In diesem Video sehen Sie das allgemeine Prinzip der Erstellung von KI durch Animation.

Warum versteht man den Funktionsalgorithmus nicht einmal? Ein ausgezeichnetes visuelles Beispiel war KI, die für Marios Spiele geschrieben wurde. Die Menschen wissen, wie man Sidescroller spielt, aber es ist nicht normal, eine Spielstrategie für KI zu definieren.

Sind Sie beeindruckt? Wie ist das möglich? Elon Musk hat glücklicherweise eine gemeinnützige Gesellschaft gegründet, die es ermöglicht, KI mit jedem Spiel und jeder Aufgabe mit einem Dutzend Codezeilen zu verbinden.

Warum muss man Machine Learning einsetzen?

Erstens, beim Machine Learning erledigen Computer die Aufgaben, die sie früher nicht erledigt haben. Wenn man etwas Neues für die ganze Welt schaffen möchte, setzt man Machine Learning ein. Zweitens, wenn Sie die Welt nicht beeinflussen, wird die Welt Sie beeinflussen. Die Unternehmen investieren in ML und diese Investitionen verändern schon heute die Welt. Die Machine Learning-Algorithmen müssen nicht im Schatten stehen. Stellen Sie sich vor, ein Monopol mehrerer Unternehmen würde das Internet kontrollieren. Also, ohne “Waffen” wird die Wissenschaft uns nicht gehören.

Stellen wir uns vor, dass Sie daran interessiert sind

Das Konzept ist wirklich effektiv und macht Spaß. Aber wie funktioniert es? Sehen Sie ein Video, das Sie durch die Logik der Algorithmen mit der klassischen ML-Aufgabe – dem Problem der Handschrifterkennung führt.

Das Video zeigt, dass jede neue Schicht einfacher und nicht komplizierter wird. Man kann sehen wie die Funktion die Daten in kleinere Stückchen teilt, die dann in einem geplanten Konzept zusammengefasst werden.

Es ist spannend zu sehen, wie die Daten durch ein trainiertes Modell fließen, aber Sie können auch das Training Ihres eigenen neuronalen Netzwerks beobachten.

Ein klassisches Beispiel für Machine Learning ist Fisher’s Iris data set von 1936.

Was muss man tun, um Entwickler zu werden?

Wenn Sie Entwickler werden möchten, müssen Sie einen Kurs über künstliche neuronale Netzwerke besuchen. Dies ermöglicht Ihnen ML auf Ihrem Handy zu lernen, um beispielsweise Zeit in einer Warteschlange totzuschlagen. Man muss auch gleichzeitig einen Kurs über Machine Learning besuchen.

Die Kurse werden Ihnen vielleicht schwerfallen. Für viele ist dies ein Grund, nicht anzufangen, aber für andere ist es eine Möglichkeit, diesen Test zu bestehen und ein Zertifikat zu bekommen. Jeder wird auf Sie stolz sein, wenn sie dies schaffen, weil es wirklich nicht leicht ist. Sie werden verstehen, wie ML funktioniert und wie es erfolgreich verwendet werden kann.

Wenn Sie am Schreiben von Algorithmen nicht interessiert sind, diese aber zur Erstellung von Websites einsetzen möchten, verwenden Sie TensorFlow und tauchen Sie in den Crashkurs ein.

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für Machine Learning. Es kann in jeder Hinsicht verwendet werden.

ML Services

Wenn Sie den Kurs nicht besuchen möchten, verwenden Sie dann ML als Service. Es gibt aber keine Garantie, dass Ihre Daten sicher oder gar bei Ihnen bleiben, aber ML-Serviceangebote sind sehr attraktiv, wenn Sie sich für das Ergebnis interessieren und eine Möglichkeit haben, Daten bei Amazon/Microsoft/Google hochzuladen.

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Quelle

AI-United-Redaktion

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