Maschinelles Lernen und neuronale Netze - Seite 45

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Ein umfassender Leitfaden für GitHub Copilot: Vom Anfänger zum Experten | VS-Code-Demo

Ein umfassender Leitfaden für GitHub Copilot: Vom Anfänger zum Experten | VS-Code-Demo

Das Video bietet eine umfassende Anleitung zu GitHub Copilot und seinen Funktionen. Der Moderator zeigt, wie Copilot Code vorschlagen kann, um die Effizienz zu verbessern, veranschaulicht seine Fähigkeit, komplexe Codierungsprobleme zu lösen und sich an persönliche Codierungsstile anzupassen, und demonstriert seinen Nutzen beim Erlernen neuer Bibliotheken wie SkiaSharp für 2D-Zeichnungen. Der Moderator hebt zwar die Vorteile von Copilot hervor, betont jedoch, dass es kein Ersatz für kritisches Denken und Verständnis des Codes ist. Insgesamt ist das Video eine hervorragende Ressource für Anfänger und Experten, die die Verwendung von GitHub Copilot verstehen möchten.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos gibt der Moderator eine kurze Einführung in GitHub Copilot als Codierungsassistenten, der Programmierern dabei helfen kann, Code effizienter zu schreiben und typische Fehler zu vermeiden. Er erwähnt einen 60-tägigen kostenlosen Testzeitraum, den Nutzer nutzen können, um das Tool zu testen, bevor sie sich für eine professionelle Nutzung entscheiden. Das Video zeigt drei Demos mit zunehmender Komplexität, die die Fähigkeiten des Tools veranschaulichen. Der Moderator demonstriert das Tool, indem er zeigt, wie Copilot beim Schreiben einer Funktion zum Testen, ob eine Zahl eine Primzahl ist, nützliche Vorschläge mit Leistungsoptimierungen liefert, an die er vielleicht noch nicht gedacht hat. Die Vorschläge von Copilot sind nicht immer perfekt, daher können Kommentare manchmal als Orientierung für die Vorschläge dienen. Anschließend zeigt der Moderator, wie Copilot kompliziertere Programmierprobleme lösen kann, z. B. das Lesen des Inhalts einer Datei von der Festplatte und das Berechnen der durchschnittlichen Zeilenlänge innerhalb der Datei.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos zeigt der Moderator, wie man mit GitHub Copilot eine Funktion implementiert, die die durchschnittliche Zeilenlänge einer bestimmten Datei berechnet. Sie zeigen, wie das Tool mehrere Möglichkeiten zur Implementierung der Funktion vorschlagen kann und wie es genutzt werden kann, um eine neue Bibliothek wie SkiaSharp für 2D-Zeichnungen zu erlernen. Sie betonen, dass Copilot zwar hilfreich sein kann, Code vorzuschlagen, es jedoch kein Ersatz dafür ist, die Implementierung gründlich durchzudenken und zu verstehen, was der Code tut. Der Moderator weist außerdem darauf hin, dass Copilot sich an den Codierungsstil des Benutzers anpassen kann.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt zeigt der Referent, wie GitHub Copilot den persönlichen Stil eines Programmierers erkennen und sich daran anpassen und möglicherweise Programmierfehler verhindern kann. Der Redner lobt auch die Fähigkeit von Copilot, mit minimalem Aufwand und Recherche Code zu generieren, beispielsweise Farben zu generieren oder Formen zu füllen, und sogar den „Maler-Algorithmus“ zu verstehen. Darüber hinaus präsentiert der Redner das Endprodukt mit Farben und überlappenden Kreisen, wobei Copilot sich problemlos an jede Iteration der Schleife anpasst.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt betont der Sprecher, dass das Beste an der Demo darin besteht, dass keine Vorkenntnisse der SkiaSharp-Bibliothek erforderlich sind, was die Benutzerfreundlichkeit von Copilot beim Schreiben von Code demonstriert. Sie erwähnen auch, dass sie Copilot jeden Tag verwenden und es besonders hilfreich finden, wenn sie die KI erraten lassen, was sie tun, obwohl sie gelegentlich auch Kommentare verwenden. Der Redner ermutigt die Zuschauer, das Video zu mögen, seinen Kanal zu abonnieren und sich seine anderen Videos und Kurse anzusehen.

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Arbeiten mit GitHub CoPilot

Arbeiten mit GitHub CoPilot

Das Video diskutiert die Entwicklung und Funktionalität von GitHub CoPilot, der auf KI basiert und auf öffentlichen Repositories trainiert wird. Das Tool bietet Vorschläge und Funktionen zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und steht Privatpersonen und Unternehmen zur Verfügung. CoPilot bietet die Möglichkeit, Code basierend auf dem Kontext des Projekts vorzuschlagen, und ermöglicht es Benutzern, das IDS zu deaktivieren oder die Telemetrie abzulehnen. Das Video diskutiert mögliche Einsatzmöglichkeiten von CoPilot, einschließlich der Erstellung von Benutzeroberflächen, Tests und der Behebung von Fehlern. Die Referenten betonen die Bedeutung der Aufrechterhaltung sicherer Codierungspraktiken und der Gewährleistung der Qualität des Codes. Darüber hinaus besprechen sie die technischen Einschränkungen von CoPilot und kommende Funktionen wie Chat auf Ihrer IDE und vollständige Überprüfung mit KI-Unterstützung. Das Video erwähnt auch die Verwendung von CoPilot als Assistent oder Paarprogrammierer und empfiehlt, CoPilot 60 Tage lang zu verwenden, um den Codierungsstil anzupassen und zu verbessern.

In diesem Video teilt der Redner seine Erfahrungen mit GitHub CoPilot zum Schreiben von Code und beantwortet häufige Fragen zum Tool. Sie erklären, dass das Tool aus dem lernt, was der Benutzer gerade programmiert, und hilfreiche Hinweise und Anstöße in die richtige Richtung gibt. Der Referent gibt auch Beispiele für die Verwendung von CoPilot mit Azure Cognitive Services und für die Low-Level-C++-Programmierung. Sie stellen fest, dass das Tool mit aktuelleren Trainingsdaten und kleineren Aktualisierungsschritten aktualisiert wird, um neue Versionen von Frameworks zu berücksichtigen. Der Redner lobt CoPilot für seinen Nutzen, der Entwickler dabei unterstützt, neue Technologien zu erlernen und mit APIs zu experimentieren, um nützliche Daten zu extrahieren.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt Tanya, Lösungsingenieurin bei GitHub, die Geschichte und Entwicklung von GitHub CoPilot. Sie diskutiert den Fortschritt der KI von der Bilderkennung zur Verarbeitung natürlicher Sprache, der in der Entwicklung von CoPilot gipfelte. Tanya erklärt, dass das Hauptziel von CoPilot darin bestand, Entwicklern neue Technologien näher zu bringen und die Entwicklererfahrung im Ideenfindungsprozess zu verbessern. Sie lobt die Zusammenarbeit zwischen Open AI und GitHub über Microsoft für die Entwicklung des Tools. Mit der jüngsten Einführung von CoPilot geht Tanya davon aus, dass es unter dem Dach von Microsoft zu einer weltweit anerkannten Marke wird.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Referent die Funktionalität von GitHub Copilot und wie es von Einzelpersonen und Unternehmen genutzt werden kann. Es kann mit jedem Quellcontroller verwendet werden und basiert auf lokaler KI, die auf allen öffentlichen Repositories von GitHub trainiert wurde. Das Tool unterstützt alle Sprachen, auch die weniger populären, und liefert erfolgreiche Vorschläge basierend auf dem Kontext des Projekts und der Umgebung des Cursors. Es bietet mehr als nur das Vervollständigen einer einzelnen Zeile und kann vollständige Funktionen vorschlagen. Einzelpersonen können Copilot kostenlos mit einem GitHub-Konto und einer Kreditkarte nutzen, während Unternehmen über zusätzliche Funktionen und die Möglichkeit verfügen, den Zugriff darauf über Richtlinien und Konfigurationen zu verwalten. Für Unternehmen sind auch Datenschutz- und VPN-Proxy-Unterstützung verfügbar.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt bespricht der Redner die Funktionen der Arbeit mit GitHub CoPilot, wie z. B. die Möglichkeit, das IDS ein- oder auszuschalten oder den Copilot zu verwenden und die Telemetrie abzulehnen. Der Sprecher betont außerdem, dass CoPilots zwar neue Vorschläge generiert, der empfangene Code jedoch auf dem Modell aufbaut und es manchmal vorkommen kann, dass der vorgeschlagene Block mit einem öffentlichen Code identisch ist. Benutzer haben jedoch die Konfigurationsoption, die Vorschläge zu filtern und identische Vorschläge für öffentlichen Code zu blockieren. Der Redner spricht auch über das Space-Framework, das sich mit der Entwicklerproduktivität befasst, und sie haben rund 2000 Personen befragt, die angaben, dass sie mit CoPilot schneller bei sich wiederholenden Aufgaben seien. Sie diskutierten auch die Kennzahlen für Effizienz und Produktivitätsfluss, Zufriedenheit und Entwicklerwohlbefinden. Abschließend demonstrieren sie, wie man CoPilot in einer brandneuen Anwendung verwendet.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Benutzer die Verwendung von GitHub CoPilot zum Schreiben von Code für eine schnelle Website mithilfe des Express-Frameworks. Das Tool ist in der Lage, Vorschläge basierend auf den vom Benutzer gegebenen Befehlen zu machen und den Kontext der Anwendung zu verstehen. Der Benutzer kann Code auch Zeile für Zeile oder mithilfe von Funktionen generieren, und CoPilot schlägt Möglichkeiten zur Nutzung der Funktion vor. Darüber hinaus zeigt der Benutzer, wie CoPilot den Kontext verschiedener Anwendungen verstehen und Daten basierend auf dem Projektnamen vorschlagen kann. Insgesamt macht es CoPilot für Entwickler einfacher und schneller, Code zu schreiben und gleichzeitig aus ihren Codierungsmustern zu lernen.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt bespricht der Redner seine Erfahrungen mit GitHub Copilot, um schnell Code in seinem persönlichen Projekt zu generieren. Sie demonstrieren, wie Copilot ihren Code verstehen und Vorschläge basierend auf dem Kontext ihres Projekts generieren kann. Sie zeigen, wie Copilot auf der Grundlage ihres Datensatzes Datenblöcke zum Drucken generiert und sogar die Codes errät, die zu ihrem nächsten Schritt passen. Der Redner stellt fest, dass Copilot die Entwicklerproduktivität verbessern kann, indem es im Kontext des Projekts mit den Tools und dem Entwickler interagiert.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt gibt der Referent Beispiele dafür, wie GitHub CoPilot die Produktivität in verschiedenen Anwendungsfällen steigern kann. Ein Beispiel ist die Erstellung von Benutzeroberflächen, da CoPilot Inline-Vorschläge vorschlägt und sich wiederholende Aufgaben automatisiert. Ein weiterer Anwendungsfall ist das Testen und Generieren von Daten oder Schemata, da CoPilot große Codemengen schnell generieren und die Codeabdeckung verbessern kann. Darüber hinaus zeigt der Referent, wie mit CoPilot mithilfe kontextsensitiver Vorschläge Fehler behoben und die Codequalität verbessert werden kann. Obwohl CoPilot noch ein experimentelles Plugin ist, hat es das Potenzial, die Produktivität und Effizienz in der Softwareentwicklung erheblich zu verbessern.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt des Videos diskutieren die Redner die Bedeutung der Aufrechterhaltung sicherer Codierungspraktiken bei der Verwendung von GitHub CoPilot und betonen, dass CoPilot dazu da ist, beim Codieren zu helfen und nicht, um den Entwickler zu ersetzen. Sie weisen darauf hin, dass CoPilot möglicherweise unbeabsichtigt weiteren unsicheren Code generiert, wenn ein Entwickler unsicheren Code schreibt. Um dieses Problem zu vermeiden, hat CoPilot Filter hinzugefügt, um Vorschläge für SQL-Injections ohne den richtigen Kontext zu verhindern. Darüber hinaus sind Entwickler dafür verantwortlich, ihren Code auf Sicherheitslücken zu überprüfen und zu testen. Sie gehen auch darauf ein, wie sich CoPilot an verschiedene Bibliotheksversionen und Frameworks anpasst, indem es seine Trainingsdatensätze aktualisiert. Beachten Sie jedoch, dass möglicherweise nicht immer Änderungen basierend auf neuen Praktiken vorgeschlagen werden, wenn nicht genügend Daten verfügbar sind.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt bespricht das Video die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Vorschläge von GitHub CoPilot sowie die Art und Weise, wie die Qualität des Codes sichergestellt werden kann. Die KI von GitHub CoPilot generiert Code basierend auf Informationen in der GitHub-Datenbank, ohne Code von irgendwo anders zu kopieren. Die Entwickler sind für die Prüfung und Gewährleistung der Sicherheit des von CoPilot generierten Codes verantwortlich. Darüber hinaus erklärt das Video, wie die Qualitätskontrolle durch Abstimmungen und Rankings auf Ressourcen wie Stack Overflow aufrechterhalten wird. Abschließend geht das Video auf Bedenken hinsichtlich der Fähigkeit von CoPilot ein, den Kontext für längere Gespräche aufrechtzuerhalten, was derzeit auf etwa zwei- bis viertausend Token beschränkt ist.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt des Videos diskutieren die Referenten die technischen Einschränkungen von GitHub CoPilot und wie es Daten für jede einzelne Abfrage erneut sendet. Sie sprechen auch über die sich entwickelnde Kontextfunktion, die dabei hilft, den Überblick darüber zu behalten, wo der Benutzer tippt. Sie beantworten die Frage eines Benutzers, ob CoPilot für Massenänderungen im Code und zum Auffinden bestehender Probleme verwendet werden kann. Sie erwähnen mehrere bevorstehende Funktionen, darunter einen Chat in Ihrer IDE und eine vollständige Überprüfung mit KI-Unterstützung. Sie diskutieren auch den neu angekündigten GitHub Copilot für Teams.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt erwähnt der Referent, dass auf GitHub Copilot viele Funktionen zum Testen und zur Fehlerbehandlung verfügbar sind. Die im November 2021 gestartete technische Vorschau hatte eine Million Nutzer. Der Sprecher sagt auch, dass die Verwendung des von Copilot generierten Codes ein Lernwerkzeug sein kann, da Entwickler überprüfen können, ob sie Code und Frameworks korrekt verwenden und ob sie den Code richtig schreiben. Der Referent empfiehlt, Copilot 60 Tage lang auszuprobieren und den Codierungsstil entsprechend den bereitgestellten Vorschlägen anzupassen. Darüber hinaus empfiehlt der Redner, eine Google-Suche nach dem Stack Overflow-Workflow durchzuführen, um zu verstehen, was der Code tut, und um grundlegende Protokoll- und Debug-Informationen zur Fehlerbehebung hinzuzufügen.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt diskutieren die Referenten, wie GitHub CoPilot zur Unterstützung bei PR-Überprüfungen verwendet werden kann, indem Kontext aus der beteiligten Geschäftslogik bereitgestellt wird. Sie geben ein Beispiel für das Erstellen einer neuen Tabelle und das Einfügen von Daten mithilfe von SQL und zeigen, wie CoPilot den Kontext eines Unternehmens nutzen kann, um Vorschläge für Codeüberprüfungen zu generieren. Sie gehen auch auf die Bedeutung von Syntax und Stil beim Vergleich des Codes mit dem Rest der Codebasis ein. Die Referenten erwähnen, dass CoPilot zwar nicht immer das Schema einer Datenbank kennt, es aber in vielen Fällen hilfreich sein kann.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie GitHub CoPilot als Assistent oder Paarprogrammierer bei der Codeentwicklung eingesetzt werden kann. Es kann Unterstützung bieten, indem es basierend auf dem Kontext des Projekts den nächsten Codeblock vorschlägt, der geschrieben werden muss. Auch wenn es möglicherweise nicht in der Lage ist, die Geschäftslogik und Anforderungen hinter einem Projekt vollständig zu verstehen, kann es dennoch hilfreiche Vorschläge liefern. Der Referent erwähnt auch andere Tools und Erweiterungen, mit denen Benutzer experimentieren können, um neue Funktionen zu testen und Feedback zu geben.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt fragt der Referent, wie skalierbar das Retraining-Modell von GitHub Copilot ist. Sie erklären, dass es kein reibungsloser Prozess sei, das Modell neu zu trainieren, und dass sie dafür keinen festen Rhythmus hätten. Das Modell wird mit aktuelleren Trainingsdaten sowie kleineren Aktualisierungsschritten aktualisiert, um neue Versionen von Frameworks zu berücksichtigen. Der Redner berichtet über einen weiteren Anwendungsfall, bei dem mithilfe von Copilot sehr schnell eine neue Funktion erstellt wird, um Codevorschläge zu generieren. Sie erstellten eine einfache Funktion zum Speichern eines Bildes als Screenshot in wenigen Minuten, die sie als Ausgangspunkt für die Entwicklung einer neuen Funktion validierten.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt teilt der Redner seine Erfahrungen mit der Verwendung von GitHub Copilot mit Azure Cognitive Services, insbesondere dem Formularerkennungstool, um Text aus einem Bild zu extrahieren. Mit Copilot konnten sie den Code für die API schreiben und deren Funktionalität testen. Der Redner gibt auch ein Beispiel für die Verwendung von Copilot zur Erleichterung der Low-Level-C++-Programmierung. Obwohl Copilot ihr Problem nicht direkt löste, lieferte es hilfreiche Hinweise und Anstöße in die richtige Richtung. Insgesamt lobt der Redner Copilot für seinen Nutzen, der Entwickler dabei unterstützt, neue Technologien zu erlernen und mit APIs zu experimentieren, um nützliche Daten zu extrahieren.
  
  
• 01:10:00 In diesem Abschnitt geht der Redner auf einige häufig gestellte Fragen zur Verwendung von GitHub CoPilot ein. Sie erklären, dass das Tool aus dem lernt, was der Benutzer gerade programmiert, und nur Kontext innerhalb des aktuellen Arbeitsbereichs oder Projekts hat. Selbst wenn der Benutzer das Projekt wechselt, hat CoPilot erst dann den Kontext für das neue Projekt, wenn er mit der Codierung beginnt. Der Redner weist außerdem darauf hin, dass durch die Deaktivierung der Telemetrie nur verhindert wird, dass Vorschlagsdaten zur weiteren Verwendung an den Server gesendet werden, der lokale Kontext jedoch nicht beeinträchtigt wird. Für Unternehmensbenutzer ist CoPilot über ein Team/eine Gruppe in GitHub zugänglich, und der Zugriff auf den Dienst kann auf der obersten Ebene mit verschiedenen Richtlinien zum Blockieren oder Entladen von Funktionen verwaltet werden. Abschließend bietet der Redner etwas Zeit für weitere Diskussionen und dankt den Teilnehmern für ihre Teilnahme.

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GitHub Copilot – Erster Blick

GitHub Copilot – Erster Blick

GitHub Copilot ist eine Chrome-Erweiterung, die Entwicklern hilft, ihre To-Do-Listen zu verwalten, Änderungen mit der Cloud zu synchronisieren und Live-Feedback zum Fortschritt zu geben. Das Video stellt GitHub Copilot vor, eine neue Funktion in GitHub, die häufige Aufgaben für Entwickler automatisiert. Die Funktion basiert auf React, einer beliebten Programmiersprache. Das Video zeigt, wie Sie eine Zeile im Inhaltsverzeichnis erstellen, eine Indexzeile erstellen und den Index-HTML-Code an die Öffentlichkeit senden. Das Video zeigt außerdem, wie man den Inhalt des Inhaltsverzeichnisses ändert und wie man eine Reaktionskomponente zur Verarbeitung des Status erstellt.

• 00:00:00 GitHub Copilot ist ein Codex-basiertes KI-System, das Entwicklern hilft, indem es Lösungen für Code-Snippets vorschlägt. Es ist als kostenlose Testversion verfügbar und kann zum Erstellen von Funktionen und Daten verwendet werden.
  
  
• 00:05:00 In diesem Video wird GitHub Copilot vorgestellt und demonstriert. Mit dem Programm können Benutzer Arrays, Objekte und Funktionen erstellen sowie Daten sortieren und filtern. Das Video zeigt dann, wie man eine Drittanbieter-API mit GitHub Copilot verwendet.
  
  
• 00:10:00 GitHub Copilot ist eine Chrome-Erweiterung, die Entwicklern hilft, ihre To-Do-Listen zu verwalten, Änderungen mit der Cloud zu synchronisieren und Live-Feedback zum Fortschritt zu geben.
  
  
• 00:15:00 Das Video stellt GitHub Copilot vor, eine neue Funktion in GitHub, die häufige Aufgaben für Entwickler automatisiert. Die Funktion basiert auf React, einer beliebten Programmiersprache. Das Video zeigt, wie Sie eine Zeile im Inhaltsverzeichnis erstellen, eine Indexzeile erstellen und den Index-HTML-Code an die Öffentlichkeit senden. Das Video zeigt außerdem, wie man den Inhalt des Inhaltsverzeichnisses ändert und wie man eine Reaktionskomponente zur Verarbeitung des Status erstellt.

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GitHub Copilot X wurde mit ECHTEN Szenarien getestet

GitHub Copilot X wurde mit ECHTEN Szenarien getestet

Das YouTube-Video diskutiert das Potenzial von Copilot Das Video zeigt, wie Copilot Chat beim Navigieren und Verstehen von Code helfen und Syntax und Grammatik von Programmiersprachen erklären kann. Allerdings sind die Eingabeaufforderungen des Tools nicht immer präzise genug und es benötigt mehr Kontext, um einige Codebasen vollständig zu verstehen. Dennoch erweist sich das Tool als vielversprechend bei der Unterstützung bei der Umgestaltung und Änderung von vorhandenem Code. Insgesamt ist der Redner von der Genauigkeit und Nützlichkeit von Copilot beim Navigieren und Verstehen von Code beeindruckt und glaubt, dass es die Art und Weise, wie Software geschrieben wird, verändern wird.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Redner Copilot X, eine neue Version von Copilot, die aufgrund ihres Potenzials, die Art und Weise, wie Software geschrieben wird, grundlegend zu verändern, viel Aufmerksamkeit erregt hat. Sie erklären, dass sie die Fähigkeiten von Copilot X demonstrieren werden, indem sie seine Fähigkeit testen, eine Anwendung von Grund auf zu erstellen, vorhandenen Code zu verstehen und Code umzugestalten. Der Redner versucht weiterhin, mit Go eine GitHub-CLI-Erweiterung zu erstellen, wobei er sich darauf verlässt, dass Copilot Chat ihn durch den Prozess führt. Copilot Chat bietet nützliche Eingabeaufforderungen und Vorschläge und leitet den Sprecher an, bereits vorhandene Pakete zum Erstellen der Erweiterung zu verwenden, anstatt bei Null anzufangen. Der Redner ist von den Fähigkeiten von Copilot X beeindruckt und stellt fest, dass es das Potenzial hat, einen Paradigmenwechsel in der Branche einzuleiten.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt verwendet ein Softwareentwickler ein Tool namens Copilot, um zu versuchen, ein Go-Paket zu erstellen. Allerdings schlägt das Tool vor, Pakete von unbekannten Autoren zu installieren, was ein Angriffsvektor sein könnte, wenn es von böswilligen Akteuren ausgenutzt wird. Der Entwickler versucht, den Copilot-Chat zu nutzen, um zu klären, was vor sich geht, aber die Eingabeaufforderungen sind nicht präzise genug. Dies ist ein klarer Beweis dafür, dass diese Art von Tools Entwickler nicht vollständig ersetzen können, aber hilfreich sein können, um mit der Entwicklung von etwas zu beginnen. Der Entwickler erkennt, dass es bessere Möglichkeiten gibt, die GitHub-API mit CLIs zu nutzen, die über veröffentlichte Pakete verfügen, die Paginierung, API-Ratenbegrenzungen und Tabellierung verwalten.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt wird im YouTube-Video ein Experiment besprochen, bei dem Copilot X verwendet wird, um eine vorhandene Codebasis zu verstehen, über die sie keine Vorkenntnisse haben. Sie verwenden ein Open-Source-Twitter-Algorithmus-Repository, um zu sehen, ob Copilot ihnen dabei helfen kann, die Codebasis zu verstehen. Obwohl der YouTuber nicht davon überzeugt ist, dass Copilot die Ordnerstruktur analysieren kann, wird er gebeten, zu beschreiben, was der Code tut. Copilot reagiert, indem er ein Objekt namens „Home Mix Alert Config“ mit einigen verschachtelten Objekten und einer Methode definiert, aber der YouTuber stellt fest, dass sie mehr Kontext benötigen. Anschließend stellen sie Copilot spezifischere Fragen zur Klasse und Methode und erfahren Neues über die Scala-Sprache. Sie kommen jedoch zu dem Schluss, dass Copilot mehr Kontext benötigt und das bloße Lesen des Codes manchmal hilfreicher ist.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Transkript das Potenzial von Copilot Chat, der die Syntax und Grammatik von Programmiersprachen erklären und wertvolles Feedback zu benutzerdefinierten Elementen innerhalb einer Codebasis bieten kann. Das Transkript unterstreicht die Nützlichkeit von Copilot Chat für Programmieranfänger oder diejenigen, die mit einer bestimmten Sprache nicht vertraut sind, da es zwischen Sprachfunktionen und benutzerdefinierten Elementen unterscheiden kann und so ein klareres Verständnis des Codes ermöglicht. Das Video zeigt auch, wie Copilot Chat dabei helfen kann, die Readme-Datei eines Projekts zu verstehen, indem es Schlüsselkonzepte zusammenfasst und relevante Codeabschnitte identifiziert, was es zu einem leistungsstarken Navigationstool macht.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Redner die Verwendung von Copilot zum Navigieren und Umgestalten einer vorhandenen Codebasis. Sie zeigen, wie Copilot beim Verständnis einer vorhandenen Codebasis helfen kann, indem es den Code in einer einfachen Sprache erklärt. Sie erwähnen auch das Potenzial von Copilot, bei der Umgestaltung von Code zu helfen, weisen jedoch darauf hin, dass die effektive Nutzung des Tools eine Lernkurve erfordert. Anschließend verwenden sie Copilot, um ein kleines in node.js geschriebenes Dienstprogramm umzugestalten, das ein GitHub-Repository im Terminal durchsucht. Insgesamt ist der Redner von der Genauigkeit und Nützlichkeit von Copilot beim Navigieren und Verstehen von Code beeindruckt.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt des Videos zeigt der Sprecher, wie man vorhandenen Code umgestaltet, um Axios nicht mehr zu verwenden und stattdessen Fetch zu verwenden. Er stellt außerdem async/await und Node Fetch vor und erklärt, dass Fetch nativ für moderne Webbrowser verfügbar ist, nicht jedoch für Node.js. Er erklärt weiter, dass ein Upgrade der Node-Laufzeit zusammen mit einigen Anpassungen an den Funktionsaufrufen dazu führen wird, dass der Code reibungslos funktioniert. Der Redner zeigt sich begeistert von GitHub Copilot und glaubt, dass es die Art und Weise, wie wir Software schreiben, verändern wird.
  
  

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GitHub Copilot für R – Erste Eindrücke

GitHub Copilot für R – Erste Eindrücke

Das Video zeigt die Erfahrungen eines Benutzers beim Erlernen und Verwenden von GitHub Copilot, einem KI-gestützten Paarprogrammierer, der Code vorschlägt und Funktionen in Echtzeit schreibt. Der Benutzer versucht, Copilot für die R-Programmierung in Visual Studio Code zu aktivieren und prüft die Möglichkeit, damit Zeit bei UI-Aufgaben zu sparen. Sie besprechen außerdem ihre Erfahrungen bei der Fehlerbehebung mit Copilot sowie die mögliche Verfügbarkeit und Kosten der Verwendung von Copilot in RStudio. Insgesamt äußert der Benutzer vorsichtigen Optimismus hinsichtlich des Potenzials von Copilot, bei R-Programmieraufgaben zu helfen, und lädt die Zuschauer ein, ihre Erfahrungen und Empfehlungen auszutauschen.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt probiert der YouTuber ein neues Format aus, ein Video zu erstellen, bei dem er beim Aufnehmen etwas Neues lernt, anstatt alles im Voraus aufwändig zu skripten und zu planen. Konkret möchte er sich etwas über GitHub Copilot aneignen, einen KI-Paarprogrammierer, der das offene KI-Codex-Modell nutzt, um Code vorzuschlagen und ganze Funktionen für Sie in Echtzeit zu schreiben. Er meldet sich für die 60-tägige kostenlose Testversion an und gibt seine Präferenzen an, z. B. das Zulassen von Vorschlägen, die mit öffentlichem Code übereinstimmen, und das Zulassen von Codefragmenten, um das Modell von GitHub Copilot zu verbessern. Leider ist GitHub Copilot nicht mit RStudio kompatibel, sodass sich der YouTuber für die Verwendung von Visual Studio Code entscheidet. Das Video zeigt, wie sich ein Benutzer für GitHub Copilot anmelden und wie er es in VS Code einrichten kann.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt bespricht der Redner seine Erfahrungen mit GitHub Copilot für die R-Programmierung in VS Code. Sie durchlaufen den Prozess des Hinzufügens der erforderlichen Erweiterungen und der Aktivierung von Copilot für R. Nachdem sie anfänglich auf Schwierigkeiten gestoßen sind, Vorschläge zum Ausfüllen zu erhalten, versuchen sie, Codevorschläge auf der Grundlage von Kommentaren zu generieren, und erhalten erfolgreich einen Vorschlag von Copilot. Insgesamt scheint der Redner vorsichtig optimistisch zu sein, was das Potenzial von Copilot angeht, in Zukunft bei R-Programmieraufgaben zu helfen.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt testet der Benutzer die Fähigkeiten von GitHub Copilot beim Erstellen eines R-Skripts. Sie stellen fest, dass es sich am besten für mühsame Aufgaben eignet, beispielsweise für die Erstellung der Benutzeroberfläche einer Shiny-Anwendung. Der Benutzer ist besonders beeindruckt von der Fähigkeit von Copilot, die UI- und Serverlogikkomponenten einer einfachen Shiny-App schnell zu erstellen. Obwohl nicht ganz sicher, ob VS-Code eine Shiny-App starten konnte, konnten sie die gesamte App ausführen. Sie erkunden auch die Möglichkeit, mit Copilot Zeit bei UI-Aufgaben zu sparen, sodass sie sich auf die komplexeren Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt beschreibt der Redner seine Erfahrungen bei der Fehlerbehebung bei der Verwendung von GitHub Copilot für R. Er hat zunächst Probleme beim Ausführen seines Codes und vermutet, dass er ein R-Tool für Visual Studio benötigt. Irgendwann wird ihnen jedoch klar, dass sie die Funktion „App ausführen“ verwenden müssen. Der Redner ist von der Funktionalität von GitHub Copilot beeindruckt und schätzt die Möglichkeit, Code direkt in seiner IDE vorzuschlagen. Sie bekunden Interesse an einer Integration in RStudio, aber eine Diskussion zu einem GitHub-Problem legt nahe, dass es philosophische Debatten darüber gibt, ob diese Integration stattfinden sollte oder nicht. Der Sprecher stößt auch auf ein Video, das Skripte in Funktionen umwandelt, was seiner Meinung nach ein ähnliches Konzept wie Copilot darstellt.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Redner die Verfügbarkeit und mögliche Kosten von GitHub Copilot für R in RStudio. Sie weisen darauf hin, dass Copilot zwar derzeit nicht in RStudio verfügbar ist, eine Alternative namens GPT Studio jedoch verwendet werden könnte, um Chat-GPT-Funktionalität hinzuzufügen. Der Redner weist außerdem darauf hin, dass Copilot mit 100 US-Dollar pro Jahr erschwinglich ist, während GPT Studio ein Pay-as-you-go-Modell auf Basis von Token verwendet. Der Redner erkennt an, dass die Entscheidung zwischen diesen Optionen von persönlichen Vorlieben und der beabsichtigten Verwendung abhängen kann, und lädt die Zuschauer ein, ihre Erfahrungen und Empfehlungen mitzuteilen.

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David Smith – Copilot für R

David Smith – Copilot für R

David Smith diskutiert die Verwendung von Copilot für R, einem von GitHub bereitgestellten Dienst, der generative KI nutzt, um die nächsten Schritte beim Codieren vorzuschlagen, indem er den Kontext des zu entwickelnden Codes betrachtet. Er stellt eine Demo von Copilot zur Verfügung und geht detailliert auf dessen Funktionsweise ein, erörtert seine Einschränkungen und zeigt gleichzeitig die Vorteile der Verwendung prädiktiver KI-Modelle für die Generierung von komplexem Code und sogar Bildern aus Textaufforderungen auf. Er behandelt auch andere Themen, beispielsweise wie diese Modelle trainiert werden, wie sie Text, Bilder und Code generieren und wie sie nicht intelligent sind, sondern zum Extrahieren von Informationen und zum Erstellen neuer Inhalte verwendet werden können. Darüber hinaus erörtert er die Lizenzierungsüberlegungen und die Verwendung von Co-Pilot für kommerzielle Arbeiten.

Er erörtert auch die Einschränkungen von Copilot für R, einschließlich des Fehlens einer aktiven R-Bewertung und Informationen über die R-Umgebung. Er erklärt, wie er den Kontext und die Eingabeaufforderung ändert, wenn er falsche Vorschläge erhält, und geht auf Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit der Verwendung von Copilot für proprietären Code ein. Smith bietet außerdem Anweisungen zum Konfigurieren von VS-Code für die Verwendung von Copilot und bespricht kommende Funktionen, darunter GitHub-Labs und eine Version für Shell-Eingabeaufforderungen. Der Vortrag geht auf die Geschichte von R und die von seinen Benutzern vorgenommenen Innovationen ein. Die Antworten von Copilot sind nicht kreativ und stellen eine Verschmelzung dessen dar, worauf es trainiert wurde, abhängig von der gegebenen Eingabeaufforderung. Daher ist sorgfältige Überlegung erforderlich, um sicherzustellen, dass nützlicher Code generiert wird.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt begrüßt der Redner alle zum virtuellen Meetup zur offenen statistischen Programmierung in New York im Februar 2023 und erwähnt, dass sie auf ein Hybridformat umsteigen werden, sobald sie Redner und Veranstaltungsorte finden, an denen sie stattfinden können. Der Redner ermutigt die Teilnehmer, Stellenangebote auf dem Slack-Kanal von NY Hack R zu veröffentlichen und spricht über ihre eigenen Stellenangebote für Teilzeit- und Vollzeit-Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Vertriebsrollen. Sie besprechen auch die Pizza, die sie essen, und ermutigen die Teilnehmer, mitzuteilen, woher sie das Essen beziehen. Anschließend kündigt der Redner einige bevorstehende Konferenzen an und bietet den Teilnehmern einen Rabattcode sowie die Möglichkeit, am Ende der Veranstaltung Freikarten zu verschenken.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt geht der Redner auf bevorstehende Konferenzen ein, darunter Data Council, D4con in Tampa, Mir, Arc und ODSC, und weist darauf hin, dass sie versuchen, ihren E-Mail-Abonnenten Rabattcodes für diese Veranstaltungen zur Verfügung zu stellen. Sie bitten außerdem um Hilfe bei der Suche nach einem Veranstaltungsort in New York City für die Ausrichtung ihres Meetups und bei der Suche nach einem Redner für ihr Meetup im Mai. Der Redner ermutigt die Teilnehmer, ihrem NY Hack R Slack-Kanal beizutreten, um Fragen zu R, Python, Julia, SQL und anderen Themen zu stellen, und weist darauf hin, dass auf der NY Hacker-Website Vorträge und Ressourcen aus 13 Jahren zum Lernen zur Verfügung stehen.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt stellt sich der Redner vor und spricht über die Verwendung von Copilot für R. Er erklärt, dass Copilot ein von GitHub bereitgestellter Dienst ist, der generative KI nutzt, um die nächsten Schritte beim Codieren vorzuschlagen, indem er den Kontext von betrachtet der Code, der entwickelt wird. Der Referent stellt außerdem eine Demo von Copilot vor und geht detailliert auf dessen Funktionsweise ein. Er erwähnt, dass Copilot am besten in einer Editorumgebung verwendet wird und bietet Benutzern einen Link für den Einstieg in Copilot im Visual Studio-Code.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt programmiert David Smith live eine Analyse des Kürbisdatensatzes mit Githubs Copilot. Er liest den Datensatz ein und verwendet den Tidy-Vers, um die Daten vorzubereiten. Copilot hilft ihm, das Hausmeisterpaket vorzuschlagen, um die Spaltennamen zu bereinigen. Anschließend verwendet David die Funktion „sample_n“, um zufällige Zeilen aus dem Datensatz anzuzeigen. Er erstellt eine Tabelle, um den durchschnittlichen Höchstpreis nach Packungsfarbe anzuzeigen, und modelliert dann eine Varianzanalyse mithilfe der aov-Funktion. Allerdings weist David darauf hin, dass Copilot nicht deterministisch sein kann, da es manchmal die Lösung an Knitter übergibt, um eine schön formatierte Tabelle zu generieren, manchmal aber auch nicht.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt erklärt David Smith, wie Copilot mithilfe generativer KI-Modelle wie GPT-3 und Codex funktioniert. Diese Modelle generieren Codevorschläge aus Eingabeaufforderungen, bei denen es sich um die vorherigen Codezeilen in einem Skript handelt. Copilot verwendet auf die gleiche Weise ein generatives KI-Modell, um Code-Idiome und Funktionen für die statistische Analyse in R vorzuschlagen. Diese Modelle werden unter Verwendung riesiger Mengen an Trainingsdaten erstellt, und GPT-3 beispielsweise verfügt über mehrere Milliarden Parameter und wurde literal trainiert Zettabytes an Daten. Bei diesen Modellen handelt es sich um leistungsstarke Werkzeuge, die aus Textaufforderungen komplexen Code und sogar Bilder generieren können.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt diskutiert David Smith, wie generative KI-Modelle, wie die neuronalen Netze von OpenAI, Texte, Bilder und Code generieren können. Diese Modelle werden auf verschiedene Arten von Daten trainiert, beispielsweise auf medizinische Fachliteratur, was es ihnen ermöglicht, menschenähnliche Inhalte zu generieren. Obwohl sie Informationen extrahieren und neue Inhalte erstellen können, ist es wichtig zu beachten, dass sie nicht intelligent sind und nicht lernen. Darüber hinaus sind diese Modelle nicht zuverlässig, da sie Fakten halluzinieren und unterschiedliche Antworten auf dieselbe Aufforderung liefern können. Diese Modelle treffen nur Vorhersagen auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten und sind im Wesentlichen Black Boxes, die nicht alle Informationen aus ihrem Trainingssatz enthalten.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt diskutiert David Smith die generative KI und ihre Grenzen und betont, dass sie Sprache, Mathematik, Fakten, Manieren, Emotionen oder Ethik nicht versteht. Allerdings weist er darauf hin, dass durch schnelles Engineering einige dieser Nachteile abgemildert werden können. Er erwähnt auch, dass Microsoft eine Partnerschaft mit OpenAI eingegangen ist, um seine Modelle wie GPT-3 innerhalb des Azure-Dienstes verfügbar zu machen. Ein Beispiel für diese Zusammenarbeit ist Copilot, das das OpenAI-Codex-Modell nutzt und Vorschläge für Code in Visual Studio bereitstellt.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt demonstriert David Smith den Einsatz generativer KI in Aktion und wie man mithilfe von Code eine Schnittstelle zum OpenAI-Dienst herstellt. Er zeigt, wie man manuell eine Interaktion mit der API einrichtet und die URL und Payload definiert, die an die API gesendet werden sollen. Darüber hinaus stellt er eine Funktion zur Verfügung, die die Code- und Fehlerprüfung kapselt. Er zeigt, wie man nach einem Witz fragt, und weist auf mögliche Probleme mit dem KI-Modell hin, da es sich um eine Black Box handelt und nicht in Echtzeit aktualisiert wird.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt demonstriert David Smith, wie verschiedene KI-Modelle Antworten auf Eingabeaufforderungen generieren. Anhand von Beispielen mit Copilot für R und Codex zeigt er, dass die Modelle zeitlich eingefroren und nicht deterministisch sind, was bedeutet, dass dieselbe Eingabeaufforderung zu unterschiedlichen Ergebnissen führen kann. Wenn Sie aufgefordert werden, einen Limerick zu schreiben, kann die neueste Version von GPT-3 einen gut reimenden Limerick erstellen, während eine ältere Version einen Limerick generiert, der sich nicht einmal reimt. David erklärt auch, wie Eingabeaufforderungen mithilfe von Token generiert werden, bei denen es sich um Wahrscheinlichkeiten für potenzielle Token handelt, die die KI generieren könnte, und das Modell aus den wenigen Dingen mit höherer Wahrscheinlichkeit auswählt.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt erklärt David Smith, wie Token von GPT-Modellen verwendet werden, um menschenähnlichen Text zu generieren, und zeigt, wie man mithilfe des OpenAI-Dienstes eine Sequenz von Token in R generiert. Er erwähnt, dass Programme, die GPT-Modelle verwenden, Zeit und gezieltes Denken sparen und letztendlich erfüllendere Codierungssitzungen ermöglichen. Smith weist außerdem darauf hin, dass GitHub Copilot zwar nicht kostenlos ist, der OpenAI-Dienst jedoch schon und beide in Azure genutzt werden können.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt beantwortete David Smith Fragen von Zuschauern, unter anderem ob Co-Pilot in anderen Editoren als den vier im Vortrag vorgestellten verwendet werden könnte (leider nein); ob er versucht hatte, die native Pfeife anstelle von magrittr zu verwenden, was er zugab, dass er dies nicht getan hatte, spekulierte jedoch, dass eine Änderung seiner Gewohnheiten sich jetzt auf die Nützlichkeit von Co-Pilot auswirken könnte; und wie oft das zugrunde liegende Modell von Co-Pilot aktualisiert wurde, um neuere Entwicklungen widerzuspiegeln, was seiner Meinung nach aufgrund des Zeit- und Kostenaufwands nicht sehr oft der Fall sei, aber die Feinabstimmung sei eine Möglichkeit, die einzelnen Benutzern in den oberen Schichten überlassen werde des Modells kann mit einem neuen Datenkorpus neu trainiert werden.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt erörtert David Smith die Lizenzierungsüberlegungen und die Verwendung von Co-Pilot für kommerzielle Arbeiten. Er betont, dass der von Co-Pilot generierte Code Eigentum der Person ist, die ihn generiert hat. Während Co-Pilot bei der Generierung von KI-Modellen nützlich sein kann, sollten Benutzer den generierten Code überprüfen und Sicherheits- und Korrektheitstests durchführen, um sicherzustellen, dass er zuverlässig ist. David teilt auch seine Erfahrungen mit Co-Pilot mit. Er findet, dass es gut darin ist, Redewendungen und Funktionen ans Licht zu bringen, die ihm nicht bekannt waren, aber dass es beim Versuch, komplizierte oder einzigartige Funktionen zu erstellen, tendenziell auf die Trainingsdaten zurückgreift. Darüber hinaus erörtert er die Möglichkeit, den von Co-Pilot generierten Tidy-Vers- und Datentabellencode zu vergleichen, und bittet alle Interessierten um eine Pull-Anfrage.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt erklärt David Smith die Einschränkungen von Copilot für R. Er stellt fest, dass Copilot keine aktive R-Bewertung durchführt und keine Informationen über die R-Umgebung erhält. Darüber hinaus generiert Copilot Token auf der Grundlage dessen, was es zuvor getan hat, was bedeutet, dass es absoluten Unsinn erzeugen könnte. Während es sein Bestes gibt, Token zu generieren, muss man vorsichtig sein, um sicherzustellen, dass der generierte Code tatsächlich nützlich ist. Darüber hinaus erklärt David, dass die Reaktionen von Copilot nicht kreativ seien und dass es sich in Wirklichkeit um eine Verschmelzung dessen handele, worauf es trainiert wurde, abhängig von der gegebenen Aufforderung.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt erläutert David Smith, wie er den Kontext und die Eingabeaufforderung ändert, wenn er etwas erhält, das nicht mit dem übereinstimmt, was er mit Copilot für R schreibt. Außerdem gibt er Einblick in die Auswirkungen auf den Datenschutz, die die Verwendung von Copilot für proprietäre Anwendungen mit sich bringt Code. Während Codeausschnitte zur Generierung von Eingabeaufforderungen an den Copilot-Server gesendet werden, werden sie direkt nach der Sitzung verworfen. David weist darauf hin, dass Microsoft sich dieser Bedenken bewusst ist und Copilot unter diesem Gesichtspunkt entwickelt hat. Darüber hinaus stellt David einen Link zu den GitHub-FAQs bereit, die viele Fragen rund um die Lizenzierung und Codevervollständigung von Copilot beantworten.
  
  
• 01:10:00 In diesem Abschnitt erläutert David Smith, wie die gesamte Codevervollständigung in seiner Demo mithilfe von Copilot anstelle von herkömmlichem IntelliSense erreicht wurde. Er stellt außerdem seine VS-Codekonfiguration für die Verwendung von Copilot und R bereit, einschließlich Anweisungen zum Deaktivieren von IntelliSense und anderen unnötigen Funktionen. Auf die Frage, wie Copilot komplexe Codierungsaufgaben wie Debugging oder Optimierung bewältigt, gibt er zu, in diesem Bereich keine Erfahrung zu haben, erwähnt jedoch die Nützlichkeit von Copilot bei der Erstellung von Tests für Debugging-Prozesse. Er weist außerdem darauf hin, dass die nächste Generation von Modellen, die für Copilot und GPT-3 entwickelt werden, ohne KI-generierte Inhalte trainiert wird, um problematische Rückkopplungsschleifen zu vermeiden.
  
  
• 01:15:00 In diesem Abschnitt erwähnt der Redner einige neue Funktionen für Copilot, darunter GitHub-Labs, die es Benutzern ermöglichen, Code hervorzuheben und eine englische Beschreibung dessen zu erhalten, was der Code tut. Darüber hinaus wird es eine Version von Copilot für Shell-Eingabeaufforderungen geben, die beim Eingeben von Befehlen Code vorschlägt. Die Diskussion geht auch kurz auf Datentabellenpakete und die Geschichte der R-Sprache ein, die von der Programmiersprache S abgeleitet wurde, die 1974 von John Chambers in den Bell Labs erfunden wurde. Insgesamt konzentrierte sich der Vortrag auf die lange Geschichte von R und die verschiedenen Beiträge und Innovationen von Benutzern wie dem Lautsprecher.

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CS480/680 Einführung in maschinelles Lernen – Frühjahr 2019 – University of Waterloo

CS480/680 Vorlesung 1: Kurseinführung

In dieser Vorlesung wird das Konzept des maschinellen Lernens vorgestellt, ein neues Paradigma in der Informatik, bei dem Computern beigebracht werden kann, komplexe Aufgaben zu erledigen, ohne Anweisungen aufschreiben zu müssen. Dieses Video bietet einen kurzen Überblick über die Geschichte des maschinellen Lernens und stellt die drei Schlüsselkomponenten eines Algorithmus für maschinelles Lernen vor: Daten, Aufgabe und Leistung.

• 00:00:00 In dieser Vorlesung wird das Konzept des maschinellen Lernens vorgestellt, ein neues Paradigma in der Informatik, bei dem Computern beigebracht werden kann, komplexe Aufgaben zu erledigen, ohne Anweisungen aufschreiben zu müssen.
  
  
• 00:05:00 Dieses Video bietet einen kurzen Überblick über die Geschichte des maschinellen Lernens und stellt die drei Schlüsselkomponenten eines Algorithmus für maschinelles Lernen vor: Daten, Aufgabe und Leistung.
  
  
• 00:10:00 In dieser Vorlesung werden die drei Haupttypen von Algorithmen für maschinelles Lernen besprochen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen werden dem Computer Daten bereitgestellt, die sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe umfassen. Beim unüberwachten Lernen werden dem Computer zwar Daten bereitgestellt, aber zuvor keine Antworten gegeben. Reinforcement Learning ist ein Mittelweg, bei dem der Computer Feedback erhält, das angibt, wie
  Nun, es funktioniert, aber es gibt keine feste Antwort darauf, was die richtige Antwort ist.
  
  
• 00:15:00 Das Video diskutiert das Problem der Erkennung handgeschriebener Ziffern als Teil einer Postleitzahl und stellt eine Lösung vor, die auf dem Auswendiglernen basiert. Der vorgeschlagene Ansatz besteht darin, eine Abfrage-Bitmap mit denen zu vergleichen, die sich bereits im Speicher befinden, und eine Übereinstimmung zu finden. Dies wäre ein Speichervorgang, der jedoch aufgrund der Anzahl möglicher Bitmaps fehleranfällig wäre.
  
  
• 00:20:00 Überwachtes Lernen ist eine Technik, mit der eine Funktion gefunden wird, die sich einer bekannten Funktion annähert. Dies geschieht, indem ein maschinelles Lernmodell anhand einer Reihe von Beispielen trainiert wird und dann versucht wird, eine Funktion zu finden, die so gut wie möglich zu den Daten passt.
  
  
• 00:25:00 In diesem Video werden die verschiedenen Kurven besprochen, die zur Darstellung von Daten verwendet werden können, und das „No-Free-Lunch-Theorem“ erläutert. Es zeigt, dass es keine perfekte Kurve gibt, die zur Darstellung von Daten verwendet werden kann, und dass unterschiedliche Kurven auf der Grundlage der Annahmen einer Person gerechtfertigt werden können.
  
  
• 00:30:00 Maschinelles Lernen ist schwierig, aber wirkungsvoll, weil es uns ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne die Regeln, die diese Daten regeln, explizit spezifizieren zu müssen. Beim überwachten Lernen verwenden wir Daten aus einem bekannten Satz von Beispielen, um ein Modell zu trainieren, das dann verwendet werden kann, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Beim unüberwachten Lernen verwenden wir Daten, ohne eine Regel anzugeben, die sie regelt. Die Generalisierung ist ein Schlüsselkriterium zur Beurteilung der Wirksamkeit eines Algorithmus und wird daran gemessen, wie gut er im Vergleich zu unbekannten Beispielen abschneidet.
  
  
• 00:35:00 In diesem Video stellt der Autor das Konzept des maschinellen Lernens vor, bei dem ein Computer trainiert wird, Muster in Daten zu erkennen. Unüberwachtes Lernen ist eine schwierigere Form des maschinellen Lernens, bei dem dem Computer keine Etiketten (die richtige Klasse für jedes Bild) bereitgestellt werden. Autoencoder sind ein Beispiel für eine Technik des maschinellen Lernens, die zum Komprimieren von Daten verwendet werden kann.
  
  
• 00:40:00 In dieser Vorlesung wird das Konzept des unbeaufsichtigten maschinellen Lernens vorgestellt, das sich auf eine Art maschinelles Lernen bezieht, bei dem die Trainingsdaten nicht gekennzeichnet sind. Es zeigt, wie ein neuronales Netzwerk so gestaltet werden kann, dass es Merkmale in Bildern automatisch erkennt, und erörtert, wie dies für die Gesichtserkennung und andere Aufgaben verwendet werden kann.
  
  
• 00:45:00 Diese Vorlesung behandelt die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich einer Diskussion von überwachtem und unüberwachtem Lernen, verstärkendem Lernen und den Unterschieden zwischen diesen drei Lernformen. Es behandelt auch die Theorie hinter dem Reinforcement Learning und wie es in Computern implementiert werden kann.
  
  
• 00:50:00 Das Video stellt das Konzept des Reinforcement Learning vor, eine Lernmethode, die auf positivem und negativem Feedback basiert, um das Verhalten zu ändern. Das AlphaGo-Programm von DeepMind konnte mit dieser Methode einen menschlichen Spitzenspieler besiegen, indem es lernte, auf einem Niveau zu spielen, das Menschen nicht konnten.
  
  
• 00:55:00 In dieser Vorlesung wird erläutert, wie durch verstärkendes Lernen bessere Ergebnisse erzielt werden, als ein Mensch in manchen Fällen, beispielsweise beim Schach, erreichen könnte. AlphaGo erreichte dies durch eine Kombination aus überwachtem und verstärkendem Lernen. Während der Teil des überwachten Lernens notwendig war, um eine Basislinie bereitzustellen, war das verstärkende Lernen notwendig, um die beste Lösung zu finden.
  
  
• 01:00:00 Diese Vorlesung bietet eine kurze Einführung in überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf dem Alphago-Spiel. Darin wird erklärt, dass der Schritt zum Zeitpunkt seiner Umsetzung von vielen als guter Schritt angesehen wurde, und es wird darauf hingewiesen, dass Reinforcement Learning uns dabei helfen könnte, in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen.

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CS480/680 Vorlesung 2: K-nächste Nachbarn

CS480/680 Vorlesung 2: K-nächste Nachbarn

Dieses Video behandelt die Grundlagen des überwachten Lernens, einschließlich der Unterschiede zwischen Klassifizierung und Regression. Es bietet außerdem eine kurze Einführung in maschinelles Lernen und erklärt, wie der Nächste-Nachbarn-Algorithmus funktioniert. Abschließend wird erläutert, wie ein Algorithmus mithilfe der Kreuzvalidierung bewertet wird und wie sich eine Unteranpassung auf maschinelles Lernen auswirken kann. In dieser Vorlesung wird erläutert, wie der k-Nearest-Neighbors-Algorithmus für die Regression und Klassifizierung verwendet wird und wie die Nachbarn anhand ihrer Entfernung gewichtet werden. Zur Optimierung des Hyperparameters wird eine Kreuzvalidierung verwendet, und der gesamte Datensatz wird zum Trainieren des Modells verwendet.

• 00:00:00 Diese Vorlesung behandelt die Grundlagen des überwachten Lernens, einschließlich Induktion und Deduktion, sowie den Hauptunterschied zwischen Klassifizierung und Regression.
  
  
• 00:05:00 In diesem Vortrag diskutiert der Autor die Unterschiede zwischen Klassifizierung und Regression und liefert Beispiele für beide. Er gibt außerdem eine kurze Einführung in maschinelles Lernen und betont die Bedeutung der Unterscheidung zwischen diesen beiden Lernarten.
  
  
• 00:10:00 Die ersten beiden Beispiele sind Klassifizierungsprobleme und die nächsten beiden sind Regressionsprobleme.
  
  
• 00:15:00 In der Vorlesung werden verschiedene Arten der Spracherkennung besprochen und anschließend die Ziffernerkennung besprochen. Es ist zu beachten, dass es sich dabei typischerweise um ein Klassifizierungsproblem handelt, da es keine gute Möglichkeit gibt, die diskreten Werte, die digitale Wörter darstellen, zu ordnen.
  
  
• 00:20:00 In dieser Vorlesung werden die vier Beispiele für Probleme besprochen, die mithilfe von K-nächsten Nachbarn gelöst werden können. Das erste Beispiel ist ein Klassifizierungsproblem, bei dem die Eingabe ein Bitmap-Bild und die Ausgabe eine Ziffernklassifizierung ist. Das zweite Beispiel ist ein Regressionsproblem, bei dem die Eingabe eine Reihe von Merkmalen im Zusammenhang mit einem Haus und die Ausgabe ein Dollarwert ist. Das dritte Beispiel ist ein Wetter
  Vorhersageproblem, bei dem die Eingabe Sensordaten und Satellitenbilder sind und die Ausgabe eine Vorhersage darüber ist, ob es regnen wird oder nicht. Das vierte Beispiel ist ein Problem, bei dem die Eingabe eine Frage zu den Schlafgewohnheiten einer Person ist und die Ausgabe eine Vorhersage darüber ist, ob die Person gut schlafen wird oder nicht.
  
  
• 00:25:00 In dieser Vorlesung erklärt der Professor, wie maschinelles Lernen funktioniert und wie es sich von der reinen Optimierung unterscheidet. Anschließend erörtert er, wie maschinelles Lernen zur Lösung von Problemen wie Klassifizierung und Regression eingesetzt werden kann.
  
  
• 00:30:00 In diesem Video wird das Ziel der Vorlesung besprochen, nämlich eine Hypothese zu finden, die sich gut verallgemeinern lässt. Das gegebene Beispiel ist der Versuch, eine Funktion zu finden, die nicht Teil eines Raums von Polynomen endlichen Grades ist.
  
  
• 00:35:00 Der Redner erörtert die Schwierigkeiten beim Versuch, eine Funktion zu finden, die Daten genau vorhersagt, wenn die Daten verrauscht sind. Diese Schwierigkeit wird durch die Tatsache verschärft, dass die meisten Daten komplex und ausdruckslos sind. Er weist darauf hin, dass es in der Praxis oft notwendig ist, einen Kompromiss zwischen der Aussagekraft und der Komplexität eines Hypothesenraums einzugehen.
  
  
• 00:40:00 Der Klassifikator für den nächsten Nachbarn unterteilt einen Datenraum anhand eines Entfernungsmaßes in Regionen und gibt die Bezeichnung des nächstgelegenen Punkts in jeder Region zurück. Dadurch können wir besser verstehen, was mit dem Klassifikator für den nächsten Nachbarn geschieht. Es ist jedoch instabil und kann durch Rauschen in den Daten getäuscht werden.
  
  
• 00:45:00 In dieser Vorlesung diskutiert der Dozent den K-Nearest-Neighbor-Algorithmus, der eine einfache Verallgemeinerung des Nearest-Neighbor-Algorithmus darstellt. Anschließend zeigt er, wie der Algorithmus einen Datensatz basierend auf der häufigsten Klasse in Regionen unterteilt. Schließlich zeigt er, wie sich eine Erhöhung der Anzahl der nächsten Nachbarn auf die Partitionierung auswirkt.
  
  
• 00:50:00 In diesem Video wird erläutert, wie ein Algorithmus beim maschinellen Lernen mithilfe eines Standardverfahrens namens „Kreuzvalidierung“ bewertet wird. Das Verfahren unterteilt einen Datensatz in zwei Teile, Training und Test, und trainiert den Trainingssatz und testet den Testsatz. Die Genauigkeit des Algorithmus wird am Testsatz gemessen. Wenn die Genauigkeit mit zunehmender Anzahl von Nachbarn abnimmt, wird der Algorithmus als „voreingenommen“ bezeichnet.
  
  
• 00:55:00 In diesem Video werden das Phänomen der Unteranpassung und seine Auswirkungen auf maschinelles Lernen erörtert. Es erklärt, dass eine Unteranpassung auftritt, wenn ein Algorithmus eine Hypothese findet, deren zukünftige Genauigkeit geringer ist als die einer anderen Hypothese. Dies kann dadurch verursacht werden, dass der Klassifikator nicht ausdrucksstark genug ist, was bedeutet, dass der Hypothesenraum nicht ausdrucksstark genug ist.
  
  
• 01:00:00 In diesem Video erklärt der Autor, wie Überanpassung und Unteranpassung mathematisch ermittelt werden können. Überanpassung tritt auf, wenn ein Algorithmus die höchsten Potenz-Eh-Werte in den Daten findet, während Unteranpassung auftritt, wenn der Unterschied zwischen der Trainingsgenauigkeit und der zukünftigen Genauigkeit kleiner als der maximal mögliche Wert ist. Tests am Trainingssatz können irreführend sein, da sie das Ausmaß der Überanpassung nicht genau widerspiegeln.
  
  
• 01:05:00 In dieser Vorlesung erläutert der Professor die Auswahl eines Schlüssels für einen Algorithmus für maschinelles Lernen und weist darauf hin, dass es wichtig ist, das Prinzip der geringsten Privilegien einzuhalten. Er weist außerdem darauf hin, dass es möglich ist, dieses Prinzip zu verletzen, indem man Hyperparameter in Bezug auf den Testsatz optimiert, dem dann nicht mehr vertraut werden kann. Um dem vorzubeugen, schlägt er vor, die Daten in drei Sätze aufzuteilen und jeden Satz nacheinander zu trainieren.
  
  
• 01:10:00 In dieser Vorlesung diskutiert der Dozent das Konzept der „k-nächsten Nachbarn“ und wie man den besten K für ein gegebenes Problem auswählt. Er erörtert auch den Einsatz von Kreuzvalidierung, um sicherzustellen, dass die für Training und Validierung verwendeten Daten so repräsentativ wie möglich sind.
  
  
• 01:15:00 In diesem Video demonstriert der Kursleiter die Verwendung einer vierfachen Kreuzvalidierung zum Validieren und Trainieren eines Modells.
  
  
• 01:20:00 In dieser Vorlesung werden die Schritte zur Optimierung eines Hyperparameters mithilfe von K-Nearest Neighbor (KNN) mit Kreuzvalidierung erläutert. Der Hyperparameter wird anhand einer Teilmenge der Daten ausgewertet und eine Hypothese wird zurückgegeben, wenn der beste KNN die gewünschte Genauigkeit erreicht. Abschließend wird der gesamte Datensatz zum Trainieren des Hyperparameters verwendet.
  
  
• 01:25:00 In dieser Vorlesung erklärt der Dozent, wie man K nächste Nachbarn für Regression und Klassifizierung verwendet. Er erläutert auch, wie die nächsten Nachbarn anhand ihrer Entfernung gewichtet werden können.

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CS480/680 Vorlesung 3: Lineare Regression

CS480/680 Vorlesung 3: Lineare Regression

Die Vorlesung zur linearen Regression beginnt mit einer Einführung in das Problem, die beste Gerade zu finden, die einer gegebenen Menge von Punkten möglichst nahe kommt. Der Dozent erklärt, dass lineare Funktionen durch eine Kombination gewichteter Eingaben dargestellt werden können. Die lineare Regression kann durch Optimierung gelöst werden, mit dem Ziel, den euklidischen Verlust durch Variation des Gewichtsvektors zu minimieren, was mithilfe konvexer Optimierungsprobleme effizient erfolgen kann. Der Prozess der Lösung einer linearen Regressionsgleichung umfasst das Finden der W-Variablen oder Gewichte, die das globale Minimum für die Zielfunktion ergeben. Dies kann mithilfe von Techniken wie Matrixinversion oder iterativen Methoden erfolgen. Die Bedeutung der Regularisierung zur Verhinderung einer Überanpassung wird ebenfalls diskutiert, wobei der Zielfunktion ein Strafterm hinzugefügt wird, um die Größe der Gewichte einzuschränken und sie so klein wie möglich zu machen. Der Vortrag endet mit der Diskussion, wie wichtig es ist, das Problem der Überanpassung bei der linearen Regression anzugehen.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt der Dozent die lineare Regression vor, eine Standardtechnik des maschinellen Lernens für die Regression, und erklärt das Problem intuitiv. Das Problem besteht darin, die beste Linie zu finden, die einer gegebenen Punktmenge am nächsten kommt. Die Daten bestehen aus Eingabemerkmalen X und Zielausgabe T. Das Ziel besteht darin, eine Hypothese H zu finden, die X auf T abbildet, vorausgesetzt, dass H linear ist. Lineare Funktionen können immer durch eine gewichtete Kombination der Eingaben dargestellt werden, wobei die Gewichte mit den Eingaben multipliziert und dann addiert werden.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Referent den Raum linearer Funktionen und das Ziel, die besten linearen Funktionen zu finden, um eine Verlustfunktion zu minimieren. Es wird die euklidische Verlustfunktion verwendet, bei der die quadrierte Distanz durch Subtrahieren der Vorhersage vom Ziel ermittelt wird. Der Sprecher erklärt, dass Y die Ausgabe des Prädiktors ist, die eine lineare Funktion ist, und T1 der Preis ist, zu dem das Haus verkauft wird, was die Grundwahrheit ist. Bei der Hausbewertung werden mehrere Merkmale wie die Anzahl der Badezimmer und Schlafzimmer berücksichtigt, was zu einem Vektor der Größe 25–30 führt. Der Referent geht auch auf die in den Folien verwendete Notation ein und erwähnt, dass eine Division durch zwei theoretisch nicht unbedingt erforderlich ist.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung bespricht der Professor die Notation, die er im Laufe des Kurses verwenden wird, wenn er sich auf die lineare Regression bezieht. Er führt die Variablen H für die Hypothese, X für Datenpunkte, Y für den Ausgabevektor für alle Datenpunkte und W für den Gewichtsvektor ein. Er erwähnt auch die Verwendung des X-Balkens zur Darstellung eines mit einem skalaren Datenpunkt verketteten Datenpunkts. Der Professor erklärt weiter, dass die lineare Regression durch Optimierung gelöst werden kann, mit dem Ziel, den euklidischen Verlust durch Variation der Ws zu minimieren. Er stellt fest, dass dieses Optimierungsproblem einfach ist, weil es konvex ist, was bedeutet, dass es ein Minimum gibt und das globale Optimum zuverlässig gefunden werden kann.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung über lineare Regression erklärt der Referent, wie konvexe Optimierungsprobleme mithilfe des Gradientenabstiegs effizient gelöst werden können, bei dem der Krümmung der Funktion bis zum Erreichen des Minimums gefolgt wird. Allerdings weist der Referent auch darauf hin, dass nicht-konvexe Objektive mehrere Minima haben können, was es schwierig macht, das globale Optimum zuverlässig zu finden. Das Ziel der linearen Regression ist konvex, und daher besteht eine effizientere Lösung darin, den Gradienten zu berechnen, ihn auf Null zu setzen und nach dem einzelnen Punkt aufzulösen, der diese Gleichung erfüllt, was sowohl notwendig als auch ausreichend ist, um das Minimum sicherzustellen.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung erklärt der Professor den Prozess der Lösung einer linearen Regressionsgleichung, um die W-Variable oder Gewichte zu finden, die das globale Minimum für die Zielfunktion ergeben. Das System linearer Gleichungen kann durch Isolieren von W in die Form „W gleich B“ umgeschrieben werden. Anschließend kann die Matrix A, die die Eingabedaten darstellt, invertiert werden, um nach W aufzulösen. Es gibt jedoch auch andere Techniken wie die Gaußsche Eliminierung. konjugierter Gradient und iterative Methoden, die schneller und effizienter sein können. Der Professor zeichnet außerdem ein Bild, um das Konzept zu demonstrieren, eine Linie zu finden, die den euklidischen Abstand in Bezug auf die Ausgabe oder die Y-Achse minimiert, indem die vertikalen Abstände zwischen den Datenpunkten und der Linie verringert werden.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt erklärt der Dozent die Intuition, die hinter der Minimierung des vertikalen Abstands in der linearen Regression steckt, um eine einzige Lösung zu erhalten. Die Zielfunktion ist konvex und die Kugelfunktion hat ein einzelnes Minimum. Die durch Minimierung des Kleinste-Quadrate-Ziels erhaltene Lösung ist jedoch nicht stabil, was zu einer Überanpassung führen kann. Der Dozent verdeutlicht dies anhand zweier Beispiele, von denen eines den Input von epsilon stört. In der Vorlesung wird auch das wichtige Problem diskutiert, dass die Matrix A aufgrund von Singularität oder Nähe zur Singularität nicht invertiert werden kann.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung gibt der Dozent zwei numerische Beispiele einer linearen Regression mit derselben Matrix A, aber unterschiedlichen Zielwerten B. Das erste Beispiel hat einen Zielwert von genau 1 für den ersten Datenpunkt. während das zweite Beispiel einen Zielwert von 1 plus Epsilon für denselben Datenpunkt hat. Der Unterschied in den Zielwerten führt zu einer erheblichen Änderung der Ausgabe, obwohl Epsilon ein sehr kleiner Wert ist. Der Dozent veranschaulicht das Problem anhand einer grafischen Darstellung und hebt die Bedeutung von Änderungen der Eingabewerte hervor und erläutert, warum dies eine Herausforderung bei der linearen Regression darstellt.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt erklärt der Dozent die lineare Regression anhand von zwei Datenpunkten. X hat zwei Einträge, aber die zweite Dimension variiert, und der erste Eintrag wird ignoriert. Der Dozent zeichnet zwei Datenpunkte, einen mit X als 0 und dem Ziel als 1 + Epsilon und den anderen mit X als Epsilon und dem Ziel als 1. Eine durch diese Punkte gezogene Linie ändert ihre Steigung von 0 auf -1, wenn das Ziel erreicht wird des ersten Datenpunkts wird von 1 auf 1 + Epsilon erhöht, was eine Überanpassung aufgrund unzureichender Daten und Rauschen zeigt. Die Lösung ist instabil, selbst wenn mehr Daten oder höhere Dimensionen vorhanden sind.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Regularisierung in der linearen Regression vorgestellt. Durch die Regularisierung wird ein Strafterm hinzugefügt, der die Größe der Gewichte einschränkt und sie dazu zwingt, so klein wie möglich zu sein. Dieser Strafterm wird zum ursprünglichen Ziel der Minimierung des euklidischen Abstands zwischen Ausgabe und Ziel hinzugefügt. Der Einsatz der Regularisierung ist sowohl aus numerischer als auch aus statistischer Sicht sinnvoll, was in der folgenden Vorlesung erläutert wird. Je nach Problem muss der Hyperparameter Lambda, der die Bedeutung des Strafterms bestimmt, durch Kreuzvalidierung angepasst werden. Die Regularisierung in der linearen Regression ändert das lineare Gleichungssystem in Lambda I + A mal W gleich B. Durch die Regularisierung werden die Eigenwerte des linearen Systems gezwungen, mindestens Lambda zu sein, was sie von 0 weg begrenzt und numerische Instabilität und Fehler verhindert.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Dozent die Anwendung der Regularisierung in der linearen Regression, um eine Überanpassung zu verhindern. Die Regularisierungsidee beinhaltet das Hinzufügen eines Strafterms zur Zielfunktion und die Einführung eines Parameters Lambda, um die dem Strafterm zugewiesene Gewichtung zu steuern. Der Dozent erklärt, wie diese Regularisierungstechnik aus Sicht der linearen Algebra funktioniert. Darüber hinaus wird ein Beispiel bereitgestellt, um zu veranschaulichen, wie die Regularisierung die in der linearen Regression erhaltenen Lösungen stabilisieren und eine Überanpassung verhindern kann. Das Beispiel zeigt, dass durch die Minimierung der Gewichte und das Hinzufügen eines Strafterms Lösungen erhalten werden können, die näher beieinander liegen.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Dozent die Bedeutung der Regularisierung, um das Problem der Überanpassung bei der linearen Regression zu mildern. Überanpassung ist ein häufiges Problem, bei dem ein Modell bei den Trainingsdaten gut, bei den Testdaten jedoch schlecht abschneidet. Die Regularisierung ist eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, und der Kurs wird auch andere Ansätze behandeln. In der nächsten Vorlesung wird das Thema aus einer statistischen Perspektive betrachtet.

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CS480/680 Vorlesung 4: Statistisches Lernen

CS480/680 Vorlesung 4: Statistisches Lernen

In dieser Vorlesung über statistisches Lernen erklärt der Professor verschiedene Konzepte wie die Marginalisierungsregel, die bedingte Wahrscheinlichkeit, die gemeinsame Wahrscheinlichkeit, die Bayes-Regel und das Bayesianische Lernen. Diese Konzepte beinhalten die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Aktualisierung, um die Unsicherheit beim Lernen zu verringern. Die Vorlesung betont die Bedeutung des Verständnisses dieser Konzepte für die Begründung und Erklärung verschiedener Algorithmen. Die Vorlesung verdeutlicht auch die Grenzen dieser Konzepte, insbesondere im Umgang mit großen Hypothesenräumen. Trotz dieser Einschränkung gilt das Bayes'sche Lernen als optimal, solange der Prior korrekt ist und den Benutzern aussagekräftige Informationen liefert.

In dieser Vorlesung erklärt der Dozent das Konzept des approximativen Bayes'schen Lernens als Lösung für das Problem der Handhabbarkeit beim Bayes'schen Lernen. Maximum Likelihood und Maximum A-Posteriori sind häufig verwendete Näherungen beim statistischen Lernen, weisen jedoch auch ihre eigenen Schwächen auf, wie z. B. Überanpassung und weniger präzise Vorhersagen als das Bayes'sche Lernen. Die Vorlesung behandelt auch das Optimierungsproblem, das sich aus der Maximierung der Wahrscheinlichkeit ergibt, die für verschiedene Probleme benötigte Datenmenge und die Bedeutung der nächsten Folien für die Kursaufgabe. Abschließend betont der Dozent, dass der Algorithmus innerhalb des gegebenen Raums zur besten Hypothese konvergiert, auch wenn einige Verhältnisse nicht realisierbar sind.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung stellt der Professor das Thema des statistischen Lernens vor, bei dem es darum geht, mithilfe von Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie Unsicherheiten beim Lernen zu erfassen und zu reduzieren. Die Idee besteht darin, Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu verwenden, um die Unsicherheit zu quantifizieren und sie im Laufe des Lernens zu aktualisieren. Die Vorlesung bietet außerdem einen Überblick über Wahrscheinlichkeitsverteilungen und das Konzept der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung über mehrere Zufallsvariablen. Letztendlich hilft statistisches Lernen dabei, Algorithmen, einschließlich der Regularisierung, aus statistischer Sicht zu erklären und zu rechtfertigen.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Dozent, wie man mithilfe der Marginalisierungsregel eine bestimmte Verteilung aus einer gemeinsamen Verteilung extrahiert. Er liefert ein Beispiel, in dem eine gemeinsame Verteilung über drei Variablen der Wetterbedingungen, der Kopfschmerzzustände und einer Wahrscheinlichkeit für jeden Tag angegeben wird. Er demonstriert die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten mithilfe von Randverteilungen und zeigt, wie es möglich ist, eine gemeinsame Wahrscheinlichkeit oder die Wahrscheinlichkeiten bestimmter Wetter- oder Kopfschmerzenszenarien zu ermitteln. Mithilfe dieser Methode gelangt er zu der Gruppe von Kopfschmerzen oder Sunny, die Punkt 28 erreicht, und zeigt so, wie man aus einer gemeinsamen Verteilung eine spezifische Verteilung extrahieren kann.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der bedingten Wahrscheinlichkeit diskutiert, die durch die Wahrscheinlichkeit einer Variablen bei gegebener anderer Variable bezeichnet wird. Der vertikale Balken stellt die Referenz für den Bruch dar und der Zähler stellt die Welten dar, in denen beide Variablen wahr sind. Zur Erläuterung dieses Konzepts wird eine grafische Darstellung verwendet, bei der das Verhältnis der Anzahl der Personen mit beiden Variablen berücksichtigt wird. Dieses Konzept wird verwendet, um das seltene Auftreten von Ereignissen zu bestimmen, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, bei einer Grippe Kopfschmerzen zu bekommen.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie man bedingte Wahrscheinlichkeiten mithilfe von Zähl- und Visualisierungsmethoden berechnet. Die allgemeine Gleichung für die bedingte Wahrscheinlichkeit ist ein Bruchteil zweier Flächen, der die Anzahl der Welten mit bestimmten Variablen darstellt. Das Konzept der gemeinsamen Wahrscheinlichkeiten und Randwahrscheinlichkeiten wird eingeführt und die Kettenregelgleichung erklärt, die es uns ermöglicht, eine gemeinsame Verteilung in eine bedingte Wahrscheinlichkeit und eine Randwahrscheinlichkeit zu faktorisieren. Der Redner warnt auch vor dem häufigen Fehler, anzunehmen, dass die Wahrscheinlichkeit, bei Kopfschmerzen an einer Grippe zu erkranken, genauso groß ist wie die Wahrscheinlichkeit, bei einer Grippe Kopfschmerzen zu bekommen, und erklärt, warum dies falsch ist.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt untersucht der Redner die bedingte Wahrscheinlichkeit im Zusammenhang mit der Diagnose einer Krankheit anhand von Symptomen. Die Reihenfolge der Argumente in einer bedingten Wahrscheinlichkeit ist wichtig, da auf der linken Seite geschätzt wird und auf der rechten Seite der Kontext. Der Referent verdeutlicht dies am Beispiel der Berechnung der Wahrscheinlichkeit, bei Kopfschmerzen an einer Grippe zu erkranken. Die gemeinsame Wahrscheinlichkeit, an Grippe und Kopfschmerzen zu erkranken, wird mithilfe der Kettenregel berechnet. Anschließend wird die bedingte Wahrscheinlichkeit ermittelt, indem die gemeinsame Wahrscheinlichkeit durch die Grenzwahrscheinlichkeit, Kopfschmerzen zu haben, dividiert wird. Ein weiteres Beispiel wird mit den drei Zufallsvariablen Kopfschmerzen, Sonne und Kälte gegeben. Die bedingten Wahrscheinlichkeiten für Kopfschmerzen und Erkältung bei Sonnenschein werden ebenso berechnet wie die umgekehrte bedingte Wahrscheinlichkeit für Sonnenschein bei Kopfschmerzen und Erkältung.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung erklärt der Dozent die Berechnung gemeinsamer Wahrscheinlichkeiten für mehrere Ereignisse in einem bestimmten Kontext und erläutert, warum die Wahrscheinlichkeiten in bestimmten Situationen möglicherweise nicht eins ergeben. Bei den genannten Beispielen geht es um die Wahrscheinlichkeit, Kopfschmerzen und eine Erkältung zu bekommen, unabhängig davon, ob der Tag sonnig ist oder nicht. Der Dozent betont dann, wie wichtig es ist, alle Ergebnisse auf der linken Seite des vertikalen Balkens zu berücksichtigen, um zu bestimmen, ob sich die Wahrscheinlichkeiten zu eins summieren sollten, und warnt vor dem häufigen Fehler, anzunehmen, dass sich der Kontext der Ereignisse ändert in Wahrscheinlichkeiten, die in der Summe eins ergeben.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt erklärt der Kursleiter die Bayes-Regel, die für maschinelles Lernen und Inferenz verwendet wird. Die Bayes-Regel ermöglicht die Berechnung der Beziehung zwischen zwei bedingten Wahrscheinlichkeiten durch den Austausch von Argumenten. Es wird mit einer vorherigen Verteilung verwendet, die die anfängliche Unsicherheit erfasst, gefolgt von den Beweisen oder dem Datensatz, der zur Überarbeitung der vorherigen Verteilung verwendet wird, um die hintere Verteilung zu erhalten. Diese Regel kann auch verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit zu messen, bestimmte Datensätze zu erhalten, und kann ein wirksames Werkzeug zum Lernen durch Überarbeiten von Verteilungen sein, die die Unsicherheit quantifizieren. Die Gleichung für die Bayes-Regel beinhaltet die Multiplikation des Priors mit der Wahrscheinlichkeit und einer Konstante, anstatt sie durch die Beweise zu dividieren.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung erklärt der Referent, dass die Eigenschaft der Evidenz aus Lernperspektive eine Normalisierungskonstante ist. Der Zweck besteht darin, den Zähler so zu normalisieren, dass die resultierenden Zahlen zwischen 0 und 1 liegen. Der Prozess des Bayes'schen Lernens ergibt eine Posteriorverteilung, in der Praxis ist jedoch eine Hypothese erwünscht, die zur Erstellung von Vorhersagen verwendet werden kann. Dazu wird eine gewichtete Kombination von Hypothesen verwendet, um Vorhersagen zu treffen, indem diese entsprechend ihrer entsprechenden A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit gewichtet werden.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Verwendung der Posterior-Verteilung zur Definition von Gewichten für verschiedene Hypothesen für maschinelles Lernen diskutiert. Es wird ein Beispiel für die Verwendung des Bayes'schen Lernens zur Schätzung des Geschmacksverhältnisses in einer Tüte Süßigkeiten gegeben, wobei die vorherige Verteilung eine zu Beginn getroffene Schätzung ist und die Beweise den durch den Verzehr der Süßigkeiten erhaltenen Daten entsprechen. Die Posteriorverteilung wird verwendet, um die Unsicherheit zu verringern und mehr über das Verhältnis der Geschmacksrichtungen zu erfahren. Der anfängliche Glaube ist subjektiv und kann auf einer fundierten Vermutung basieren.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung diskutiert der Redner das bayesianische Lernen, das Verhältnis der Geschmacksrichtungen in einer Tüte Süßigkeiten abzuschätzen. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung wird auf der Grundlage der Annahme berechnet, dass Bonbons identisch und unabhängig voneinander verteilt sind. Unter Verwendung des Bayes-Theorems und Multiplikation der Prior-Verteilung mit der Wahrscheinlichkeit erhält man die Posterior-Verteilung, die die Posterior-Wahrscheinlichkeiten für jede Hypothese angibt. Der Referent stellt die Posteriorverteilungen grafisch dar und erklärt, wie die Wahrscheinlichkeit der Hypothese mit allem Limette dominiert, wenn alle bisher gegessenen Süßigkeiten Limette sind.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt des Videos zum statistischen Lernen bespricht der Moderator die Ergebnisse eines Bonbontüten-Experiments, bei dem Bonbons zufällig aus einer Tüte gezogen und ihre Geschmacksrichtungen notiert werden. Die Hypothese über das Geschmacksverhältnis des Beutels wird auf Grundlage der Beobachtung aktualisiert und die Wahrscheinlichkeit berechnet. Es wird beobachtet, dass die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese, dass der Beutel nur Kirschen enthält, auf Null sinkt, wenn eine Limette beobachtet wird, während die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese, dass 75 % Limette und 25 % Kirschen vorhanden sind, mit der Limette zunimmt, aber nach vier Bonbons wieder sinkt. Der Moderator erklärt außerdem, dass die für jede Hypothese gewählte Anfangswahrscheinlichkeit die vorherige Überzeugung darstellt und die Auswahl subjektiv ist und von der Überzeugung des Experten abhängt. Abschließend betont der Referent, wie wichtig es ist, mithilfe der Posterior-Verteilung Vorhersagen zu treffen, um den Benutzern aussagekräftige Informationen bereitzustellen.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt der Vorlesung diskutiert der Redner das Bayesianische Lernen und seine Eigenschaften. Bayesianisches Lernen gilt als optimal, solange der Prior korrekt ist und eine prinzipielle Möglichkeit bietet, Vorhersagen zu treffen. Darüber hinaus ist es im Allgemeinen immun gegen Überanpassung, was ein wichtiges Problem beim maschinellen Lernen darstellt. Der Hauptnachteil des Bayes'schen Lernens besteht jedoch darin, dass es im Allgemeinen schwer zu handhaben ist, insbesondere wenn es um große Hypothesenräume geht. Dies macht die Berechnung der Posteriorverteilung und Vorhersage problematisch.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept des approximativen Bayes'schen Lernens als Lösung für das Problem der Handhabbarkeit beim Bayes'schen Lernen vorgestellt. Maximum a-posteriori ist eine gängige Näherung, bei der die Hypothese mit der höchsten Wahrscheinlichkeit im posterioren Bereich ausgewählt und darauf basierend Vorhersagen getroffen werden. Dieser Ansatz kann eine Überanpassung kontrollieren, aber nicht beseitigen und ist weniger genau als die Bayes'sche Vorhersage, da er auf einer einzigen Hypothese beruht. Die maximale Wahrscheinlichkeit ist eine weitere Näherung, bei der die Hypothese ausgewählt wird, die am besten zu den Daten passt und keine A-priori-Wahrscheinlichkeiten verwendet. Dadurch ist sie einfacher, aber weniger präzise als das Bayes'sche Lernen. Beide Näherungen lösen das Problem der Inlösbarkeit, ersetzen es jedoch durch Optimierungsprobleme.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Kursleiter das Konzept der maximalen Wahrscheinlichkeit, also der Hypothese, die am besten zu den Daten passt. Dies kann jedoch dazu führen, dass alles angepasst wird, einschließlich des Rauschens, was zu einer Überanpassung führen kann. Während die Maximierung der Wahrscheinlichkeit Berechnungen vereinfachen kann, führt sie zu weniger genauen Vorhersagen als Bayes'sche und MAP-Vorhersagen. Das Optimierungsproblem, das sich aus der Maximierung der Wahrscheinlichkeit ergibt, kann immer noch unlösbar sein, aber viele Algorithmen im Kurs werden die Wahrscheinlichkeit aus statistischer Sicht maximieren. Abschließend diskutiert der Dozent die Frage, wie viele Daten für verschiedene Probleme benötigt werden, die zum Bereich der Lerntheorie gehört und subjektiv von der Größe des Hypothesenraums abhängt.
  
  
• 01:10:00 In diesem Abschnitt schließt der Redner die Vorlesung ab, erwähnt jedoch, dass er in der nächsten Vorlesung noch einige Folien behandeln wird, die für die Aufgabenstellung wichtig sein werden. Er erwähnt auch, dass der Algorithmus selbst dann, wenn einige der Verhältnisse nicht realisierbar sind, immer noch in Richtung der Hypothese konvergiert, die innerhalb des gegebenen Raums am besten eine Vorhersage treffen kann.