Alan T. Norman - Maschinelles Lernen In Aktion

Maschinelles Lernen in Aktion

Ein Grundlagenbuch für den Laien

Alan T. Norman

Aus dem Englischen übersetzt von Frank Münker

Copyright © 2020 Alan T. Norman - Alle Rechte vorbehalten.

Kein Teil dieser Veröffentlichung darf ohne vorherige schriftliche Genehmigung des Herausgebers in irgendeiner Form oder auf irgendeine Weise, einschließlich Fotokopieren, Aufzeichnen oder mit anderen elektronischen oder mechanischen Methoden, oder durch ein Informationsspeicher- und -abrufsystem reproduziert, verbreitet oder übertragen werden, außer bei sehr kurzen Zitaten, die in kritischen Rezensionen und bestimmten anderen nicht kommerziellen, nach dem Urheberrechtsgesetz erlaubten Verwendungen enthalten sind.

Warum Ich Dieses Buch Geschrieben Habe

In diesem Buch geht es nicht um das Codieren von Lernalgorithmen

Eine Einführung für den Laien

Kapitel 1. Was ist Maschinelles Lernen?

Explizite Programmierung vs. Algorithmustraining

Definition: Künstliche Intelligenz vs. maschinelles lernen vs. neuronale netze

Grundlegende Konzepte

Überwachtes vs. unüberwachtes lernen

Welche Probleme kann man mit Maschinellem Lernen lösen?

Die Black Box: Was wir nicht über maschinelles Lernen wissen

Tieferer einstieg

Kapitel 2. Bereinigung, Beschriftung und Pflegen von Daten

Datenbereinigung

Große Datensätze für ML erforderlich

Die Daten müssen gut beschriftet sein

Kapitel 3. Auswählen Oder Schreiben Eines ML-Algorithmus

Grundlegende Konzepte

Gängige Algorithmus-Arten

Was man braucht, um einen neuen Algorithmus zu schreiben

Kapitel 4. Training und Einführung Eines Algorithmus

Programmierung

Statisch vs. dynamisch

Tuning und feature engineering

Einen Algorithmus wegwerfen

Kapitel 5. Praktische Anwendungen des Maschinellen Lernens

Transport

Produktempfehlungen

Finanzen

Sprachassistenten, Intelligente Häuser und Autos

Fazit

Über den Autor

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Warum Ich Dieses Buch Geschrieben Habe

Willkommen in der Welt des maschinellen Lernens!

Die künstliche Intelligenz ist dabei, den Lauf der Menschheitsgeschichte zu verändern, vielleicht mehr als jede andere Technologie zuvor. Ein großer Teil dieser Revolution ist das maschinelle Lernen.

Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, einem Computer beizubringen, auf der Grundlage von Daten Vorhersagen zu machen. Grundsätzlich bedeutet maschinelles Lernen, einen Computer mit Daten zu füttern und ihn daraus eine Vorhersage ableiten zu lassen. Am Anfang wird der Computer noch oft falsche Vorhersagen machen, doch im Verlauf von Tausenden von Vorhersagen wird der Computer seinen Algorithmus verfeinern, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Diese Art von vorausschauenden Berechnungen war bislang nicht möglich, weil die Computer einfach nicht genug Daten speichern und nicht schnell genug rechnen konnten, um effektiv lernen zu können. Aber Jahr für Jahr werden die Computer in wachsendem Tempo immer besser. Fortschritte bei Speicher und Rechenleistung treiben die Entwicklung hin zu intelligenteren Maschinen an. Dadurch sind die Rechner heutzutage zu Dingen in der Lage, die noch vor ein oder zwei Jahrzehnten völlig undenkbar gewesen wären.

Das maschinelle Lernen hat schon heute Einfluss auf unser Leben. Amazon verwendet maschinelles Lernen, um vorherzusagen, welche Produkte Sie kaufen möchten. Gmail benutzt es, um Spam-Mails aus Ihrem Posteingang herauszufiltern. Die Filmempfehlungen, die Netflix Ihnen gibt, basieren auf Algorithmen des maschinellen Lernens.

Aber der Einfluss von maschinellem Lernen fängt hier erst an. Algorithmen machen schon jetzt in vielen Branchen Vorhersagen, von der Landwirtschaft bis hin zum Gesundheitswesen. Dies wird Jahr für Jahr in immer weiteren Branchen und Gebieten spürbar werden. Wir werden diese neuen Anwendungen des maschinellen Lernens Schritt für Schritt als Teil unseres Lebens akzeptieren. Auf jeden Fall ist diese neue Abhängigkeit von intelligenten Maschinen ein Wendepunkt in der Geschichte der Technologie, und dies wird in immer rasanterem Tempo weitergehen.

In Zukunft werden maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz die Automatisierung vieler Aufgaben übernehmen, die heute noch von Menschen erledigt werden. Selbstfahrende Autos sind für die Bilderkennung auf maschinelles Lernen angewiesen. Sie werden zunehmend den Straßenverkehr prägen, ebenso wie selbstfahrende LKWs und andere Fahrzeuge für den Güter-Transport. Ein Großteil der Landwirtschaft und der Produktion ist jetzt schon automatisiert, sodass maschinelles Lernen uns bereits heute unsere täglichen Lebensmittel und Waren liefert. Dieser Trend zur Automatisierung beschleunigt sich immer mehr. Weitere Anwendungen für maschinelles Lernen könnten die täglichen Aufgaben der Menschen grundlegend verändern, da Maschinen immer besser in der Lage sind, Prozesse zu verwalten und Wissensarbeit zu erledigen.