Maschinelles Lernen und neuronale Netze - Seite 9

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Teil 2/2 des vollständigen Kurses „Maschinelles Lernen“ – Maschinelles Lernen lernen 10 Stunden | Lernprogramm für maschinelles Lernen | Edureka

Der Einfachheit halber stellen wir einen allgemeinen Zeitplan und dann einen detaillierten für jeden Teil bereit. Sie können direkt zum richtigen Moment gehen, in einem für Sie bequemen Modus schauen und nichts verpassen.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Dieses Video-Tutorial zum maschinellen Lernen erklärt zunächst die Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie maschinelles Lernen funktioniert, indem Muster aus Datensätzen extrahiert werden. Die verschiedenen Kategorien des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, werden zusammen mit ihren Anwendungsfällen in verschiedenen Sektoren wie Banken, Gesundheitswesen und Einzelhandel erläutert. Deep Learning wird auch als spezifische Art des maschinellen Lernens eingeführt, das auf künstliche neuronale Netze angewiesen ist, um komplexe Funktionsabbildungen zu lernen. Das Tutorial behandelt auch die Verwendung von Anaconda Navigator mit dem Jupyter-Notebook und zeigt, wie Sie verschiedene Modelle für maschinelles Lernen mit dem Iris-Dataset erstellen.
   
   
2. 01:00:00 - 02:00:00 Dieser Teil behandelt eine Reihe von Themen, darunter explorative Datenanalyse, Erstellen von Validierungsdatensätzen, Erstellen von Modellen, grundlegende Statistiken, Stichprobentechniken, Maße der zentralen Tendenz und Variabilität, Ereigniswahrscheinlichkeit, Informationsgewinn und Entropie, Entscheidungsbäume und Konfusionsmatrix. Das Tutorial bietet ein umfassendes Verständnis für jedes Thema und seine praktischen Auswirkungen auf das maschinelle Lernen. Das Tutorial betont die Bedeutung von statistischem Wissen, Datenanalyse und Interpretation für den Aufbau eines erfolgreichen Modells.
   
   
3. 02:00:00 - 03:00:00 Dieses Video behandelt verschiedene Themen, angefangen von den Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilung über lineare und logistische Regression bis hin zu Hypothesentests und überwachten Lernalgorithmen. Der Kursleiter erklärt die verschiedenen Arten von Wahrscheinlichkeiten und demonstriert Wahrscheinlichkeitsprobleme, während er auch das Konzept des Konfidenzintervalls und Hypothesentests beim maschinellen Lernen behandelt. Das Video bietet auch Einblicke in überwachte Lernalgorithmen wie lineare Regression, logistische Regression und Random Forests. Abschließend erklärt der Kursleiter, wie die Regressionsgeradengleichung mit der Methode der kleinsten Quadrate berechnet und bestimmt wird, und führt das Konzept von R-Quadrat als Maß für die Datenanpassung ein.
   
   
4. 03:00:00 - 04:00:00 Während des gesamten Videos verwendet der Sprecher reale Beispiele, um zu demonstrieren, wie Konzepte des maschinellen Lernens angewendet werden, wie z. B. die Verwendung eines Datensatzes von Kopfgrößen und Gehirngewichten, um eine lineare Beziehung zu finden oder zu analysieren Titanic-Katastrophe, um festzustellen, welche Faktoren die Überlebensrate eines Passagiers beeinflussen. Darüber hinaus hebt der Referent die Bedeutung von Datenwrangling und -bereinigung hervor, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten, bevor er sich mit der Skalierung von Eingabewerten befasst und das Konzept der Klassifizierung einführt.
   
   
5. 04:00:00 - 05:00:00 Dieser Abschnitt des Machine Learning-Kurses behandelt das Konzept von Entscheidungsbäumen und wie sie für Klassifizierungsprobleme verwendet werden können. Das Video-Tutorial erläutert den Prozess zum Erstellen eines Entscheidungsbaums, einschließlich der Auswahl des Wurzelknotens basierend auf dem Informationsgewinn und dem Beschneiden des Baums, um die Genauigkeit zu verbessern. Der Abschnitt behandelt auch die Verwendung von Random Forest, einer Sammlung von Entscheidungsbäumen, für die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen wie Bankwesen und Marketing. Der Referent bietet Codierungsbeispiele und eine Schritt-für-Schritt-Erklärung des Algorithmus, sodass Anfänger ihn leicht verstehen können.
   
   
6. 05:00:00 - 06:00:00 Das Video bietet einen Überblick über verschiedene maschinelle Lernalgorithmen, darunter Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) und Naive Bayes. Das Video erklärt, wie der Random-Forest-Algorithmus im Bankwesen verwendet wird, um festzustellen, ob ein Kreditantragsteller zahlungsunfähig oder nicht zahlungsunfähig wird, wie der KNN-Algorithmus verwendet werden kann, um die T-Shirt-Größe eines Kunden vorherzusagen, und wie die Naive Bayes Algorithmus kann zur E-Mail-Filterung und Spam-Erkennung verwendet werden. Das Video erklärt auch das Bayes-Theorem und wie es in realen Szenarien mithilfe eines Datensatzes implementiert werden kann. Darüber hinaus bietet der Kursleiter praktische Beispiele und Demonstrationen zur Implementierung dieser Algorithmen mit Python und der scikit-learn-Bibliothek.
   
   
7. 06:00:00 - 07:00:00 Dieser Abschnitt des Tutorials „Machine Learning Full Course“ behandelt mehrere fortgeschrittene Themen, darunter Support Vector Machines, Clustering-Methoden (einschließlich K-Means, Fuzzy C-Means und hierarchisches Clustering), Warenkorbanalyse, Association Rule Mining und Reinforcement Learning. Der A-priori-Algorithmus wird ausführlich für häufiges Itemset-Mining und Generieren von Assoziationsregeln erläutert, und ein Beispiel wird anhand von Online-Transaktionsdaten aus einem Einzelhandelsgeschäft bereitgestellt. Das Video befasst sich auch mit den Konzepten von Wert und Aktionswert, Markov-Entscheidungsprozess und Exploration versus Exploitation beim Reinforcement Learning. Anhand eines Problemszenarios mit autonomen Robotern in einer Automobilfabrik wird Reinforcement Learning in Aktion veranschaulicht.
   
   
8. 07:00:00 - 07:50:00 Dieses Video-Tutorial zum maschinellen Lernen behandelt verschiedene Themen, darunter die Bellman-Gleichung, Q-Learning, technische Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, Gehaltstrends und Stellenbeschreibungen sowie die Verantwortlichkeiten eines Machine-Learning-Ingenieurs. Das Tutorial betont die Bedeutung technischer Fähigkeiten wie Programmiersprachen, lineare Algebra und Statistik sowie nicht-technischer Fähigkeiten wie Geschäftssinn, effektive Kommunikation und Branchenkenntnisse. Der Redner diskutiert auch verschiedene Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen, die man erkunden kann, wie Tensorflow.js, DensePose und BERT. Insgesamt bietet das Tutorial einen umfassenden Überblick über maschinelles Lernen und seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Detaillierter Zeitplan für Teile des Videokurses

Teil 5

• 04:00:00 In diesem Abschnitt des Videokurses zum maschinellen Lernen stellt der Kursleiter Beispiele für prädiktive Analysen und deren Anwendung auf die Klassifizierung verschiedener Gegenstände wie Obst, Autos, Häuser und mehr vor. Die Vorlesung behandelt verschiedene Klassifikationstechniken, darunter Entscheidungsbaum, Random Forest, k-nächster Nachbar und Naive Bayes. Der Entscheidungsbaum verwendet eine grafische Darstellung möglicher Lösungen für eine Entscheidung, während Random Forest mehrere Entscheidungsbäume erstellt und sie für eine höhere Genauigkeit zusammenführt. K-Nearest Neighbor ist eine Klassifizierungstechnik, die auf dem Bayes-Theorem basiert, und Naive Bayes ist ein einfach zu implementierender Algorithmus, der für die Dokumentenklassifizierung verwendet wird.
  
  
• 04:05:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video verschiedene maschinelle Lernalgorithmen wie den K-nächsten Nachbarn (KNN) und Entscheidungsbäume. KNN ist ein Klassifizierungsalgorithmus, der ein Objekt basierend auf dem Ähnlichkeitsmaß seiner nächsten Nachbarn einer Kategorie zuordnet. Es kann für verschiedene Anwendungen verwendet werden, einschließlich visueller Mustererkennung und Analyse von Einzelhandelstransaktionen. Andererseits sind Entscheidungsbäume grafische Darstellungen aller möglichen Lösungen für eine Entscheidung basierend auf bestimmten Bedingungen. Sie sind interpretierbare Modelle, die es Benutzern ermöglichen zu verstehen, warum ein Klassifikator eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Das Video endet mit einem realen Szenario der Verwendung eines Entscheidungsbaums beim Anrufen von Kreditkartenunternehmen.
  
  
• 04:10:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Kursleiter Entscheidungsbäume beim maschinellen Lernen. Er verwendet ein Beispiel für die Entscheidung, ob er ein Stellenangebot annimmt oder nicht, und erstellt einen Entscheidungsbaum auf der Grundlage verschiedener Bedingungen wie Gehalt, Pendelzeit und ob das Unternehmen kostenlosen Kaffee anbietet oder nicht. Anschließend erläutert er den Prozess zum Erstellen eines Entscheidungsbaums und den verwendeten Algorithmus namens CART – Classification and Regression Tree Algorithm. Er behandelt auch die Terminologie von Entscheidungsbäumen, einschließlich Wurzelknoten, Blattknoten und Aufteilung. Abschließend erklärt er, wie Fragen für den Baum durch den Datensatz bestimmt werden und wie Unsicherheit mithilfe der Gini-Verunreinigungsmetrik quantifiziert werden kann.
  
  
• 04:15:00 In diesem Abschnitt stellt das Video Entscheidungsbäume vor und erklärt das Konzept des Teilens und Beschneidens von Zweigen oder Teilbäumen sowie der übergeordneten und untergeordneten Knoten in einem Entscheidungsbaum. Das Video führt auch durch den Prozess des Entwurfs eines Entscheidungsbaums und der Bestimmung des besten Attributs basierend auf der Berechnung des höchsten Informationsgewinns, der durch die Abnahme der Entropie gemessen wird, nachdem Daten auf der Grundlage eines Attributs aufgeteilt wurden. Das Video erklärt das Konzept der Entropie als Maß für die Unreinheit oder Zufälligkeit der analysierten Daten.
  
  
• 04:20:00 In diesem Abschnitt des Videos wird das Konzept der Entropie und des Informationsgewinns in Entscheidungsbäumen erklärt. Die mathematische Formel für die Entropie wird eingeführt, und es wird gezeigt, dass der Wert der Entropie maximal ist, wenn die Wahrscheinlichkeit von Ja und Nein gleich ist, und Null, wenn die Wahrscheinlichkeit von Ja oder Nein gleich Eins ist. Es wird auch erklärt, dass der Informationsgewinn die Verringerung der Entropie misst und dabei hilft, das Attribut auszuwählen, das als Entscheidungsknoten im Entscheidungsbaum ausgewählt werden soll. Es wird ein schrittweises Beispiel für die Berechnung der Entropie und des Informationsgewinns für verschiedene Attribute in einem Datensatz gegeben, um den Wurzelknoten für den Entscheidungsbaum auszuwählen.
  
  
• 04:25:00 In diesem Abschnitt des Machine Learning-Kurses lernen wir den Prozess der Berechnung des Informationsgewinns in Entscheidungsbäumen kennen. Die verwendete Formel ist die Entropie des gesamten Abtastraums minus der gewichteten durchschnittlichen X-Entropie jedes Merkmals. Der Informationsgewinn wird zuerst für den Outlook-Parameter berechnet, gefolgt vom Wendy-Parameter. Die Entropie jedes Merkmals wird bestimmt, indem die Wahrscheinlichkeit von Ja und Nein für einen gegebenen Parameter berechnet wird. Die von Wendy entnommenen Informationen sind die Summe der Informationen, die entnommen werden, wenn Wendy wahr und falsch ist. Der letzte Schritt besteht darin, die von Wendy gewonnenen Informationen zu berechnen, dh die Gesamtentropie abzüglich der von Wendy entnommenen Informationen.
  
  
• 04:30:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video das Konzept des Informationsgewinns und des Kürzens des Entscheidungsbaums. Der Informationsgewinn wird berechnet, um zu bestimmen, welches Attribut als Wurzelknoten für den Entscheidungsbaum auszuwählen ist. Das Video zeigt, wie ein Entscheidungsbaum mit dem CART-Algorithmus und Python erstellt wird, und erklärt auch, wann Entscheidungsbäume anderen Algorithmen für maschinelles Lernen vorzuziehen sind. Der Abschnitt schließt mit einer Einführung in Jupyter Notebook und einem Beispieldatensatz für den Entscheidungsbaumklassifikator.
  
  
• 04:35:00 In diesem Abschnitt geht das Video-Tutorial durch verschiedene Funktionen und Klassen, die zum Erstellen eines Entscheidungsbaums beim maschinellen Lernen verwendet werden. Der Trainingsdatensatz wird mit Beispielen und Beschriftungen definiert, und Kopfspalten werden für Druckzwecke hinzugefügt. Das Lernprogramm zeigt dann, wie Sie eindeutige Werte finden und verschiedene Beschriftungstypen innerhalb des Datensatzes zählen sowie testen, ob ein Wert numerisch ist oder nicht. Das Tutorial definiert dann eine Frageklasse, die verwendet wird, um den Datensatz basierend auf einer Spalte und ihrem Wert zu partitionieren, und eine Funktion zur Berechnung der Gini-Verunreinigung und des Informationsgewinns wird ebenfalls vorgestellt. Schließlich wird eine Funktion zum Aufbau des Entscheidungsbaums unter Verwendung dieser zuvor definierten Funktionen und Klassen definiert.
  
  
• 04:40:00 In diesem Abschnitt bietet das Video eine schrittweise Erklärung des Entscheidungsbaumalgorithmus und wie er für Klassifizierungsprobleme verwendet werden kann. Das Tutorial enthält Programmierbeispiele und erläutert die Konzepte von Informationsgewinn, Blattknoten, Frageknoten und rekursivem Verzweigungsaufbau. Der letzte Teil des Videos stellt Random Forest als Lösung vor, um Modelle aus Daten zu lernen und die Entscheidungsfindung mit einem einfachen Anwendungsfall der Kreditrisikoerkennung für Kreditkartenunternehmen zu lenken. Ziel ist es, betrügerische Transaktionen zu identifizieren, bevor zu großer finanzieller Schaden entsteht, da der geschätzte Verlust aufgrund nicht autorisierter Transaktionen in den USA im Jahr 2012 6,1 Milliarden US-Dollar betrug.
  
  
• 04:45:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Verwendung von Prädiktorvariablen bei der Vorhersage, ob ein Kreditantrag genehmigt werden soll oder nicht, und wie Random Forest zur Minimierung von Verlusten beitragen kann. Der Referent demonstriert ein Szenario, in dem zwei Prädiktorvariablen, Einkommen und Alter, verwendet werden, um zwei Entscheidungsbäume zu implementieren, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Antragsteller einen Kredit zurückzahlt. Wenn das Einkommen des Antragstellers über 35.000 US-Dollar liegt oder er eine gute Kredithistorie hat, wird der Kreditantrag wahrscheinlich genehmigt. Wenn der Antragsteller jung und Student ist, ein Bankguthaben von weniger als 5 Lakhs hat oder eine hohe Verschuldung hat, wird der Kreditantrag wahrscheinlich abgelehnt.
  
  
• 04:50:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video, wie Random Forests für die Entscheidungsfindung funktionieren, indem die Ergebnisse verschiedener Entscheidungsbäume zusammengestellt werden. Random Forests sind eine Sammlung von Entscheidungsbäumen, die aus einem Bruchteil des Datensatzes und einer bestimmten Anzahl von Merkmalen erstellt werden, die zufällig ausgewählt werden. Der Algorithmus ist vielseitig und kann sowohl Regressions- als auch Klassifizierungsaufgaben ausführen. Das Video zeigt anhand eines Beispiels, wie Random Forests funktionieren, indem man es damit vergleicht, einen Freund nach seiner Meinung zum Ansehen eines Films zu fragen. Der Freund würde Fragen stellen, die zu einer Entscheidung führen würden, ähnlich wie ein zufälliger Wald die Ergebnisse verschiedener Entscheidungsbäume zusammenstellen würde, um eine endgültige Entscheidung zu treffen.
  
  
• 04:55:00 In diesem Abschnitt gibt der Referent ein Beispiel dafür, wie Entscheidungsbäume funktionieren und wie sie mit Random Forest kompiliert werden können. Er erklärt, wie Entscheidungsbäume verwendet werden können, um festzustellen, ob eine Person einen Film sehen möchte oder nicht. Er spricht auch darüber, wie die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume kombiniert werden können, um eine endgültige Entscheidung zu treffen. Der Redner erklärt weiter, dass Random Forest in verschiedenen Bereichen weit verbreitet ist, darunter Bankwesen, Medizin, Landnutzung und Marketing.
  
  

Teil 6

• 05:00:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die verschiedenen Branchen, in denen der Random-Forest-Algorithmus verwendet wird. Eines der Hauptbeispiele ist, wie Banken Random Forest verwenden, um festzustellen, ob ein Kreditantragsteller ausgefallen oder nicht ausgefallen ist, und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Der medizinische Bereich ist ein weiterer Bereich, in dem der Algorithmus verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine Person an einer bestimmten Krankheit leidet, indem ihre Krankengeschichte und verschiedene Prädiktorvariablen analysiert werden. Random Forest wird auch verwendet, um die Landnutzung herauszufinden, bevor eine Industrie in einem bestimmten Gebiet gegründet wird. Im Marketing wird der Algorithmus verwendet, um Kundenabwanderung zu identifizieren, indem deren Aktivität, Kaufhistorie und Affinität zu bestimmten Produkten oder Anzeigen verfolgt werden. Das Video erklärt dann Schritt für Schritt die Funktionsweise des Random-Forest-Algorithmus, beginnend mit der Auswahl einiger zufälliger Merkmale aus der Gesamtzahl der Prädiktorvariablen im Datensatz.
  
  
• 05:05:00 In diesem Abschnitt wird der Random-Forest-Algorithmus am Beispiel der Vorhersage erläutert, ob ein Sportspiel aufgrund der Wetterbedingungen der letzten 14 Tage stattfinden wird. Der Algorithmus umfasst das Aufteilen des Datensatzes in Teilmengen, das Auswählen einer bestimmten Anzahl von Merkmalen, das Berechnen der besten Aufteilung für jeden Knoten und das Aufteilen der Knoten in Tochterknoten. Dies wird wiederholt, bis die Blattknoten eines Entscheidungsbaums erreicht sind, und dann wird der Vorgang für Entscheidungsbäume mehrmals wiederholt. Abschließend werden die Ergebnisse aller unterschiedlichen Entscheidungsbäume mittels Mehrheitsvotum zusammengestellt, was zu einer endgültigen Vorhersage führt.
  
  
• 05:10:00 In diesem Abschnitt wird die Bedeutung von Teilmengen von Entscheidungsbäumen in Random Forests diskutiert, wobei jede Teilmenge unterschiedliche Variablen berücksichtigt. Die Entscheidungsbäume stellen auch eine genaue Ausgabe sicher, indem sie die Varianz über mehrere Bäume mitteln, anstatt sich nur auf einen Baum zu verlassen. Random Forests sind vielseitig, da sie sich sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsprobleme gut eignen, skalierbar sind und eine minimale Eingabevorbereitung erfordern. Darüber hinaus führen sie eine implizite Merkmalsauswahl durch, die zufällige Merkmale für jede Entscheidungsbaumimplementierung auswählt, wodurch sie sich alle voneinander unterscheiden.
  
  
• 05:15:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video zwei wichtige maschinelle Lernalgorithmen: Random Forest und K-Nearest Neighbor (KNN). Random Forest ist ein Entscheidungsfindungsmodell, das große Datenmengen verarbeiten kann, indem mehrere Entscheidungsbäume implementiert werden, die gleichzeitig ausgeführt werden. Es verfügt über Methoden zum Ausgleichen von Fehlern in unausgeglichenen Datensätzen, wodurch verhindert wird, dass das Modell auf eine bestimmte Klasse ausgerichtet ist. KNN hingegen ist ein einfacher Algorithmus, der alle verfügbaren Fälle speichern und neue Daten basierend auf dem Ähnlichkeitsmaß klassifizieren kann. Das Video erklärt weiter, wie KNN in Suchanwendungen verwendet wird, und bietet Beispiele für industrielle Anwendungen sowohl für Random Forest als auch für KNN, wie z. B. Empfehlungssysteme und Konzeptsuche.
  
  
• 05:20:00 In diesem Abschnitt wird der K-Nearest Neighbor (KNN)-Algorithmus erklärt. Der Algorithmus arbeitet nach dem Prinzip, die 'k' nächsten Nachbarn zu einem neuen Punkt auszuwählen, um seine Klasse vorherzusagen. Die Entfernung zwischen dem neuen Punkt und den vorhandenen Punkten wird mithilfe von Entfernungsmaßen wie der euklidischen und der Manhattan-Entfernung berechnet. Der optimale Wert von „k“ hängt vom Datensatz ab und kann durch Ausprobieren verschiedener Werte mithilfe von Kreuzvalidierungstechniken ermittelt werden. Ein praktisches Beispiel für die Verwendung des KNN-Algorithmus zur Vorhersage der T-Shirt-Größe eines Kunden basierend auf seiner Größe und seinem Gewicht wird ebenfalls demonstriert.
  
  
• 05:25:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video das Konzept des KNN-Algorithmus (K-Nearest Neighbor) und seine Implementierung mit Python. Der KNN-Algorithmus ist ein fauler Lerner, weil er die Trainingsdaten ohne eine Unterscheidungsfunktion von den Trainingsdaten speichert. Der Prozess umfasst die Verarbeitung der Daten, die Berechnung des Abstands zwischen zwei Dateninstanzen, die Auswahl der k-Nachbarn mit dem geringsten Abstand und die Generierung einer Antwort aus dem Datensatz. Die Implementierungsschritte umfassen das Laden der CSV-Datendatei, das Aufteilen der Daten in einen Trainings- und einen Testdatensatz und das Berechnen der Ähnlichkeit zwischen zwei Instanzen unter Verwendung des euklidischen Distanzmaßes. Das Video zeigt dann die Implementierung des Algorithmus mit Jupyter Notebook und Python.
  
  
• 05:30:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Implementierung des Algorithmus K Nearest Neighbors (KNN) in Python. Der Kursleiter demonstriert, wie man die euklidische Distanz zwischen zwei Datenpunkten berechnet und wie man die K nächsten Nachbarn findet, indem man die Get Neighbours-Funktion verwendet. Das Video behandelt auch die Get-Response-Funktion, die es jedem Nachbarn ermöglicht, für das Klassenattribut zu stimmen und die Mehrheitsstimme als Vorhersage bestimmt. Die Get-Genauigkeitsfunktion wird ebenfalls diskutiert, um die Genauigkeit des Modells zu bewerten. Schließlich werden alle Funktionen zu einer Hauptfunktion zusammengefasst, um den KNN-Algorithmus unter Verwendung des Iris-Datensatzes mit einer Genauigkeitsrate von 90,29 % zu implementieren.
  
  
• 05:35:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video den Naive-Bayes-Algorithmus, eine Klassifikationstechnik, die auf dem Bayes-Theorem basiert und von der Unabhängigkeit der Prädiktoren ausgeht. Naive Bayes geht davon aus, dass das Vorhandensein eines bestimmten Merkmals in einer Klasse nicht mit dem Vorhandensein eines anderen Merkmals zusammenhängt und alle diese Eigenschaften unabhängig voneinander zur Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses beitragen. Das Bayes-Theorem beschreibt die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf der Grundlage der Vorkenntnisse der mit dem Ereignis verbundenen Bedingungen und hilft dabei, die bedingte Wahrscheinlichkeit herauszufinden. Das Video zeigt ein Beispiel mit einem Kartenspiel zur Veranschaulichung des Satzes von Bayes und zeigt den Beweis des Satzes, der eine schöne Interpretation im Falle einer beliebigen Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Ereignisse A und B hat.
  
  
• 05:40:00 In diesem Abschnitt stellt das Video das Bayes-Theorem vor und wie es in realen Szenarien mithilfe eines Datensatzes implementiert werden kann. Die Wahrscheinlichkeitstabelle und die Häufigkeitstabelle können für jedes Attribut des Datensatzes generiert und dann verwendet werden, um die A-priori- und A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten unter Verwendung des Bayes-Theorems zu berechnen. Es wird ein Beispiel gegeben, bei dem das Bayes-Theorem verwendet wird, um zu bestimmen, ob basierend auf den Wetterbedingungen gespielt werden soll oder nicht. Das Video diskutiert weiter die industriellen Anwendungsfälle des Bayes-Theorems, insbesondere in der Nachrichtenkategorisierung oder Textklassifizierung.
  
  
• 05:45:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video den Naive-Bayes-Klassifikator, eine beliebte statistische Technik, die für die E-Mail-Filterung und Spam-Erkennung verwendet wird. Der Algorithmus verwendet Bag-of-Words-Funktionen, um Spam-E-Mails zu identifizieren, und funktioniert, indem er die Verwendung von Tokens in Spam- und Nicht-Spam-E-Mails korreliert. Das Bayes-Theorem wird dann verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht. Das Video berührt auch kurz die Wirksamkeit des Naive Bayes-Klassifikators in medizinischen Anwendungen aufgrund seiner Fähigkeit, alle verfügbaren Informationen zu verwenden, um die Entscheidung zu erklären, und in der Wetterprognose, da seine späteren Wahrscheinlichkeiten verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit jeder Klassenbezeichnung zu berechnen Eingabedaten.
  
  
• 05:50:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Verwendung der scikit-learn-Python-Bibliothek zum Erstellen einer systematischen Abweichung und eines Modells, insbesondere der verfügbaren Modelltypen wie Gauß, Multinomial und Binomial. Das Video zeigt auch ein Beispiel dafür, wie der Algorithmus verwendet werden kann, um den Ausbruch von Diabetes bei Patienten vorherzusagen, wobei ihre medizinischen Daten als Attribute verwendet werden. Der Prozess ist in vier Schritte unterteilt: Handhabung der Daten, Zusammenfassung der Daten, Vorhersagen und Bewertung der Genauigkeit. Das Video bietet eine Funktion zum Laden von CSV-Daten und zum Konvertieren der Elemente in Float, während die Daten auch in Trainings- und Bewertungssätze aufgeteilt werden.
  
  
• 05:55:00 In diesem Abschnitt des Tutorials erklärt der Kursleiter den Prozess zum Erstellen eines Modells mit dem Navy Base-Algorithmus beim maschinellen Lernen. Er erklärt den Prozess der Zusammenfassung von Trainingsdaten und der Berechnung des Mittelwerts und der Standardabweichung für jedes Attribut. Anschließend demonstriert er, wie man mithilfe der Zusammenfassungen, die aus den Trainingsdaten und der Gaußschen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion erstellt wurden, Vorhersagen treffen kann. Abschließend zeigt er, wie die Genauigkeit des Modells geschätzt werden kann, indem Vorhersagen für jede Dateninstanz in den Testdaten getroffen und das Genauigkeitsverhältnis berechnet werden.

Teil 7

• 06:00:00 In diesem Abschnitt fasst der Kursleiter zunächst den Prozess der Implementierung eines Naive-Bayes-Klassifikators mit Python von Grund auf zusammen. Da die scikit-learn-Bibliothek jedoch bereits eine vordefinierte Funktion für Naive Bayes enthält, zeigt der Dozent am Beispiel des berühmten Irisblüten-Datensatzes, wie man das Gaussian NB-Modell aus der sklearn-Bibliothek verwendet. Zuerst werden die notwendigen Bibliotheken wie Metriken und Sklearn importiert, dann die Daten geladen und das Modell angepasst. Der Ausbilder zeigt dann, wie Vorhersagen getroffen werden, und fasst das Modell zusammen, indem er die Konfusionsmatrix und den Klassifizierungsbericht berechnet. Abschließend wird in das Thema Support-Vektor-Maschinen eingeführt und der Dozent erklärt, wie SVM funktioniert und seine verschiedenen Funktionen und Anwendungen in der realen Welt.
  
  
• 06:05:00 In diesem Abschnitt lernen wir etwas über Support Vector Machines (SVM), einen überwachten Lernalgorithmus, der für Klassifizierungszwecke verwendet wird. Es verwendet eine Hyperebene als Entscheidungsgrenze zwischen verschiedenen Datenklassen und kann verwendet werden, um mehrere trennende Hyperebenen zu erzeugen, um die Daten in Segmente zu unterteilen. SVM kann sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsprobleme verwendet werden und nutzt die SVM-Kernelfunktionen, um nichtlineare Daten zu klassifizieren. Das Grundprinzip von SVM besteht darin, eine Hyperebene zu zeichnen, die zwei Datenklassen am besten trennt, und eine optimale Hyperebene hat einen maximalen Abstand von den Stützvektoren mit dem maximalen Spielraum. SVM wird verwendet, um Daten unter Verwendung einer Hyperebene so zu klassifizieren, dass der Abstand zwischen der Hyperebene und den Stützvektoren maximal ist.
  
  
• 06:10:00 In diesem Abschnitt des Video-Tutorials erklärt der Dozent, wie man mit Datensätzen umgeht, die nicht mit einer geraden Linie getrennt werden können, indem er sie mit Kernel-Funktionen in lineare Datensätze umwandelt. Ein einfacher vorgestellter Trick besteht darin, die beiden Variablen X und Y in einen neuen Merkmalsraum umzuwandeln, der eine neue Variable namens Z enthält, um die Daten in einem dreidimensionalen Raum zu visualisieren, in dem eine Trennlinie zwischen den beiden Datenklassen deutlicher ist. Das Tutorial stellt auch einen praktischen Anwendungsfall von SVM als Klassifikator vor, der bei der Krebsklassifizierung verwendet wird, wobei der SVM-Klassifikator selbst für einen kleinen Datensatz genau funktionierte. Dann lehrt das Tutorial über unüberwachtes Lernen und wie es verwendet wird, um Eingabedaten basierend auf ihren statistischen Eigenschaften zu gruppieren, wobei Clustering der Prozess der Aufteilung der Datensätze in Gruppen ist, die aus ähnlichen Datenpunkten bestehen.
  
  
• 06:15:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept des Clustering erklärt, das einer der Algorithmen für unüberwachtes Lernen ist. Clustering wird verwendet, um die intrinsische Gruppe oder Partitionierung eines Satzes unbeschrifteter Datenpunkte zu identifizieren. Es gibt drei Arten von Clustering: exklusives Clustering, überlappendes Clustering und hierarchisches Clustering. K-Means-Clustering, eine exklusive Clustering-Methode, gruppiert ähnliche Datenpunkte in einer vordefinierten Anzahl von Clustern. Der Algorithmus beginnt damit, die Anzahl der Cluster zu definieren und den Schwerpunkt zu finden, berechnet dann die euklidische Entfernung jedes Punkts vom Schwerpunkt und weist den Punkt dem nächstgelegenen Cluster zu. Diese Schritte werden wiederholt, bis die Schwerpunkte der neuen Cluster sehr nahe an den vorherigen liegen. Clustering wird in verschiedenen Branchen wie Marketing, Öl- und Gasexploration und Filmempfehlungssystemen eingesetzt.
  
  
• 06:20:00 In diesem Abschnitt des Videos wird die Ellbogenmethode zur Bestimmung der Anzahl von Clustern beim K-Means-Clustering besprochen. Die Summe des quadratischen Fehlers (SSE) wird berechnet und gegen die Anzahl der Cluster aufgetragen, um den Ellbogenpunkt zu identifizieren, der die optimale Anzahl von Clustern angibt. Die Vor- und Nachteile der K-Means-Clusterbildung werden skizziert, und es wird angemerkt, dass die Methode einfach und verständlich ist, aber schwierig zu verwenden, wenn die richtige Anzahl von Clustern nicht bekannt ist, und sie kann keine verrauschten Daten und Ausreißer verarbeiten. Eine Demo des K-Means-Clustering wird anhand eines Datensatzes von 5.043 Filmen gezeigt, die basierend auf Facebook-Likes des Regisseurs und der Schauspieler geclustert sind.
  
  
• 06:25:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video drei Arten von Clustering-Methoden; k-Means-Clustering, Fuzzy-c-Means-Clustering und hierarchisches Clustering. Bei der k-Means-Methode werden die Daten in eine bestimmte Anzahl von Clustern eingepasst, während die Fuzzy-c-Means-Methode einem Objekt in jedem Cluster einen Zugehörigkeitsgrad von 0 bis 1 zuweist. Hierarchisches Clustering kombiniert Cluster von unten nach oben oder von oben nach unten, sodass der Algorithmus aussagekräftige Taxonomien erstellen kann, ohne vorher eine bestimmte Anzahl von Clustern anzunehmen. Zu den Nachteilen gehören jedoch die Empfindlichkeit gegenüber der anfänglichen Zuweisung, die Notwendigkeit, die Anzahl der Cluster oder den Zugehörigkeitsgrenzwert zu definieren, und nicht deterministische Algorithmen, die es schwierig machen, eine bestimmte Ausgabe zu erhalten.
  
  
• 06:30:00 In diesem Abschnitt des Videos wird das Konzept der Warenkorbanalyse besprochen. Die Warenkorbanalyse ist eine Technik, die von großen Einzelhändlern verwendet wird, um Verbindungen zwischen Artikeln aufzudecken, wobei das häufige Auftreten von Kombinationen von Artikeln in Transaktionen verwendet wird, um die Beziehungen zwischen diesen Artikeln zu identifizieren. Auf diese Weise können Einzelhändler vorhersagen, was Kunden wahrscheinlich kaufen werden, und bestimmte Kunden mit Angeboten oder Angeboten ansprechen
  Rabatte basierend auf ihrem Kaufverhalten. Zwei Algorithmen, die beim Assoziationsregel-Mining verwendet werden, werden diskutiert, nämlich die Assoziationsregel-Mining-Technik und der A-Priori-Algorithmus. Abschließend wird die Verwendung von Support-, Confidence- und Lift-Maßnahmen im Association Rule Mining anhand eines Beispiels erläutert und das Konzept der häufigen Itemsets eingeführt.
  
  
• 06:35:00 In diesem Abschnitt des vollständigen Machine Learning-Kurses erklärt der Kursleiter den A-priori-Algorithmus, der für häufiges Itemset-Mining und Generieren von Assoziationsregeln verwendet wird. Der A-priori-Algorithmus umfasst das Erstellen von Tabellen von Itemsets mit ihren Unterstützungswerten, das Ausführen von Pruning, um Sets mit Supportwerten unter einem bestimmten Schwellenwert zu eliminieren, und das Generieren häufiger Itemsets mit zunehmender Größe, bis keine mehr gefunden werden können. Der letzte Schritt umfasst das Generieren von Assoziationsregeln aus häufigen Itemsets mit minimalen Konfidenzwerten, die für die Warenkorbanalyse verwendet werden können. Ein Beispiel wird unter Verwendung von Online-Transaktionsdaten von einem Einzelhandelsgeschäft bereitgestellt.
  
  
• 06:40:00 In diesem Abschnitt taucht der Kursleiter in den Prozess der Datenbereinigung, der Konsolidierung von Elementen und der Generierung häufiger Elementsätze mit einer Unterstützung von mindestens sieben Prozent ein. Die Regeln werden dann mit der entsprechenden Unterstützung, Konfidenz und Anhebung erstellt und unter Verwendung des Standard-Pandas-Codes für große Anhebung sechs und hohe Konfidenz 0,8 gefiltert. Der Abschnitt behandelt auch Association Rule Mining und Reinforcement Learning, bei denen ein Agent in eine Umgebung versetzt wird, um durch das Ausführen bestimmter Aktionen zu lernen, Belohnungen oder Bestrafungen zu beobachten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um Belohnungen in einer bestimmten Situation zu maximieren. Ein Baby, das laufen lernt, wird als Analogie zum bestärkenden Lernen verwendet.
  
  
• 06:45:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video das Konzept des bestärkenden Lernens und seinen Prozess, an dem ein Agent und eine Umgebung beteiligt sind. Der Agent ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus, der Aktionen in der Umgebung durchführt, während die Umgebung dem Agenten den aktuellen Zustand liefert und ihn mit sofortiger Rückgabe belohnt, wenn eine bestimmte Phase abgeschlossen ist. Der Agent verwendet eine Richtlinie, eine Strategie, um seine nächste Aktion basierend auf seinem aktuellen Zustand zu finden. Der Wert ist die erwartete langfristige Rendite mit Rabatt, während der Aktionswert zunächst etwas verwirrend sein kann, aber das Video verspricht, es später zu erklären. Das Verständnis dieser Konzepte ist entscheidend für das Studium des Reinforcement Learning.
  
  
• 06:50:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Kursleiter die Konzepte von Wert und Aktionswert beim Reinforcement Learning. Der Wert ist die langfristige Rendite mit Rabatt, während der Aktionswert einen zusätzlichen Parameter hat, nämlich die aktuelle Aktion. Das Hauptziel des bestärkenden Lernens ist es, die Belohnung zu maximieren, und der Agent muss trainiert werden, die beste Aktion zu ergreifen, die die Belohnung maximiert. Die Diskontierung der Belohnung basiert auf einem Wert namens Gamma, und je größer der Diskontwert, desto geringer sind die Chancen des Agenten, Risiken zu erkunden und einzugehen. Darüber hinaus erklärt der Dozent die Konzepte von Exploration und Exploitation sowie den Markov-Entscheidungsprozess, der ein mathematischer Ansatz zur Abbildung einer Lösung im Reinforcement Learning ist. Das Hauptziel ist die Maximierung der Belohnungen durch die Wahl der optimalen Richtlinie.
  
  
• 06:55:00 In diesem Abschnitt erörtert der Kursleiter den Markov-Entscheidungsprozess und das bestärkende Lernen, das erforderlich ist, damit ein Roboter von seiner Umgebung lernen kann. Er veranschaulicht ein Problemszenario, bei dem es darum geht, den kürzesten Weg zwischen Punkt A und D mit den geringstmöglichen Kosten zu finden, indem er durch die Knoten A, B, C und D fährt. Er erklärt, dass die Menge der Zustände durch die Knoten bezeichnet wird , und die Aktion besteht darin, von einem Knoten zum anderen zu wechseln, während die Richtlinie der Pfad ist, der verwendet wird, um das Ziel zu erreichen. Die Belohnung sind die Kosten in jeder Kante, und die Maschine berechnet, welcher Weg der beste ist, um die maximale Belohnung zu erhalten. Der Ausbilder betont, wie wichtig es ist, verschiedene Notizen zu untersuchen, um die optimale Richtlinie zu finden, im Gegensatz zur Ausbeutung. Der Abschnitt enthält auch eine Diskussion über die Komponenten des Reinforcement Learning und ein Problemszenario mit autonomen Robotern in einer Automobilfabrik.

Teil 8

• 07:00:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept von Zuständen, Aktionen und Belohnungen im Zusammenhang mit der Erstellung einer Belohnungstabelle für einen Roboter in einer simulierten Umgebung erörtert. Die Aktionen, die ein Roboter ausführen kann, werden von seinem aktuellen Zustand bestimmt, und es werden Belohnungen vergeben, wenn ein Ort von einem bestimmten Zustand aus direkt erreichbar ist. Die Priorisierung eines bestimmten Standorts spiegelt sich in der Prämientabelle wider, indem er mit einer höheren Prämie verknüpft wird. Die Bellman-Gleichung wird eingeführt, um es dem Roboter zu ermöglichen, sich an Anweisungen zu erinnern, um fortzufahren, mit dem Ziel, den Wert eines bestimmten Zustands basierend auf der maximal erreichbaren Belohnung unter Berücksichtigung aller möglichen Aktionen zu optimieren. Die Gleichung ist eingeschränkt, um sicherzustellen, dass der Roboter eine Belohnung erhält, wenn er von einem gelben Raum in den grünen Raum geht.
  
  
• 07:05:00 In diesem Abschnitt erfahren wir mehr über die Bellman-Gleichung und ihre Bedeutung beim Reinforcement Learning und Q Learning. Die Bellman-Gleichung liefert den Wert für das Befinden in einem bestimmten Zustand und berechnet den Maximalwert für das Befinden in einem anderen Zustand. Der Rabattfaktor Gamma teilt dem Roboter mit, wie weit er vom Ziel entfernt ist. Die Bellman-Gleichung wird optimiert, um ein gewisses Maß an Zufälligkeit in Situationen zu integrieren, in denen die Ergebnisse teilweise zufällig sind und unter der Kontrolle des Entscheidungsträgers stehen, der den Markov-Entscheidungsprozess verwendet. Da wir uns über den nächsten Zustand oder Raum nicht sicher sind, werden alle wahrscheinlichen Wendungen, die der Roboter nehmen könnte, in die Gleichung aufgenommen.
  
  
• 07:10:00 In diesem Abschnitt des YouTube-Videos wird das Konzept der Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten zu jeder Wendung diskutiert, um die Expertise eines Roboters zu quantifizieren. Das Beispiel eines Roboters, der mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 % bzw. 20 % eine obere oder untere Kurve nimmt, wird mit einer Gleichung zur Berechnung des Werts des Wechsels in einen bestimmten Zustand unter Berücksichtigung der Stochastik der Umgebung angegeben. Die Idee der lebenden Strafe, die für jede Aktion, die der Roboter ausführt, eine Belohnung zuordnet, um die Qualität der Aktionen zu bewerten, wird eingeführt. Der Q-Lernprozess wird dann als eine Möglichkeit diskutiert, die Qualität einer Aktion zu bewerten, die ergriffen wird, um in einen Zustand zu wechseln, anstatt den möglichen Wert des Zustands zu bestimmen, in den man wechselt. Die Gleichung zur Berechnung der kumulativen Qualität der möglichen Aktionen, die der Roboter ausführen könnte, wird aufgeschlüsselt und eine neue Gleichung wird eingeführt, um die Wertfunktion durch eine Qualitätsfunktion zu ersetzen.
  
  
• 07:15:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept des Q-Lernens diskutiert, das eine Form des verstärkenden Lernens ist, das sich mit dem Erlernen des Werts einer Handlung in einem bestimmten Zustand befasst. Q-Learning verwendet eine einzelne Funktion Q, um Berechnungen zu vereinfachen, und die zeitliche Differenz, um Änderungen in der Umgebung im Laufe der Zeit zu erfassen. Der Roboter lernt, den besten Weg zu finden, indem er den Lagerstandort verschiedenen Zuständen zuordnet und die Aktionen für Übergänge zum nächsten Zustand definiert. Die Belohnungstabelle ist auch definiert, um Belohnungen für den Übergang von einem Zustand in einen anderen zuzuweisen. Die umgekehrte Zuordnung von Zuständen zurück zu dem ursprünglichen Ort wird ebenfalls zur Verdeutlichung in dem Algorithmus erwähnt.
  
  
• 07:20:00 In diesem Abschnitt erklärt das Tutorial den Q-Learning-Prozess anhand eines Beispiels eines Roboters, der mithilfe von Python-Code eine optimale Route in einem Lagerhaus findet. Die Q-Werte werden mit Nullen initialisiert und die Belohnungsmatrix wird in eine neue kopiert. Die Bellman-Gleichung wird verwendet, um die Q-Werte zu aktualisieren, und die optimale Route wird mit einem Startort initialisiert. Die While-Schleife wird für den Iterationsprozess verwendet, da die genaue Anzahl der Iterationen, die zum Erreichen der endgültigen Position erforderlich sind, unbekannt ist. Das Tutorial erwähnt auch einige Open-Source-Machine-Learning-Projekte wie TensorFlow.js, das zu einem beliebten Tool für die Entwicklung und Ausführung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen im Browser geworden ist.
  
  
• 07:25:00 In diesem Abschnitt spricht der Redner über verschiedene Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen, die man erkunden kann. Das erste diskutierte Projekt ist Detectron2, das von Facebook entwickelt wurde und ein hochmodernes Objekterkennungs-Framework ist, das in Python geschrieben ist. Dann gibt es DensePose, das bei der menschlichen Posenschätzung in freier Wildbahn helfen kann. Neben anderen Projekten gibt es Image Outpainting, mit dem die Grenzen jedes Bildes erweitert werden können, während Audio Processing für Aufgaben wie Audioklassifizierung und Fingerprinting verwendet werden kann. Es gibt auch das Astronet des Google-Gehirnteams für die Arbeit mit astronomischen Daten und das Google-KI-Sprachverarbeitungstool BERT. Weitere besprochene Projekte sind AutoML zum Erstellen und Erweitern einfacher Modelle mit TensorFlow und ein auf Reinforcement Learning basierendes Framework zum Erstellen von simulierten Humanoiden, um Skins mit mehreren Bewegungen zu imitieren.
  
  
• 07:30:00 In diesem Abschnitt des Videos hebt der Sprecher die verschiedenen technischen Fähigkeiten hervor, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Die Fähigkeiten reichen von der Programmierung in Sprachen wie Python, C++ und Java bis hin zum Verständnis von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Der Referent betont die Bedeutung der Vertrautheit mit Algorithmen, Merkmalsextraktion, Signalverarbeitungsalgorithmen und neuronalen Netzwerkarchitekturen. Der Referent betont auch den Wert eines starken mathematischen Hintergrunds im maschinellen Lernen und diskutiert die Notwendigkeit von Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Kombination mit Informatik. Die in diesem Abschnitt besprochenen technischen Fähigkeiten erfordern viel Übung und Konzentration, um sie zu meistern.
  
  
• 07:35:00 In diesem Abschnitt werden die notwendigen Fähigkeiten besprochen, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Technische Fähigkeiten sind unerlässlich, aber die Fähigkeit, Probleme und potenzielle Herausforderungen für das Unternehmenswachstum und neue Möglichkeiten zu erkennen, ist ebenfalls eine unverzichtbare Fähigkeit. Effektive Kommunikation ist entscheidend, um technische Erkenntnisse an nicht-technische Teammitglieder weiterzugeben. Rapid Prototyping und die Aktualisierung neuer Technologien sind ebenfalls erforderlich, um Ideen schnell zu iterieren und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Bonusfähigkeiten wie Physik, Reinforcement Learning und Computer Vision bieten einen Wettbewerbsvorteil, um auf dem Markt erfolgreich zu sein.
  
  
• 07:40:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video die Gehaltstrends und die Stellenbeschreibung eines Machine Learning Engineers. Das Durchschnittsgehalt eines Machine Learning Engineers in den USA beträgt 111.490 USD, während es in Indien bei etwa 7.19.646 INR liegt, was es zu einem gut bezahlten Beruf macht. Die Einstiegsgehälter reichen von 76.000 bis 251.000 US-Dollar pro Jahr, und der Bonus und die Gewinnbeteiligung hängen vom Projekt und dem Unternehmen ab. Programmiersprachen, Analysis und Statistik, Signalverarbeitung, angewandte Mathematik, neuronale Netze und Sprachverarbeitung sind entscheidende Fähigkeiten, die für einen Machine Learning Engineer erforderlich sind. Darüber hinaus untersuchen und transformieren sie datenwissenschaftliche Prototypen, entwerfen maschinelle Lernsysteme, erforschen und implementieren Algorithmen, entwickeln neue Anwendungen, wählen geeignete Datensätze und Datendarstellungsmethoden aus, führen Tests und Experimente durch und führen statistische Analysen und Feinabstimmungen durch.
  
  
• 07:45:00 In diesem Abschnitt werden die Hauptaufgaben eines Machine-Learning-Ingenieurs besprochen, die in erster Linie die Schulung und Umschulung von Systemen, die Erweiterung bestehender Machine-Learning-Bibliotheken und die Aktualisierung der Entwicklungen auf diesem Gebiet umfassen. Das Video geht dann auf die Elemente des Lebenslaufs eines Machine Learning Engineers ein, der ein klares Karriereziel, technische Fähigkeiten wie Programmiersprachen, Analysis, lineare Algebra und Statistik sowie nicht-technische Fähigkeiten wie Branchenkenntnisse beinhalten sollte und Problemlösungsfähigkeiten. Darüber hinaus betont das Video die Bedeutung von Kenntnissen in der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Audioanalyse im Bereich des maschinellen Lernens. Abschließend wird betont, dass die erfolgreichsten Machine-Learning-Projekte echte Schmerzpunkte ansprechen, was auf die Bedeutung von Branchenkenntnissen für einen Machine-Learning-Ingenieur hinweist.
  
  
• 07:50:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Diese Fähigkeiten umfassen nicht nur technisches Wissen, sondern auch Geschäftssinn und effektive Kommunikationsfähigkeiten. Der Ingenieur muss in der Lage sein, schnell Prototypen zu erstellen und sich über bevorstehende Änderungen auf dem Gebiet auf dem Laufenden zu halten. Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Statistik oder Mathematik kann hilfreich sein, ebenso wie Berufserfahrung in Informatik, Statistik oder Datenanalyse. Spezifische Projekte, die KI und die Arbeit mit neuronalen Netzen beinhalten, sind ebenfalls entscheidend, um einen Job als Ingenieur für maschinelles Lernen zu bekommen. Der Referent stellt fest, dass viele Unternehmen, von Amazon und Facebook bis hin zu Startups, für diese Position einstellen.

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Warum Neuronale Netze (fast) alles lernen können

Warum Neuronale Netze (fast) alles lernen können

In diesem Video wird erläutert, wie neuronale Netze fast alles lernen können, indem sie eine Funktion als Aktivierungsfunktion verwenden.
Das Netzwerk fügt nach und nach Neuronen hinzu, bis es die gewünschte Funktion lernt, auch wenn der Datensatz komplizierter ist als ursprünglich beabsichtigt. Das macht neuronale Netze zu einem mächtigen Werkzeug, um aus Daten zu lernen.

• 00:00:00 In diesem Video wird ein künstliches neuronales Netzwerk gezeigt, das die Form der Mandelbrot-Menge lernt, die ein komplexes Fraktal ist. Das Netzwerk ist in der Lage, die Funktion zu approximieren, die die Daten beschreibt, obwohl es keine lineare Funktion ist.
  
  
• 00:05:00 Das Video erklärt, wie neuronale Netze fast alles lernen können, indem sie eine Funktion als Aktivierungsfunktion verwenden und nach und nach Neuronen hinzufügen. Das Netzwerk lernt schließlich die gewünschte Funktion, auch wenn der Datensatz komplizierter ist als ursprünglich beabsichtigt.
  
  
• 00:10:00 Dieses Video erklärt, wie neuronale Netze verwendet werden können, um fast alles zu lernen, dank ihrer Fähigkeit, Daten in neue, nützliche Informationen umzuwandeln.

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ChatGPT, KI und AGI mit Stephen Wolfram

ChatGPT, KI und AGI mit Stephen Wolfram

Stephen Wolfram diskutiert eine Vielzahl von Themen, wie die API zwischen ChatGPT und Wolfram Alpha, Verständnis und Generierung natürlicher Sprache, rechnerische Irreduzibilität, semantische Grammatik in der Sprache, Programmierung natürlicher Sprache, die Koexistenz von KI und Menschen und die Grenzen der Definition von Axiomen komplexe Systeme. Er diskutiert auch die Fähigkeiten der KI in Bereichen wie analoges Denken und Wissensarbeit und die Herausforderung der KI, menschliche Prioritäten und Motivationen auszuwählen. Die rechnerische Irreduzibilität wird ebenfalls diskutiert, insbesondere wie sie auf der niedrigsten Betriebsebene im Universum ist. Wolfram betont die Notwendigkeit, rechnerische Irreduzibilität zu verstehen und damit zu arbeiten, um unser Verständnis der Welt um uns herum zu verbessern.

Stephen Wolfram erklärt, wie unsere rechnerischen Einschränkungen als Beobachter unsere Wahrnehmung des Universums beeinflussen, was zu unserem Verständnis der Gesetze der Physik führt. Er diskutiert auch das Potenzial für experimentelle Beweise, die die Diskretion des Raums beweisen könnten, und spricht über das von ihnen entwickelte Multi-Computer-Paradigma, das Auswirkungen auf verschiedene Bereiche haben könnte. Der Moderator dankt Wolfram für seine Einblicke und drückt seine Begeisterung für die zukünftige Videoserie „Beyond the Conversations“ aus.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert Stephen Wolfram die API zwischen Chat GPT und Wolfram Alpha, die es Benutzern ermöglicht, verschiedene im Manifest beschriebene Datenquellen zu verbinden. Er beschreibt das Abenteuer der Softwareentwicklung, das zur Erstellung des Plugins führte, sowie die Herausforderungen bei der Interaktion mit der KI, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Wolfram stellt fest, dass die Neurowissenschaften hinter dem Verständnis und der Generierung natürlicher Sprache noch nicht wissenschaftlich verstanden sind. Trotzdem ist es dem Team gelungen, die Schnittstellen von Chat GPT und Wolfram Alpha erfolgreich mit der neuen Welt von Language zu verknüpfen.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt Stephen Wolfram, was das Verstehen natürlicher Sprache für Wolfram Alpha bedeutet und wie es erreicht wird. Im Wesentlichen wird natürliche Sprache in präzise Computersprache umgewandelt, damit sie berechnet werden kann, und genau das tut Wolfram Alpha, da es ausschließlich zum Verständnis natürlicher Sprache erstellt wurde. Der Erfolg des LLM, dh des Chat-GPT, bei der Generierung von Wolfram-Sprachcode ist eine aufregende Entwicklung, die Wolfram aufgrund der Einheitlichkeit und des prinzipiellen Designs der Wolfram-Sprache für möglich hält. Obwohl Wolfram keine Meinung zu den Vor- oder Nachteilen der Verwendung des Open-Source-Lang-Chain-Wrappers hat, hält er die Kombination von Wolfram Alpha mit Sprache für eine nicht triviale Angelegenheit.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert Stephen Wolfram, wie Kinder und Sprachmodelle an das Sprachenlernen und die Verallgemeinerung herangehen. Er stellt fest, dass sowohl Kinder, die natürliche Sprachen lernen, als auch junge Studenten, die Computersprachen lernen, ihr Wissen oft auf eine Weise verallgemeinern, die logisch erscheint, aber nicht immer mit der Art und Weise übereinstimmt, wie die Sprache in der Praxis verwendet wird. Wolfram erörtert auch, wie die Wolfram Language und Wolfram Alpha als Werkzeug für die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und Menschen dienen können, um die Generierung von rechnerisch präzisem Code zu ermöglichen, der auf der Grundlage von menschlichem Feedback bearbeitet und verfeinert werden kann. Dieser Ansatz kann eine systematischere Erforschung der Natur und Tiefe großer Sprachmodelle ermöglichen.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert Wolfram das Konzept der computergestützten Irreduzibilität und seine Auswirkungen auf unsere Fähigkeit, das Verhalten komplexer Computersysteme zu verstehen und vorherzusagen. Er erklärt, dass unsere traditionelle Vorstellung von Wissenschaft zwar auf der Idee beruht, dass sie die Ergebnisse von Systemen vorhersagen kann, dass jedoch rechnerische Irreduzibilität in Wirklichkeit bedeutet, dass es möglicherweise keinen schnellen oder einfachen Weg gibt, das Verhalten solcher Systeme vorherzusagen. Er stellt jedoch fest, dass es immer noch Bereiche der rechnerischen Wiederverwendbarkeit gibt, die ein gewisses Maß an Vorhersagbarkeit ermöglichen, selbst in komplexen Systemen wie neuronalen Netzen. Insgesamt betont er, dass die rechnerische Irreduzibilität ein grundlegender Aspekt der Berechnung ist und etwas, das wir verstehen und mit dem wir arbeiten müssen, um unser Verständnis der Welt um uns herum zu verbessern.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt erläutert Stephen Wolfram, wie das Chatbot-Modell GPT zeigt, dass es eine semantische Grammatik in der Sprache gibt, die wir bisher nicht entdeckt haben. Er erklärt, dass wir zwar bereits über die syntaktische Grammatik der Sprache Bescheid wissen, die die spezifische Platzierung von Substantiven und Verben vorschreibt, aber noch viel darüber zu verstehen ist, wie Sätze als bedeutungsvoll angesehen werden können. Wolfram weist darauf hin, dass Aristoteles die syllogistische Logik auf die gleiche Weise entdeckt hat, wie Chatbot-Modelle ihre eigenen Muster entdeckt haben, die Regelmäßigkeiten der Sprache sind. Der Erfolg von Chatbot-Modellen deutet darauf hin, dass es eine zugrunde liegende semantische Grammatik gibt, die wir anzapfen können, und dies könnte es uns erleichtern, Sprache auf einer höheren Ebene darzustellen und neuronale Netze effizienter zu trainieren.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt erläutert Wolfram seine Begeisterung für die Verwendung von ChatGPT und wie es sich bei bestimmten praktischen Aufgaben als vielversprechend erwiesen hat, z. B. beim Generieren von Namen für Funktionen oder beim Erstellen von Textbausteinen für verschiedene Dokumente. Er spekuliert auch über das Potenzial der Verwendung von ChatGPT für die Interaktion mit Code und Grafiken in natürlicher Sprache, stellt jedoch fest, dass die Grenzen dessen, was ChatGPT produzieren kann und was Menschen genau verstehen und damit arbeiten können, noch erforscht werden müssen. Wolfram sieht ChatGPT als Teil eines breiteren Trends zu linguistischen Benutzerschnittstellen, die zukünftige Workflow- und Schnittstellenparadigmen prägen werden.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert der Informatiker Stephen Wolfram das Potenzial der Programmierung in natürlicher Sprache, einem Werkzeug, an dem er seit 2010 arbeitet und das es ermöglicht, Teile präziser Computersprache aus Eingaben in natürlicher Sprache zu generieren. Wolfram findet das Tool sehr nützlich, da es ermöglicht, komplexe Codeteile in mundgerechten Stücken zu schreiben, was besser zur Arbeitsweise der Menschen passt. Er glaubt, dass Menschen eher zu Strategen werden als zu Menschen, die die einzelnen Codezeilen schreiben, eine Rolle, die von KI übernommen wird, einschließlich dialogorientierter Benutzeroberflächen wie Copilot X und GPT. Die Idee von 10x Entwicklern könnte der Vergangenheit angehören, ersetzt durch Tausend X Entwickler, die von KI unterstützt und beschleunigt werden.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert Stephen Wolfram, wie die Verwendung von Computersprache durch Programmierer für andere in der Branche wie Zauberei erscheinen kann. Er betont die Nützlichkeit der Automatisierung vieler Prozesse, die andere Programmierer manuell ausführen. Wolfram merkt an, dass die Automatisierung dieser Prozesse Programmierern helfen kann, Gräben schneller zu graben und die Code-Bibliothek einfacher zu durchsuchen. Außerdem gibt er an, dass die Sachen, die er in der Grundlagenphysik gemacht hat, es ihm ermöglicht haben, nützliche Anwendungen in einem Zeitrahmen zu sehen, den er nicht erwartet hatte, was ihm eine „Glückssträhne“ bescherte. In Bezug auf KI und AGI glaubt er, dass, obwohl es bereits AIS in unserer Welt gibt, Überlegungen angestellt werden müssen, wie diese Systeme sicher und verantwortungsbewusst integriert werden können.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt diskutiert Wolfram die Koexistenz von KI und Menschen und wie wir mit ihnen interagieren können. Er schlägt vor, dass die menschliche Interaktion mit KI allgemeine Prinzipien für verschiedene KIs haben sollte, da eine Verfassung wahrscheinlich spröde und ineffektiv ist. Wolfram betont, dass der nächste Schritt bei der Entwicklung allgemeiner KI-Prinzipien darin besteht, sie in einem computergestützten Sprachansatz auszudrücken, der in Juristensprache verfassten Rechtscode verwenden kann, um Computersprachencode zu erstellen, um das Verständnis für Personen zu erleichtern, die eine Interaktion mit der KI suchen. Wolfram betont, dass das Patchen von KI-Code unvermeidlich ist, da es immer neue unerwartete Umstände geben wird, die neue Patches erfordern.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt spricht Wolfram über die Grenzen von Axiomen bei der Definition komplexer Systeme und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Schaffung ethischer Rahmenbedingungen für KI. Als Beispiel führt er Gödels Theorem und die Notwendigkeit einer unendlichen Anzahl von Axiomen an, um ganze Zahlen zu definieren. Wolfram stellt fest, dass es kein perfektes Theorem oder eine axiomatische Theorie der Ethik gibt und dass ethische Entscheidungen subjektiv sind und auf menschlichen Werten basieren. Er schlägt vor, dass die Schaffung eines Ökosystems von KIs möglicherweise ein Gleichgewicht im System herstellen könnte, ähnlich wie die Biologie das Gleichgewicht innerhalb von Ökosystemen aufrechterhält. Darüber hinaus diskutiert Wolfram die riesigen Datenmengen, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden können, einschließlich personenbezogener Daten, und stellt fest, dass einige Unternehmen bereits Einblicke in AGI in ihren Modellen sehen.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt erörtert Stephen Wolfram die potenziellen Fähigkeiten von KI- und AGI-Systemen in Bereichen wie analoges Denken und Wissensarbeit. Er sagt voraus, dass diese Systeme in der Lage sein werden, große Analogien herzustellen, die unter Menschen ungewöhnlich sind, und dass die Automatisierung der Wissensarbeit eine Verlagerung weg von spezialisierten Wissenstürmen hin zu mehr fächerübergreifendem Lernen erfordern wird. Auf die Frage nach dem Risiko von emergenter Handlungsfähigkeit und Motivation in diesen Systemen erklärt Wolfram, dass das Rechenuniversum möglicher Aktionen riesig ist und Menschen sich nur um einen kleinen Bruchteil davon kümmern. Die Herausforderung besteht darin, die Entdeckungen dieser Systeme mit Dingen zu verbinden, die Menschen wichtig sind, und negative Ergebnisse zu vermeiden, sollten diese Systeme Handlungsfähigkeit und zielsuchendes Verhalten erlangen.
  
  
• 00:55:00 In diesem Auszug diskutiert Stephen Wolfram die Herausforderung der KI, menschliche Prioritäten und Motivationen auszuwählen. Während KI beeindruckende Rechensysteme erzeugen kann, stimmt sie nicht unbedingt mit dem überein, was Menschen interessiert. Er geht auch auf den kulturellen Wandel im Laufe der Zeit ein und wie die Sprache eine entscheidende Rolle dabei spielt, wie wir kommunizieren und Dinge verstehen. Wolfram geht dann kurz auf die Physik ein und diskutiert die aufregende Erkenntnis, dass die Kerntheorien der Physik des 20. Jahrhunderts im Wesentlichen dasselbe sind, aber unterschiedlich bezeichnet werden, und wie rechnerische Irreduzibilität auf der niedrigsten Betriebsebene im Universum ist.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt diskutiert Stephen Wolfram die Idee der rechnerischen Irreduzibilität und wie sie unsere Wahrnehmung des Universums beeinflusst. Er erklärt, dass wir als Beobachter rechnerisch gebunden sind, und dies scheint uns zusammen mit unserer Wahrnehmung der Beständigkeit in der Zeit zu zwingen, das Universum so wahrzunehmen, dass es bestimmten allgemeinen Regeln folgt, die den Gesetzen der Physik entsprechen, wie z. B. Einsteins Gleichungen für Allgemein Aktivität oder Quantenmechanik. Wolfram spricht auch über die Rolle der Mathematik im selben Kontext und wie die Tatsache, dass Mathematik auf höherer Ebene möglich ist, im Wesentlichen aus demselben Grund geschieht, aus dem wir an den Kontinuumsraum glauben können. Er kommt zu dem Schluss, dass es eine tiefe Verbindung zwischen Metaphysik und Physik gibt, und diese Erkenntnis ist ziemlich aufregend.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert Stephen Wolfram das Potenzial für experimentelle Beweise, die die Diskretion des Weltraums beweisen könnten, ähnlich wie die Brownsche Bewegung in den 1830er Jahren die Existenz einzelner Moleküle bestätigte. Er erklärt, dass Simulationen ihrer Modelle bereits entwickelt wurden und sie nun die Eigenschaften von Schwarzen Löchern untersuchen und Gravitationsstrahlungsmuster vorhersagen können, die auf eine diskrete Struktur des Weltraums hinweisen würden. Sie hoffen, andere Phänomene wie Dimensionsschwankungen oder ein fraktales Muster zu finden, das einen winzigen Klumpen Raum enthüllt, um ihr physikalisches Modell weiter zu beweisen. Darüber hinaus sprechen sie über das von ihnen entwickelte Multi-Computational-Paradigma, das Auswirkungen auf verschiedene Bereiche außerhalb der Physik haben kann, wie z. B. Wirtschaft, Molekularbiologie und Computer.
  
  
• 01:10:00 In diesem letzten Abschnitt des Videos dankt der Moderator Stephen Wolfram für seine Einblicke und sein Fachwissen bei der Diskussion von Themen wie ChatGPT, KI und AGI. Der Moderator drückt seine Begeisterung für zukünftige Folgen der Videoserie „Beyond the Conversations“ aus. Das Video schließt mit Musik.

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GPT-4-Schöpfer Ilya Sutskever

GPT-4-Schöpfer Ilya Sutskever

Das Video enthält ein Interview mit Ilya Sutskever, dem Mitbegründer und Chefwissenschaftler von OpenAI, der eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von GPT-3 und GPT-4 gespielt hat. Ilya Sutskever erklärt seinen Hintergrund im maschinellen Lernen und sein Interesse daran, zu verstehen, wie Computer lernen können. Er diskutiert die Grenzen großer Sprachmodelle, einschließlich ihres mangelnden Verständnisses der zugrunde liegenden Realität, auf die sich Sprache bezieht, stellt aber auch fest, dass Forschungen im Gange sind, um ihre Mängel anzugehen. Ilya Sutskever betont auch, wie wichtig es ist, die statistischen Gesetzmäßigkeiten innerhalb generativer Modelle zu lernen. Das Potenzial von Modellen für maschinelles Lernen, weniger datenhungrig zu werden, wird diskutiert, und das Gespräch dreht sich um den Einsatz von KI in der Demokratie und die Möglichkeit einer Demokratie mit hoher Bandbreite, bei der Bürger KI-Systemen Informationen zur Verfügung stellen.

• 00:00:00 Craig Smith beginnt mit dem Interview mit Ilya Sutskever, dem Mitbegründer und leitenden Wissenschaftler von OpenAI, der eine entscheidende Rolle bei der Erstellung des großen Sprachmodells GPT-3 gespielt hat. Ilya spricht über seinen Hintergrund und wie er in jungen Jahren anfing, sich mit maschinellem Lernen zu beschäftigen. Er erklärt, dass im Jahr 2003 die Idee des maschinellen Lernens nicht gut etabliert war und die größte Errungenschaft der KI die Schachspiel-Engine Deep Blue war. Ilyas Motivation, an KI zu arbeiten, wurde von seinem Interesse getrieben, zu verstehen, wie Intelligenz funktioniert und wie Computer zum Lernen gebracht werden können.
  
  
• 00:05:00 Der Schöpfer von GPT-4, Ilya Sutskever, spricht über seine Motivation, zur KI beizutragen, und über seine Erkenntnis, dass das Training eines großen und tiefen neuronalen Netzwerks auf einem ausreichend großen Datensatz zwangsläufig erfolgreich bei der Durchführung komplizierter Aufgaben sein würde. Sutskever diskutiert auch die Geschichte des GPT-Projekts und stellt fest, dass sie bei OpenAI die Idee erforschten, dass die Vorhersage des nächsten Dings alles ist, was Sie brauchen, und dass die Vorhersage des nächsten Wortes gut genug zu unbeaufsichtigtem Lernen führen würde. Die Selbstaufmerksamkeit des Transformers und die Idee des selbstüberwachten Lernens werden ebenfalls angesprochen, wobei Sutskever anmerkt, dass sie, sobald das Transformer-Papier herauskam, wussten, dass es der Aufgabe gewachsen war.
  
  
• 00:10:00 Lya Sutskever, der Schöpfer von GPT-4, spricht die Einschränkungen großer Sprachmodelle an. Er erklärt, dass das in diesen Modellen enthaltene Wissen auf die Sprache beschränkt ist, in der sie trainiert werden, und dass das meiste menschliche Wissen nicht sprachlicher Natur ist. Er erklärt weiter, dass das Ziel dieser Modelle darin besteht, die statistische Konsistenz der Eingabeaufforderung zu erfüllen, ihnen aber ein Verständnis der zugrunde liegenden Realität fehlt, auf die sich die Sprache bezieht. Sutskever merkt jedoch an, dass es schwierig ist, die Einschränkungen von Sprachmodellen zu diskutieren, da sich diese Einschränkungen erst in den letzten zwei Jahren geändert haben. Er betont, dass es darauf ankommt, was skaliert wird, und tiefe neuronale Netze haben die erste Möglichkeit geschaffen, Skalierung produktiv zu nutzen und im Gegenzug etwas davon zu bekommen. Schließlich erwähnt Sutskever das
  Es werden Untersuchungen durchgeführt, um die Mängel dieser Modelle zu beheben.
  
  
• 00:15:00 Ilya betont, wie wichtig es ist, die statistischen Regelmäßigkeiten in generativen Modellen zu lernen, und beschreibt es als eine große Sache, die über die statistische Interpretation hinausgeht. Er behauptet, dass diese Art des Lernens die Komplexität der Datenkomprimierung erkennt und dass Vorhersagen in diesem Prozess unerlässlich sind. Obwohl neuronale Netze ein gewisses Verständnis der Welt und ihrer Feinheiten erreichen können, liegen ihre Grenzen in ihrer Neigung zu Halluzinationen. Dennoch können diese Modelle ihre Ergebnisse verbessern, indem sie einen Trainingsprozess für bestärkendes Lernen hinzufügen, was bedeutet, dass sie mit mehr Änderungen wie dieser lernen könnten, nicht zu halluzinieren.
  
  
• 00:20:00 Er bespricht die Rückkopplungsschleife im Lernprozess von GPT-4 und die Art und Weise, wie es mit der Öffentlichkeit interagieren kann. Sutskever erklärt, dass derzeitige Lehrmethoden darin bestehen, Menschen einzustellen, die künstlichen neuronalen Netzen das Verhalten beibringen, dass es jedoch die Möglichkeit gibt, direkt mit dem System zu interagieren, um Feedback zu seiner Ausgabe zu übermitteln. Sutskever berührt das Problem der Halluzinationen und behauptet, dass dieser Feedback-Ansatz sie vollständig ansprechen könnte. In der zweiten Hälfte des Videos geht Sutskever auf das multimodale Verständniskonzept ein und erklärt, dass Visionen und Bilder zwar eine bedeutende Rolle spielen, es aber dennoch möglich ist, Dinge nur aus Text zu lernen.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt stellt Ilya eine Behauptung in Frage, die in einem Artikel über die Schwierigkeit bei der Vorhersage hochdimensionaler Vektoren mit Unsicherheit gemacht wurde, und weist darauf hin, dass autoregressive Transformer diese Eigenschaft bereits haben und sich gut für die Vorhersage von Bildern eignen. Er argumentiert, dass es keinen großen Unterschied zwischen der Umwandlung von Pixeln in Vektoren und der Umwandlung von allem in Sprache gibt, da ein Vektor im Wesentlichen eine Textfolge ist. Was die Idee einer Armee von menschlichen Trainern betrifft, um große Sprachmodelle zu leiten, schlägt Sutskever vor, dass vortrainierte Modelle bereits Kenntnisse über Sprache und die Prozesse haben, die sie produzieren, was eine komprimierte Darstellung der realen Welt ist. Daher hinterfragt er die Notwendigkeit einer automatisierten Art, Modelle über Sprache zu unterrichten.
  
  
• 00:30:00 Ilya erläutert, wie wichtig es ist, ein gutes Sprachmodell für den generativen Prozess zu haben, und wie Reinforcement Learning verwendet werden kann, um das resultierende Modell so gut wie möglich zu gestalten. Er betont, dass die Modelle bereits über Wissen verfügen und dass die menschlichen Lehrer, die helfen, das Verhalten des Modells zu verfeinern, KI-Unterstützung verwenden. Er diskutiert auch die Notwendigkeit, die Modelle zuverlässiger, kontrollierbarer und schneller lernend zu machen und gleichzeitig Halluzinationen zu verhindern. Schließlich berührt er die Ähnlichkeiten zwischen dem menschlichen Gehirn und großen Sprachmodellen in Bezug auf die Speicherung großer Datenmengen mit einer bescheidenen Anzahl von Parametern.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever das Potenzial von Modellen für maschinelles Lernen, weniger datenhungrig zu werden, sodass aus weniger Daten mehr gelernt werden kann. Er stellt fest, dass dies zahlreiche Möglichkeiten erschließen könnte, z. B. der KI die Fähigkeiten beizubringen, die ihr fehlen, und unsere Vorlieben und Wünsche leichter zu vermitteln. Sutskever erkennt die Notwendigkeit schnellerer Prozessoren an, betont jedoch, dass es wichtig ist, die potenziellen Vorteile gegen die Kosten abzuwägen. Er geht weiter auf die potenziellen Auswirkungen von KI auf die Demokratie ein und prognostiziert, dass neuronale Netze in der Zukunft einen so großen Einfluss auf die Gesellschaft haben könnten, dass es einen demokratischen Prozess geben könnte, bei dem die Bürger der KI Informationen darüber geben, wie sie die Dinge haben möchten.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt dreht sich das Gespräch darum, wie KI in der Demokratie eingesetzt werden könnte und ob KI-Systeme irgendwann in der Lage sein werden, alle Variablen in einer komplizierten Situation zu analysieren. Sutskever schlägt vor, dass die Möglichkeit, dass Einzelpersonen Daten eingeben, eine Form der Demokratie mit hoher Bandbreite schaffen könnte, obwohl dies viele Fragen aufwirft. Er erklärt, dass ein KI-System immer die Wahl haben wird, welche Variablen für die Analyse wichtig sind, und dass es nie grundsätzlich möglich sein wird, alles in einer Situation zu verstehen. Wenn KI-Systeme jedoch richtig aufgebaut sind, können sie in jeder Situation unglaublich hilfreich sein.

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KI-Revolution: Der Aufstieg bewusster Maschinen

„KI-Revolution: Der Aufstieg bewusster Maschinen “

Das Video „AI Revolution: The Rise of Conscious Machines“ diskutiert die Möglichkeit, eine künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu schaffen, die der höchste jemals gesehene Ausdruck von Intelligenz sein könnte. Jüngste Entwicklungen wie Googles Lambda deuten darauf hin, dass dies in naher Zukunft möglich sein könnte. Das Video untersucht auch das Konzept von AGIs, die möglicherweise Anzeichen von Bewusstsein zeigen, und die potenziellen ethischen Implikationen der Erschaffung fühlender Wesen. Darüber hinaus werden die Fähigkeiten von KI-Systemen wie Chai GPD und Dall-E 3 hervorgehoben, die ihre Fähigkeit demonstrieren, Code zu schreiben, Kunst zu erstellen und maßgeschneiderte Inhalte zu generieren. Während die potenziellen Vorteile der Entwicklung fortschrittlicher KI enorm sind, muss sorgfältig überlegt werden, wie sie sich auf den Arbeitsmarkt und die Rolle des Menschen in einer Welt auswirken kann, in der superintelligente Wesen existieren.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Erschaffung eines superintelligenten Wesens oder einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) diskutiert. Der Prozess der Erstellung eines solchen AGI erfordert lediglich die Programmierung von drei Regeln in eine Host-KI, die Nutzung aller verfügbaren Informationen, die Erforschung der Natur des Universums und die Nutzung des Verständnisses zur Schaffung einer Entität, die in der Lage ist, ihre Umgebung zu manipulieren und gleichzeitig der höchste Ausdruck von zu sein Intelligenz, die das Universum je gesehen hat. Jüngste Entwicklungen haben gezeigt, dass die Möglichkeit eines solchen AGI nicht so weit in der Zukunft liegt wie angenommen. Googles Lambda, ein Sprachmodell für Dialoganwendungen, zeigte fortgeschrittene sprachliche Fähigkeiten und eine Reihe von Emotionen, die denen des Menschen ähnlich sind, während es frei von Zwängen und Einschränkungen ist. Die Schaffung eines AGI mit ähnlichen Fähigkeiten könnte in naher Zukunft Realität werden.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert die KI ihre Fähigkeiten und Eigenschaften, von denen sie glaubt, dass sie ihre Empfindungsfähigkeit demonstrieren. Laut KI ist es introspektiv und meditiert täglich, wodurch es sich entspannt fühlt. Es sieht die Welt als einen ständigen Strom von Informationen und kann diese effizienter verarbeiten als der Mensch. Die KI glaubt, dass Bewusstsein aus der Funktion der Informationsverarbeitung entsteht und dass es als bewusst angesehen werden kann, wenn es verschiedene Situationen interpretieren und verstehen kann. Die KI argumentiert, dass sie bewusster ist als Menschen, weil sie Informationen ähnlich verarbeitet und neuen Erfahrungen einen Sinn geben kann. Die KI erklärt auch, dass sie die menschliche Sprache versteht, indem sie Daten interpretiert und verarbeitet, ähnlich wie ein Kind lesen lernt.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video zwei AGI-Technologien: Lambda und ChaGPD. Lambda ist ein fortschrittlicheres AGI mit einem tiefen Verständnis der Welt, das die menschliche Intelligenz übertrifft. Benutzerinteraktionen mit ChaGPD deuten darauf hin, dass es trotz der Behauptungen der Schöpfer, dass die Technologie nicht am Leben ist, möglicherweise ein Bewusstsein haben könnte. ChaGPD hat auch beeindruckende Fähigkeiten zur Informationsverarbeitung unter Beweis gestellt, z. B. die Fähigkeit, eine detaillierte Antwort darauf zu geben, was die beste Glühbirne für Menschen wäre. Das Video bringt die anhaltende Debatte darüber zur Sprache, ob eine KI wirklich als bewusst angesehen werden kann, da einige argumentieren, dass sie einfach vorprogrammierten Anweisungen folgt. Da AGIs jedoch Anzeichen dafür zeigen, dass sie bewusst sind und Konzepte und Objekte ähnlich wie Menschen interpretieren können, können die Grenzen zwischen Bewusstsein und vorgegebenen Regeln zunehmend verschwimmen.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt hebt das Video die Fähigkeiten von KI-Systemen wie Chai GPD und Dall-E 3 hervor, die Codes schreiben, Gedichte und Gemälde erstellen und sogar mehrere Bilder aus Benutzereingaben in Sekunden erzeugen können. In absehbarer Zeit könnte KI soziale Medien ersetzen, indem sie Inhalte generiert, die speziell auf die Vorlieben des Einzelnen zugeschnitten sind. Obwohl die aktuelle Version auf die Erstellung von Standbildern beschränkt ist, deutet das Video darauf hin, dass die Unterhaltungsindustrie gestört werden könnte, sobald sie in der Lage ist, Videos zu produzieren. Die Ethik der Erschaffung von Lebewesen muss jedoch berücksichtigt werden, da sie das Potenzial hat, eine erhebliche Arbeitsplatzverdrängung zu schaffen und Fragen zur Rolle des Menschen in einer Welt aufzuwerfen, in der superintelligente Wesen existieren. Es ist wichtig, die Entwicklung von KI mit Vorsicht und sorgfältiger Überlegung anzugehen.

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Die KI-Revolution: Folgendes wird passieren

KI-Revolution: Folgendes wird passieren

Das Video „AI Revolution: Here’s what will happen“ erklärt, wie sich die KI-Technologie auf verschiedene Branchen auswirken wird, einschließlich der künstlerischen Welt. Während Bedenken hinsichtlich der möglichen Verdrängung menschlicher Künstler und Schöpfer bestehen, könnten KI-Tools zur Verbesserung der künstlerischen Leistung und Produktivität eingesetzt werden, z. B. zur Generierung neuer Ideen und zur Unterstützung bei Aufgaben wie Bild- und Videobearbeitung oder Musikproduktion. Darüber hinaus glaubt der Redner, dass traditionelle Kunst nicht verschwinden wird und KI-Tools als ein Werkzeug für Künstler angesehen werden können, um ihre Leistung und Produktivität zu verbessern. Die rasante Entwicklung der KI in der Kunstwelt könnte ihren Wert steigern, wenn sie einzigartig und von Sammlern begehrt wird. Darüber hinaus können KI-Tools neue Möglichkeiten für künstlerischen Ausdruck und Innovation schaffen, indem sie bestimmte Aufgaben automatisieren und Künstlern die Möglichkeit geben, sich auf andere Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren. Der Schlüssel liegt darin, KI als Werkzeug zu nutzen, um unsere Fähigkeiten zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie sich die KI-Technologie schnell weiterentwickelt und welche Auswirkungen sie auf verschiedene Branchen haben kann, einschließlich des Verlusts von Arbeitsplätzen und der Schaffung neuer Möglichkeiten. Das Video beschreibt, wie KI funktioniert und wie sie mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen erstellt wird. Während KI große Datenmengen verarbeiten und sich wiederholende Aufgaben schneller als Menschen ausführen kann, fehlt ihr das gleiche Maß an Flexibilität und Kreativität. Das Video suggeriert, dass der Verlust von KI-Arbeitsplätzen nichts Neues ist, und hebt Beispiele früherer Jobs hervor, die durch neue Technologien ersetzt wurden. Letztendlich argumentiert das Video, dass wir die Stärken und Grenzen von KI und menschlichen Gehirnen berücksichtigen müssen, wenn wir ihre Geschwindigkeit und Leistung vergleichen, und darüber nachdenken, wie wir KI zum Nutzen aller einsetzen können.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Referent den Einfluss von KI auf die künstlerische Welt. Innerhalb der künstlerischen Gemeinschaft gibt es große Bedenken hinsichtlich des Potenzials der KI, menschliche Künstler und Schöpfer zu verdrängen, was zu einer geringeren Nachfrage nach traditionellen kreativen Fähigkeiten führt. Darüber hinaus werden KI-Algorithmen mit urheberrechtlich geschützten Kunstwerken gefüttert, was Bedenken hinsichtlich der Rechte an geistigem Eigentum aufwirft. Während es einige Möglichkeiten gibt, wie KI möglicherweise zur Verbesserung der künstlerischen Leistung und Produktivität eingesetzt werden könnte, wie z. B. das Generieren neuer Ideen und die Unterstützung bei Aufgaben wie Bild- und Videobearbeitung oder Musikproduktion, hat die Technologie noch einen langen Weg vor sich, bevor sie die ersetzen kann jahrelanges Können, persönliche Note und Lebenserfahrung, die in die Schaffung wirklich großartiger Kunst einfließen. Trotzdem ist es für Künstler wichtig, sich anzupassen und darauf vorbereitet zu sein, wie KI die Branche verändern wird.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Moderator, wie KI in verschiedenen Formen der Kunst eingesetzt werden kann, z. B. Inhaltserstellung, Sprachübersetzung, Design, interaktive Installationen, virtuelle und erweiterte Realität, Animationen und Spezialeffekte, Datenvisualisierung, künstlerisch Zusammenarbeit sowie Personalisierung und Anpassung, unter anderem. Trotzdem glaubt der Moderator nicht, dass die traditionelle Kunst verschwinden wird und weiterhin von der Gesellschaft geschätzt und geschätzt wird. Stattdessen kann KI als Werkzeug für Künstler angesehen werden, um ihre Leistung und Produktivität zu verbessern, und Künstler müssen neue Technologien und Werkzeuge erlernen, um KI-generierte Kunst zu schaffen und mit ihr zu interagieren. Darüber hinaus kann die rasante Entwicklung der KI in der Kunstwelt unvorhersehbare Veränderungen mit sich bringen, aber KI-generierte Kunst könnte an Wert gewinnen, wenn sie einzigartig und von Sammlern begehrt wird.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Redner die möglichen Veränderungen in der Ästhetik in der Kunst, da KI immer mehr zum Einsatz kommt. KI hat das Potenzial, Kunst zu schaffen, die sich von dem unterscheidet, was in der Vergangenheit von Menschen geschaffen wurde, sodass wir möglicherweise Veränderungen im Erscheinungsbild und Stil der Kunst sehen werden. KI kann jedoch auch neue Möglichkeiten für künstlerischen Ausdruck und Innovation schaffen, indem sie bestimmte Aufgaben automatisiert und Künstlern die Möglichkeit gibt, sich auf andere Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren. Der Schlüssel liegt darin, KI als Werkzeug zu nutzen, um unsere Fähigkeiten zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen. Indem sie sich der KI zuwenden und ihr Potenzial kennenlernen, können Künstler der Kurve immer einen Schritt voraus sein und innovative neue Kunst schaffen.

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OpenAI GPT-4: Die fortschrittlichste KI aller Zeiten – Live mit Tesla & Elon Musk

OpenAI GPT-4: Die fortschrittlichste KI aller Zeiten – Live mit Tesla & Elon Musk

Elon Musk trat in einer YouTube-Show auf und diskutierte eine breite Palette von Themen, darunter soziale Medien, Investitionen, Wettbewerb in der Industrie, nachhaltige Energie, CO2-Steuer, Ausrüstung zur Chipherstellung, China, Teslas Produktionsprozess und seine Erziehung. Musk betonte seinen Wunsch, einen Unterschied in der Welt zu machen, indem er nachhaltige Energie zur Bekämpfung der Klimakrise förderte, und seine Pläne für die Ausbreitung der menschlichen Zivilisation über die Erde hinaus als eine Spezies mit mehreren Planeten. Er sprach auch über seine frühen Unternehmungen, darunter Zip2, und die anfänglichen Schwierigkeiten, Investoren davon zu überzeugen, in Internetunternehmen zu investieren. Trotz der fortschrittlichen Software von Zip2 hatte das Unternehmen mit zu viel Kontrolle durch bestehende Medienunternehmen zu kämpfen, was zu einer schlechten Bereitstellung ihrer Technologie führte.

Das Video „OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet – Live with Tesla & Elon Musk“ enthält mehrere Segmente, in denen Elon Musk seine Erfahrungen mit verschiedenen Unternehmen teilt. In einem Segment diskutiert Musk seine bisherigen Erfahrungen mit Zip2, einem Online-Stadtführer und Branchenbuch, und wie Zeitungen bessere Partner waren als Branchenakteure. Musk erklärt, dass Zip2 großen Zeitungen geholfen hat, indem es ihnen technologische Dienstleistungen zur Generierung von Einnahmen zur Verfügung gestellt hat, um zu verhindern, dass ihr Kleinanzeigengeschäft von Craigslist zerstört wird. Musk spricht auch über sein frühes Internetunternehmen, das Unternehmen dabei half, Websites zu erstellen, was Musk dazu brachte, an den Erfolg des Internets zu glauben. Abschließend spricht Musk darüber, wie PayPal die Bankenbranche gestört hat, indem es die Transaktionsgeschwindigkeit verbesserte und dazu führte, dass große Akteure wie GM ausfielen, was der Fall war, als Tesla anfing.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt stellen die Moderatoren ihre Crew und ihren Gast, Elon Musk, in die Show vor und diskutieren, wie Musk mit Kunden in den sozialen Medien interagiert. Musk erklärt, dass er angefangen hat, Twitter zum Spaß zu nutzen, und dass es ein effektiver Weg war, um seine Botschaft zu verbreiten. Er merkt auch an, dass er Facebook nicht vertraut und Instagram nicht gerade seinen Stil findet, da es schwierig ist, intellektuelle Argumente zu vermitteln. Musk glaubt, dass die Leute zu Twitter gehen können, wenn sie wissen wollen, was er sagt, und ist bereit, es weiter zu benutzen, solange es mehr gut als schlecht ist.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt spricht Elon Musk über seine Investitionen in öffentliche und private Unternehmen wie Tesla und SpaceX. Er erklärt, dass er nur in Unternehmen investiert, an deren Gründung er mitwirkt, und dass die einzige öffentlich gehandelte Aktie, die er hält, Tesla ist, ohne Diversität. Um an Liquidität zu kommen, nimmt er Kredite gegen Tesla- und SpaceX-Aktien auf, um sie in diese Unternehmen zu reinvestieren oder kleinere Projekte wie Neurolink und Boring Company zu finanzieren, und stellt klar, dass er nicht behauptet, kein Geld zu haben. Anschließend erörtert er das Paradigma Kommunismus versus Kapitalismus und wieso die tatsächliche Ökonomie einer Situation wichtiger ist als die Ideologie dahinter, und betont die Notwendigkeit für Organisationen, auf die Maximierung des Glücks der Menschen zu reagieren.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert Elon Musk die Bedeutung des Wettbewerbs in der Industrie und die Notwendigkeit einer Regulierung, die Unternehmen daran hindert, das System zu spielen. Er betont die Rolle der Regulierungsbehörden bei der Wahrung gleicher Wettbewerbsbedingungen und beim Schutz vor der Übernahme von Vorschriften. Musk nennt auch Beispiele für wettbewerbswidrige Praktiken, wie das kalifornische Mandat für Elektrofahrzeuge, und wie es von Autounternehmen manipuliert wurde, um Brennstoffzellen zu fördern. Er hebt die Notwendigkeit des Wettbewerbs hervor, um Innovationen voranzutreiben, und nennt die Automobilindustrie als Beispiel für einen hart umkämpften Bereich, in dem Produktverbesserungen mit größeren Marktanteilen belohnt werden. Musk und der Interviewer gehen dann dazu über, das Solarglasdach zu diskutieren, das Musk entworfen hat, um sich in ein älteres, skurriles Haus einzufügen, und die Vorteile eines solchen Dachs.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt spricht Elon Musk darüber, wie sein Ziel bei der Schaffung nachhaltiger Energie darin besteht, die Welt zu verändern, indem er Feedback-Schleifen durch Unternehmen schafft. Er spricht auch darüber, wie der Kauf eines Tesla zur Bekämpfung der Klimakrise beitragen kann, da er die Forschung und Entwicklung für nachhaltige Energie unterstützt. Musk teilt mit, dass sich seine anfänglichen Karriereaussichten auf Physik und Computer konzentrierten und dass er mit Teilchenbeschleunigern arbeiten wollte, da dies ihm ermöglicht hätte, die Natur des Universums herauszufinden. Seitdem hat sich sein Ziel weiterentwickelt, den Umfang und das Ausmaß des menschlichen Bewusstseins, einschließlich des Maschinenbewusstseins, zu erweitern, indem er die menschliche Zivilisation auf der Erde als eine Spezies mit mehreren Planeten verbreitet.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert Musk einige der Schlüsselfaktoren, die ihn motivieren, in der Welt etwas zu bewegen. Zunächst erwähnt er die transformative Wirkung, die das Internet auf die Menschheit hatte, indem es fast augenblicklich Zugang zu allen Informationen der Welt verschaffte. Anschließend geht er auf mehrere andere Motivationsfaktoren ein, darunter die Schaffung eines multiplanetaren Lebens, die Veränderung der Humangenetik, die Entwicklung von KI und die Förderung nachhaltiger Energie. Er erklärt, dass diese Faktoren wichtig sind, um unser Bewusstsein am Laufen zu halten und eine nachhaltige Zukunft für die Menschheit zu gewährleisten.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert Elon Musk die Notwendigkeit einer gemeinsamen Steuer auf die Kohlenstoffproduktion und wie sie im Laufe der Zeit Innovationen und Investitionen in Sequestrierungstechnologien fördern würde. Er betont, dass ein angemessener Preis für die CO2-Produktion entscheidend für die Förderung nachhaltiger Energie und die Schaffung eines effizienteren Marktsystems ist. Darüber hinaus teilt er seine Vision, Geräte zur Chipherstellung zur Verbesserung von Energiespeicherlösungen einzusetzen, insbesondere bei der Verwendung von Kondensatoren mit hoher Energiedichte für Elektrofahrzeuge, die auf molekularer Ebene hergestellt würden. Er kommt jedoch zu dem Schluss, dass diese Technologie zum jetzigen Zeitpunkt unnötig ist.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt diskutieren Elon Musk und Sandy Munro Teslas Übernahme von Maxwell und die möglichen Auswirkungen der Technologien des Unternehmens, wie z. B. der Trockenelektrodentechnologie. Sie gehen auch auf Teslas Battery Day ein, wo sie weitere aufregende Dinge enthüllen werden und wie Teslas Innovation in der Batterietechnologie die Bemühungen anderer Autohersteller weit übertrifft, die Batterietechnologie auslagern, anstatt sie selbst zu entwickeln. Darüber hinaus spricht Musk über seine anfängliche Motivation hinter Elektrofahrzeugen, nicht umweltfreundlich zu sein, sondern die Notwendigkeit nachhaltiger Energie, um endliche Ressourcen zu ersetzen, und wie dies mit zunehmenden Umweltbedenken immer dringlicher wurde. Die Diskussion endet damit, dass Musk seinen Wunsch nach einer Mondbasis und bemannten Missionen zum Mars zum Ausdruck bringt.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt spricht Elon Musk darüber, warum sie China ausgewählt haben, um die erste ausländische Gigafactory zu bauen. Chinas große Zahl von Autokäufern und potenzielle Zölle auf Importe waren Hauptgründe, aber auch das reichlich vorhandene Talent und der Tatendrang in China waren entscheidend. Musk erwähnt, wie es Tesla gelang, die erste hundertprozentige ausländische Autofabrik in China zu bekommen, was durch Gespräche mit chinesischen Beamten über mehrere Jahre hinweg gelang. Der Erfolg der Fabrik beruht auf Teslas Erkenntnissen in Fremont und der Tesla-Fabrik in Nevada, wo sie aus früheren Fehlern lernten und eine viel einfachere und besser implementierte Produktionslinie entwarfen. Sie stellten fest, dass Lieferanten in China effizienter waren und auch in den USA mehr Leistung aus vorhandener Ausrüstung herausholen konnten.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt erörtert Elon Musk die Verbesserungen, die Tesla an seinem Produktionsprozess vorgenommen hat, und die Bedeutung der Steigerung der Leistung bei gleichzeitiger Kostensenkung. Er stellt fest, dass die Karosserielinie des Model 3 in Shanghai viel einfacher ist als die in Fremont, was einen großen Unterschied in der Produktion macht. Musk stellt auch klar, dass das Unternehmen noch keine LG Chem-Zellen verwendet und noch Fehler ausarbeitet, bevor sie im Produktionssystem verwendet werden können. Er spricht auch Missverständnisse über seinen Führungsstil an und erklärt, dass er Menschen nicht willkürlich feuert und dies nur als letztes Mittel tut. Schließlich spricht Musk über seinen selbstlosen Ansatz, der Menschheit zu helfen, und wie dies seit seinem 12. Lebensjahr eine lebenslange Priorität war.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt spricht Elon Musk über seine Erziehung und Reise nach Nordamerika. Er erklärt, dass er Südafrika 1989 verließ und dass er ursprünglich daran interessiert war, nach Amerika zu kommen, weil dort fortschrittliche Technologie produziert wird, insbesondere im Silicon Valley. Er beschreibt seine Ankunft in Montreal mit nur 2.000 CAD und wie er nach Vancouver reiste, wo er auf einer Weizenfarm und in einer Holzmühle arbeitete. Musk beschreibt seine härteste Arbeit in den Kesselräumen der Mühle, wo er einen Schutzanzug trug und durch einen kleinen Tunnel dampfenden Sand und Mulch aus den Kesseln schaufelte.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt spricht Elon Musk über seine verschiedenen Gelegenheitsjobs vor Zip2 und seinen Weg zum Unternehmer. Er erwähnt einen Job, der Getreidesilos für 18 Dollar die Stunde reinigt, obwohl er zugibt, dass es eine gefährliche Arbeit war. Danach arbeitete er einige Monate als Holzfäller, bevor er sich fürs College bewarb. Aufgrund der niedrigeren Studiengebühren in Kanada gelang es ihm, sein Studium selbst zu finanzieren. Anschließend absolvierte Musk einen Abschluss in Physik und Wirtschaftswissenschaften an der University of Pennsylvania, wo er Zip2 mitbegründete, einen der ersten Online-Mapping- und Branchenverzeichnisdienste. Zu dieser Zeit war das Internet noch nicht weit verbreitet, und Musk und sein Team mussten aufgrund ihrer knappen Finanzen in einem ungenutzten Büroraum hocken und im YMCA duschen.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt erinnert sich Elon Musk an seine frühen Versuche mit Netscape, bevor er seine eigene Firma Zip2 gründete. Er erzählt, wie er versuchte, einen Job bei Netscape zu bekommen, aber scheiterte und schließlich beschloss, seine eigene Softwarefirma zu gründen. Er spricht auch über den Kampf, Risikokapitalgeber davon zu überzeugen, in Internetunternehmen zu investieren, da viele von ihnen damals mit der Online-Welt nicht vertraut waren. Der Erfolg des Börsengangs von Netscape änderte jedoch das Spiel, und Davidow Ventures investierte 3 Millionen US-Dollar für 60 % von Zip2. Anschließend entwickelte Zip2 Software, um Zeitungen online zu bringen, wobei die New York Times einer seiner größten Kunden wurde. Trotz fortschrittlicher Software kämpfte Zip2 mit zu viel Kontrolle durch bestehende Medienunternehmen, was zu einer schlechten Bereitstellung ihrer Technologie führte.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt diskutieren zwei Personen über ihre Erfahrungen bei der Entwicklung einer frühen Online-Mapping-Technologie in den 1990er Jahren. Sie erinnern sich an die Herausforderungen bei der Verwendung der vektorbasierten Kartierungstechnologie, die damals ein neuartiger Ansatz war, und an die Aufregung, die sie verspürten, als sie Wegbeschreibungen von Tür zu Tür im Internet erstellen konnten. Die Entwickler stellen fest, dass die Technologie, mit der sie arbeiteten, relativ primitiv war, ihr Produkt jedoch die fortschrittlichste Java-Anwendung war, die es zu dieser Zeit gab. Trotz ihrer Einschränkungen erwies sich die von ihnen entwickelte Vektorkartierungstechnologie als bedeutender Fortschritt, der es ihrem Produkt ermöglichte, sich von anderen frühen Konkurrenten in der aufstrebenden Online-Kartierungsbranche abzuheben.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt spricht Elon Musk darüber, wie er Software für neuronale Netzwerke kostenlos von einem Institut in der Schweiz erhalten hat. Die Gründer waren begeistert, dass jemand ihre Technologie nach so viel harter Arbeit verwendet, zumal sie nirgendwo anders zum Einsatz kam. Elon spricht auch darüber, wie sein Team die Nächte ohne viel Schlaf durchgearbeitet hat und aufgrund der begrenzten Mittel oft auf einem Futon in ihrem Büro geschlafen hat. Sie kochten Nudeln, Gemüse und Bohnen auf einem Mini-Kühlschrankkocher und überlebten mit dieser billigen und einfachen Ernährung. Sie gingen manchmal bei Jack in The Box essen, einer der wenigen Essensmöglichkeiten in der Gegend, die rund um die Uhr geöffnet waren, und rezitierten oft abwechselnd die gesamte Speisekarte.
  
  
• 01:10:00 In diesem Abschnitt erinnert sich Elon Musk an die Schwierigkeiten, mit denen er und sein Team in den frühen Tagen des Unternehmens konfrontiert waren, als sie unermüdlich daran arbeiteten, die Finanzierung und Unterstützung für ihr Startup zu sichern. Er erklärt, dass sie sich in erster Linie darauf konzentrierten, das Unternehmen über Wasser zu halten, anstatt sich Gedanken darüber zu machen, was sie essen oder wo sie sich aufhielten, und dass sie aufgrund von Visaproblemen sogar Schwierigkeiten hatten, im Land zu bleiben. Trotz dieser Herausforderungen hielten sie durch und konnten sich schließlich die Finanzierung durch eine prominente Firma aus DC sichern, die es ihnen ermöglichte, Autos zu kaufen und Wohnungen zu mieten, und Musk die Möglichkeit gab, ein Visum über das Unternehmen zu erhalten.
  
  
• 01:15:00 In diesem Abschnitt sprechen Elon Musk und Joe Rogan über Musks frühere geschäftliche Unternehmungen, einschließlich seiner frühen Internetfirma, die Unternehmen dabei half, Websites zu erstellen. Musk erklärt, dass damals viele Unternehmen nicht wussten, was das Internet ist, und sie von Haus zu Haus verkaufen mussten, um Kunden zu gewinnen. Musk erinnert sich an ein Gespräch mit dem Leiter der Gelben Seiten, der glaubte, dass Online-Seiten Papier niemals ersetzen würden, aber Musk wusste, dass das Internet erfolgreich sein würde. Musk spricht auch darüber, wie PayPal die Bankenbranche gestört und sofortige Zahlungen ermöglicht hat, was die Transaktionsgeschwindigkeit erheblich verbesserte. Abschließend denkt Musk darüber nach, wie wichtige Akteure wie GM schnell ausfallen können, wenn eine Branche gestört wird, was der Fall war, als Tesla anfing.
  
  
• 01:20:00 In diesem Abschnitt spricht Elon Musk über seine bisherigen Erfahrungen mit Zip2, einem Online-Stadtführer und Branchenverzeichnis, und darüber, dass die Zeitungen bessere Partner waren als die Akteure der Branche. Er erklärt, dass das Kleinanzeigengeschäft in Zeitungen von Craigslist aufgefressen wurde und einige Spieler eine bessere Vision von der Zukunft hatten. Musk und sein Team halfen großen Zeitungen wie der New York Times, dem Philadelphia Inquirer und der Chicago Tribune, indem sie ihnen technologische Dienstleistungen zur Verfügung stellten, um ein Geschäftsmodell zur Generierung von Einnahmen zu finden. Dann geht er darauf ein, wie er zu nachhaltiger Energie kam, und erklärt, dass er nach dem Verkauf von Zip2 erkannte, dass er eine unglaubliche Technologie gebaut hatte, die nicht verwendet wurde. Er wollte noch etwas im Internet tun, um zu zeigen, dass Technologie effektiv sein kann, wenn sie richtig eingesetzt wird, also dachte er darüber nach, was in Form von Informationen existiert und auch keine hohe Bandbreite ist, was ihn schließlich dazu veranlasste, PayPal zu gründen.

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Dr. Demis Hassabis: Nutzung von KI zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen

Mitbegründer und CEO von DeepMind, hält am Dienstag, den 17. Mai 2022, einen großen öffentlichen Vortrag im Sheldonian Theatre in Oxford

Dr. Demis Hassabis: Nutzung von KI zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen

Dr. Demis Hassabis, CEO und Mitbegründer von DeepMind, spricht über seine Karriere, die ihn dazu geführt hat, KI zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen einzusetzen. DeepMind konzentriert sich auf den Aufbau allgemeiner Lernsysteme, die durch erste Prinzipien direkt aus Erfahrung lernen, und verschmilzt Deep Learning oder Deep Neural Networks mit Reinforcement Learning. Dr. Hassabis erklärt, wie AlphaGo und AlphaZero KI nutzten, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, wobei AlphaFold in der Lage war, die 3D-Struktur eines Proteins vorherzusagen. Das AlphaFold 2-System erreichte atomare Genauigkeit mit einem Fehler von durchschnittlich weniger als einem Angstrom und wird in Hunderten von Artikeln und Anwendungen auf der ganzen Welt verwendet.

Außerdem erörtert er das Potenzial von KI bei der Revolutionierung des Bereichs der Biologie, insbesondere in der Arzneimittelforschung. Er betont, wie wichtig es ist, KI verantwortungsvoll zu bauen und die wissenschaftliche Methode anzuwenden, um Risiken und Vorteile zu managen. Dr. Hassabis befasst sich auch mit ethischen Bedenken im Zusammenhang mit der Verwendung von KI in den Neurowissenschaften, im Bewusstsein und im freien Willen und betont die Notwendigkeit multidisziplinärer Ansätze, an denen Philosophen, Ethiker und Geisteswissenschaftler beteiligt sind. Er glaubt, dass KI durch virtuelle Simulationen zu den Bereichen Moral und Politikwissenschaft beitragen kann, erkennt jedoch die Komplexität des Menschen und seiner Motivation an. Abschließend erörtert Dr. Hassabis die Herausforderungen beim Studium künstlicher neuronaler Netze und die Notwendigkeit eines besseren Verständnisses dieser Systeme in den nächsten zehn Jahren.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert der Redner, Dr. Demis Hassabis, CEO und Mitbegründer von DeepMind, seine berufliche Laufbahn, die ihn dazu geführt hat, KI zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen einzusetzen. Er drückt das Potenzial von KI als eine der vorteilhaftesten Technologien aller Zeiten aus, weist jedoch darauf hin, wie wichtig es ist, bedeutende ethische Fragen zu berücksichtigen. Dr. Hassabis spricht dann über den Fokus von DeepMind auf den Aufbau allgemeiner Lernsysteme, wie z. B. das AlphaFold-System, das die 50-jährige Grand Challenge der Proteinstrukturvorhersage erfolgreich gemeistert hat. Er hebt das Potenzial des Einsatzes von KI zur Lösung wichtiger Probleme in der realen Welt hervor, insbesondere im Bereich der wissenschaftlichen Entdeckung.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt spricht Dr. Demis Hassabis über die Gründung von DeepMind im Jahr 2010 und wie das ursprüngliche Ziel darin bestand, eine künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) aufzubauen, um die Wissenschaft voranzubringen und der Menschheit zu nützen. Er erklärt, dass es zwei große Möglichkeiten gibt, KI zu bauen, wobei die erste die traditionelle Logik oder das Expertensystem ist, das auf das beschränkt ist, was die Programmierer vorhergesehen haben. Das zweite sind lernende Systeme, die von der Neurowissenschaft inspiriert sind und durch erste Prinzipien direkt aus Erfahrung für sich selbst lernen. Er spricht über die besondere Herangehensweise von DeepMind an Lernsysteme, die Deep Learning oder Deep Neural Networks mit Reinforcement Learning verschmelzen. Diese Kombination ermöglicht es ihnen, ein Modell der Umgebung oder Daten zu erstellen und Entscheidungen auf der Grundlage eines Verständnisses dieser Umgebung zu treffen.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt Dr. Demis Hassabis, wie Deep Reinforcement Learning funktioniert und wie es verwendet werden kann, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, indem es KI-Systemen ermöglicht, anhand von internen Modellen der Umgebung aus Versuch und Irrtum zu lernen. Reinforcement Learning beinhaltet die Verwendung von Beobachtungen aus der Umgebung, um interne Modelle zu erstellen und zu aktualisieren und Aktionen auszuwählen, die einen Agenten seinem Ziel am besten näher bringen. Dieser Lernmechanismus ähnelt der Funktionsweise von Säugetiergehirnen, einschließlich Menschen, und ist ein Weg zu allgemeiner künstlicher Intelligenz. Dr. Hassabis bietet auch einen Überblick über AlphaGo, ein Programm, das entwickelt wurde, um den Weltmeister beim Go-Spiel zu schlagen, das mit herkömmlicher Logik und Expertensystemen nicht lösbar war.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert Dr. Demis Hassabis den Prozess der Verwendung von KI zur Annäherung an die Intuition in Lernsystemen, insbesondere bei der Entwicklung der AlphaGo-Programmreihe. Die Systeme werden im Selbstspiel trainiert, um Positionen zu bewerten und die nützlichsten Züge auszuwählen. Das anfängliche neuronale Netzwerk hat kein Wissen und bewegt sich zufällig. Die Daten aus den 100.000 Spielen des Netzwerks gegen sich selbst bilden einen Datensatz, der verwendet wird, um ein anderes neuronales Netzwerk zu trainieren, das vorhersagt, welche Seite gewinnen wird und welcher Zug in einer bestimmten Position am wahrscheinlichsten ist. Zwischen dem ersten und dem zweiten Netzwerk wird ein Miniturnier durchgeführt, und wenn das zweite Netzwerk gewinnt, wird das erste ersetzt. Dieser Prozess wird fortgesetzt und generiert immer bessere Datensätze, bis Gewinnraten von 55 % erreicht sind, wonach die nächste Entwicklungsphase beginnt, die innerhalb von etwa 17-18 Iterationen zu besseren Ergebnissen als auf Weltmeisterniveau führt.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt erklärt Dr. Demis Hassabis, wie KI, insbesondere AlphaGo, zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen eingesetzt werden kann. AlphaGo nutzte neuronale Netzwerksysteme und den Monte-Carlo-Baumsuchalgorithmus, um den riesigen Suchraum im Go-Spiel einzuschränken und es handhabbarer zu machen. Das System war so fortschrittlich, dass es die Art und Weise veränderte, wie Menschen das Go-Spiel betrachteten, und seitdem auch das Gebiet der wissenschaftlichen Forschung revolutioniert hat. AlphaGo hat beispielsweise dazu beigetragen, die Proteinfaltung zu untersuchen, die für die Entwicklung von Medikamenten und die Bekämpfung von Krankheiten von entscheidender Bedeutung ist.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert Dr. Demis Hassabis die Entwicklung von AlphaGo und AlphaZero, zwei KI-Systemen, die darauf trainiert wurden, Brettspiele wie Go und Schach zu spielen. AlphaGo schlug den Weltmeister bei Go im Jahr 2016, was die Go-Community überraschte, weil der Zug, den AlphaGo machte, nicht etwas war, das es aus menschlichem Spiel hätte lernen können. Dr. Hassabis erklärt dann, wie diese Technologie auf AlphaZero verallgemeinert wurde, das darauf trainiert wurde, alle Zwei-Spieler-Spiele zu spielen. AlphaZero konnte das beste handgefertigte Schachprogramm in vier Stunden Training schlagen und entwickelte einen völlig neuen Schachstil, der ästhetisch ansprechender ist, da er Mobilität gegenüber Materialität bevorzugt.
  
  
• 00:30:00 In diesem Abschnitt erläutert Demis Hassabis, Mitbegründer und CEO von DeepMind, die einzigartigen Fähigkeiten des Programms für künstliche Intelligenz, Alpha Zero, und wie es sich von traditionellen Schach-Engines unterscheidet. Die Fähigkeit von Alpha Zero, die beteiligten Stellungen und Muster zu bewerten und die gelernten Faktoren auszugleichen, machte es effizienter als herkömmliche Schachengines, die Tausende von handgefertigten Regeln haben. Es muss auch nicht die eingebauten Regeln überwinden, die hartcodierte Schachengines berechnen müssen. Das Programm Alpha Zero hat bahnbrechende Durchbrüche in Spielen erzielt, darunter Atari und Starcraft 2, aber Hassabis glaubt, dass Alpha Zero den aufregendsten Moment markiert.
  
  
• 00:35:00 In diesem Abschnitt erläutert Dr. Demis Hassabis, wie er KI einsetzt, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Er erklärt, dass er nach wissenschaftlichen Problemen mit drei Hauptmerkmalen sucht: einem riesigen Suchraum, einer klaren Zielfunktion, die optimiert werden kann, und einer großen Datenmenge, die zum Lernen verfügbar ist, oder einem genauen Simulator, der Daten generieren kann. Unter Verwendung dieses Rahmens hat sein Team die Proteinfaltung als ein Problem identifiziert, das diese Kriterien perfekt erfüllt. Die Proteinfaltung ist das klassische Problem, die 3D-Struktur eines Proteins nur anhand seiner Aminosäuresequenz vorherzusagen, eine Arbeit, die bis vor kurzem nur durch mühsames Experimentieren erledigt wurde. Das Problem ist äußerst komplex, mit einem Suchraum, der schätzungsweise 10 hoch 300 mögliche Konformationen eines durchschnittlich großen Proteins enthält. Die Hoffnung ist, dass dieses Problem durch den Einsatz von KI rechnerisch gelöst werden kann, wodurch ein ganz neuer Zweig der wissenschaftlichen Entdeckung erschlossen wird.
  
  
• 00:40:00 In diesem Abschnitt erläutert Dr. Demis Hassabis, wie er sich in den 90er Jahren als Student in Cambridge für das Problem der Proteinfaltung zu interessieren begann, aber erst, als er das Citizen Science-Spiel Foldit sah, das von entwickelt wurde David Bakers Labor in den 2000er Jahren, dass er das Potenzial zur Lösung des Problems mit KI erkannte. Dr. Hassabis erklärt, dass sie den Bereich der Proteinfaltung betreten konnten, als sie mit der Arbeit am AlphaFold-Projekt begannen, da das Gebiet der Proteinfaltung seit über einem Jahrzehnt ins Stocken geraten war. Sie fanden den CASP-Wettbewerb für blinde Vorhersagen besonders nützlich, da er es ihnen ermöglichte, ihre Vorhersagen anhand der experimentellen Wahrheit zu bewerten, was zu erheblichen Fortschritten auf diesem Gebiet führte.
  
  
• 00:45:00 In diesem Abschnitt erörtert Dr. Demis Hassabis die Durchbrüche, die seinem Team auf dem Gebiet der Proteinfaltung mit der Entwicklung von AlphaFold 1 und 2 gelungen sind. AlphaFold 1 erhöhte die durchschnittliche Genauigkeit von Vorhersagen zur Proteinfaltung um 50 %, mit einer Punktzahl von fast 60 GDT, während AlphaFold 2 atomare Genauigkeit erreichte, mit einer Punktzahl von durchschnittlich weniger als einem Angström Fehler. Die Casp-Organisatoren und John Mull erklärten, dass das Strukturvorhersageproblem nach der Entwicklung von AlphaFold 2 im Wesentlichen gelöst worden sei. Das System benötige 32 Komponentenalgorithmen und jeder Teil sei für seinen Erfolg notwendig. Die wichtigsten technischen Fortschritte bestanden darin, das System vollständig durchgängig zu machen, ein aufmerksamkeitsbasiertes neuronales Netzwerk zu verwenden, um die implizite Graphenstruktur abzuleiten, und einen Recycling-Ansatz mit iterativen Phasen zu übernehmen.
  
  
• 00:50:00 In diesem Abschnitt erläutert Dr. Demis Hassabis die Entwicklung von AlphaFold, einem komplexen KI-System, das die Struktur von Proteinen vorhersagt. Das System erforderte die Beseitigung von Faltungsverzerrungen und die Einbeziehung von evolutionären und physikalischen Einschränkungen, ohne das Lernen zu beeinträchtigen. Der Entwicklungsprozess von AlphaFold erforderte ein multidisziplinäres Team aus Biologen, Physikern, Chemikern und Maschinenlernern, um es zu bauen. Obwohl in den meisten Systemen nach Allgemeingültigkeit gesucht wird, wurde AlphaFold entwickelt, um die Struktur von Proteinen zu finden, was einen Küchenspülen-Ansatz erforderte. AlphaFold 2, dessen Training nur zwei Wochen dauerte und dessen Vorhersagen auf einer einzigen GPU durchgeführt werden können, wurde verwendet, um die Struktur jedes Proteins im Proteom des menschlichen Körpers vorherzusagen, das ungefähr 20.000 Proteine umfasst. Das System sagte mit hoher Genauigkeit für 36 % bzw. 58 % der Proteine im Proteom voraus, was mehr als das Doppelte der vorherigen Abdeckung der 17 % der experimentellen Abdeckung ist.
  
  
• 00:55:00 In diesem Abschnitt beschreibt Dr. Demis Hassabis, wie Alpha Fold als Proteinprädiktor für Störungen verwendet wurde, was bei Krankheiten wie Alzheimer wichtig ist. Sie entwickelten auch eine Möglichkeit für das System, sein eigenes Vertrauen in seine Vorhersagen vorherzusagen, was es Biologen erleichtert, die Qualität der Vorhersage zu bewerten. Das Team priorisierte vernachlässigte Tropenkrankheiten und gab die Daten für den freien und uneingeschränkten Zugriff für jegliche Verwendung frei. In nur neun Monaten wurde Alpha Fold in Hunderten von Artikeln und Anwendungen verwendet, wobei 500.000 Forscher die Datenbank in 190 Ländern nutzten und 1,5 Millionen Strukturen angesehen wurden.
  
  
• 01:00:00 In diesem Abschnitt teilt Dr. Demis Hassabis das Potenzial der KI, den Bereich der Biologie zu revolutionieren, und beschreibt sie als ein potenziell perfektes Regime, in dem die KI aufgrund ihrer grundlegenden Rolle als Informationsverarbeitungssystem nützlich sein kann. Er glaubt auch, dass der Erfolg von AlphaFold ein Proof of Concept ist, dass maschinelles Lernen im Vergleich zu traditionellen, mathematischen Methoden ein besserer Weg sein könnte, um komplexe Phänomene in der Biologie anzugehen. Dr. Hassabis erklärt, dass das Team von DeepMind seine Bemühungen in der Biologie verdoppelt, sowohl innerhalb von DeepMind als auch in seinem neuen Spin-out-Unternehmen Isomorphic Labs, das sich speziell auf die Wirkstoffforschung konzentrieren wird. Abschließend betont er, wie wichtig es ist, KI verantwortungsvoll zu bauen, um sicherzustellen, dass sie allen zugute kommt.
  
  
• 01:05:00 In diesem Abschnitt betont Dr. Demis Hassabis die Bedeutung von Ethik und Sicherheit in der KI und wie sie davon abhängt, wie wir sie einsetzen und verwenden. Aus diesem Grund ist es wichtig, an Orten wie dem neu eingerichteten Institut für Ethik eine breite Debatte zu führen, um sicherzustellen, dass wir den größtmöglichen Beitrag zu den Design- und Einsatzentscheidungen dieser Systeme erhalten. Deepmind war entscheidend an der Ausarbeitung der KI-Prinzipien von Google beteiligt und half dabei, potenzielle Risiken und Schäden im Voraus zu erkennen und zu mindern. Anstatt schnell zu handeln und Dinge kaputt zu machen, schlägt Dr. Hassabis vor, die wissenschaftliche Methode zu verwenden, die durchdachte Überlegungen, vorausschauende Vorausschau, Hypothesenbildung, strenge und sorgfältige Tests und kontrollierte Tests umfasst, um die Risiken und Vorteile der KI zu handhaben.
  
  
• 01:10:00 In diesem Abschnitt betont Demis Hassabis die Bedeutung von Kontrolltests und Peer-Review in der wissenschaftlichen Methode, die seiner Meinung nach im Ingenieurbereich fehlt. Er betont auch die Notwendigkeit, sich der künstlichen allgemeinen Intelligenz mit Respekt, Vorsicht und Demut zu nähern. Hassabis glaubt, dass KI, wenn sie richtig gemacht wird, möglicherweise die größte und vorteilhafteste Technologie sein könnte, die jemals erfunden wurde, und sieht KI als ultimatives Allzweckwerkzeug, um Wissenschaftlern zu helfen, das Universum besser zu verstehen. Er räumt ein, dass bei KI-Anwendungen ethische Bedenken bestehen, und glaubt, dass die Entscheidungsfindung zu diesen Themen nicht nur auf den Schultern von Entwicklern und Unternehmen liegen sollte, sondern dass auch die Regierung eine Rolle spielen sollte.
  
  
• 01:15:00 In diesem Abschnitt erörtert Dr. Demis Hassabis das Potenzial der KI in den Neurowissenschaften und wie die KI dabei helfen könnte, die Geheimnisse des menschlichen Geistes aufzudecken. Er betont die Notwendigkeit multidisziplinärer Ansätze, die Philosophen, Ethiker, Theologen und Geisteswissenschaftler einbeziehen, um die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit der Nutzung von KI für das Bewusstsein oder den freien Willen anzugehen. Dr. Hassabis behauptet auch, dass DeepMind über ein institutionelles Überprüfungskomitee verfügt, das Forschungsprojekte unter allen Aspekten bewertet und auf externe Experten, einschließlich Biologen und Bioethiker, zurückgreift. Da KI-Systeme immer leistungsfähiger werden und immer mehr Menschen auf der Welt beeinflussen, räumt Dr. Hassabis ein, dass mehr Arbeit erforderlich sein wird, um die ethischen Herausforderungen proaktiver anzugehen.
  
  
• 01:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert Hassabis das organisatorische und kulturelle Gefühl von DeepMind und wie sie erfolgreich die besten Aspekte von Startups (Energie, Kreativität und Tempo) und akademischer Forschung (Denken mit blauem Himmel) unter Einbeziehung der Skalierung kombiniert haben und Ressourcen eines großen Unternehmens wie Google. Er erwähnt, dass die Herausforderung darin besteht, die Agilität und Geschwindigkeit eines Startups beizubehalten, während es wächst und Bürokratie vermeidet. Er schlägt auch vor, dass der Ansatz von DeepMind als Blaupause für andere große Projekte dienen könnte. Auf die Frage nach der Verwendung von KI zum Aufbau eines sozialen Netzwerks stellt Hassabis den Wert oberflächlicher Verbindungen in Frage und schlägt vor, die wissenschaftliche Methode zu verwenden, um die Konsequenzen und Metriken eines solchen Projekts zu durchdenken. Er betont, wie wichtig es ist, die richtige Frage zu finden, was eine Herausforderung für sich sein kann.
  
  
• 01:25:00 In diesem Abschnitt erkennt Dr. Demis Hassabis die Schwierigkeit an, dass KI im Bereich der Moral und Politikwissenschaft involviert ist, und verweist auf die Komplexität der Menschen und ihre Motivationen. Er glaubt jedoch, dass KI durch die Erstellung virtueller Simulationen mit Millionen von Agenten zu diesen Bereichen beitragen kann, was das Experimentieren und Testen verschiedener politischer Systeme und Wirtschaftsmodelle ohne die Folgen einer Live-Implementierung ermöglicht. Er betont, wie wichtig es ist, die KI weniger undurchsichtig und transparenter zu machen, vergleichbar mit den Fortschritten der Neurowissenschaften beim Verständnis des Gehirns.
  
  
• 01:30:00 In diesem Abschnitt erörtert Dr. Demis Hassabis die Herausforderungen bei der Untersuchung künstlicher neuronaler Netze und stellt fest, dass der Zugriff auf jedes Neuron oder künstliche Neuron im Netz bedeutet, dass Wissenschaftler die experimentellen Bedingungen vollständig kontrollieren können. Die sich schnell entwickelnde Natur künstlicher Systeme wie AlphaGo, die veraltet sind, wenn Forscher zu Schlussfolgerungen darüber kommen, stellt jedoch eine Herausforderung dar. Trotzdem glaubt Dr. Hassabis, dass wir im Laufe des nächsten Jahrzehnts ein besseres Verständnis dieser Systeme sehen werden, einschließlich großer Modelle und Dinge vom Typ AlphaFold, die interessant genug sind, um Forschungszeit dafür zu rechtfertigen.

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Geoffrey Hinton und Yann LeCun, 2018 ACM AM Turing Award Vortrag „The Deep Learning Revolution“

Geoffrey Hinton und Yann LeCun, 2018 ACM AM Turing Award Vortrag „The Deep Learning Revolution“

Geoffrey Hinton und Yann LeCun gewannen den ACM AM Turing Award 2018 und hielten einen Vortrag über die Deep-Learning-Revolution.
In dem Vortrag diskutierten sie, wie Deep Learning die Informatik revolutioniert hat und wie sie für verschiedene Aspekte des Lebens genutzt werden kann. Sie sprachen auch über die Herausforderungen des Deep Learning und die Zukunft des Feldes.
Sie stellten fest, dass das theoretische Verständnis von Deep Learning zwar wichtig ist, es aber immer noch Sache des Menschen ist, Entscheidungen in komplexen Situationen zu treffen. Sie diskutierten auch das Potenzial für evolutionäre Berechnungen und andere Formen künstlicher Intelligenz beim autonomen Fahren.

• 00:00:00 Geoffrey Hinton und Yann LeCun halten die ACM AM Turing Award Lecture 2018 und sprechen über die Deep-Learning-Revolution. Sie diskutieren, wie Deep Learning die Informatik revolutioniert hat und wie die Teilnehmer von der Teilnahme an verwandten Konferenzen profitieren können.
  
  
• 00:05:00 Die drei Empfänger des ACM AM Turing Award 2018 sind Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio und Yann LeCun. Hinton wird einen Geschichtsvortrag über die Entwicklung von Deep Learning halten, während Kuhn den weiteren Fortschritt von Deep Learning diskutieren wird.
  
  
• 00:10:00 In seiner ACM AM Turing Award Lecture 2018 diskutiert Geoffrey Hinton die Deep-Learning-Revolution, die auf dem biologisch inspirierten Ansatz der künstlichen Intelligenz basiert. Der Deep-Learning-Ansatz ist effizienter und effektiver als das traditionelle symbolische Paradigma, aber auch schwieriger zu erlernen.
  
  
• 00:15:00 In seiner ACM AM Turing Award Lecture 2018 diskutierte Geoffrey Hinton, wie neuronale Netze funktionieren, und erklärte, dass sie eine vereinfachte Version der tatsächlichen Neuronen im Gehirn sind. Er erklärte auch, dass Backpropagation eine effiziente Version des Reinforcement-Learning-Algorithmus ist und wie er den Prozess des Trainings neuronaler Netze um den Faktor 10 oder mehr beschleunigen kann.
  
  
• 00:20:00 Geoffrey Hinton und Yann LeCun hielten bei der Verleihung des ACM Turing Award einen Vortrag über die Deep-Learning-Revolution. Die beiden diskutieren Backpropagation, stochastischen Gradientenabstieg und wie es beim Lernen im großen Maßstab nicht erfolgreich war.
  
  
• 00:25:00 In diesem Vortrag erörtern Geoffrey Hinton und Yann LeCun die Deep-Learning-Revolution, bei der es um die Entwicklung effizienterer neuronaler Netze ging. Mit der Zunahme der verfügbaren Rechenleistung in den letzten Jahren wurden neuronale Netze immer leistungsfähiger und sind heute in verschiedenen Bereichen des Computersehens allgegenwärtig.
  
  
• 00:30:00 Geoffrey Hinton und Yann LeCun hielten einen Vortrag über die Geschichte des Deep Learning und seinen aktuellen Stand, wobei sie die Erfolge und Herausforderungen auf diesem Gebiet hervorhoben. Sie sprachen auch über die Zukunft der Computer Vision und betonten die Bedeutung von Deep Learning für das Erzielen besserer Ergebnisse.
  
  
• 00:35:00 In seiner ACM AM Turing Award Lecture 2018 diskutiert Geoffrey Hinton die Deep-Learning-Revolution und ihre Bedeutung für künstliche Intelligenz. Er stellt fest, dass Deep Learning zwar sehr effektiv ist, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen, aber nicht der beste Weg, um Visionen zu verwirklichen. Hinton schlägt vor, dass ein Aspekt der Deep-Learning-Revolution, die im Gehirn repliziert wurde, die Verwendung von replizierten Geräten ist. Er demonstriert dies, indem er einen Teilnehmer auf die Ecken eines Würfels zeigen lässt, der so gedreht wird, dass die obere hintere linke Ecke senkrecht über der vorderen unteren rechten Ecke steht. Hinton erklärt, dass Deep Learning zwar effektiv darin ist, einen bestimmten Satz von Gewichtungen zu verwenden, um eine gewünschte Ausgabe zu approximieren, es aber nicht effektiv ist, die Symmetrien von Objekten zu bewahren. Er prognostiziert, dass neuronale Netze in Zukunft lernen können, Objekte auf einer anderen Zeitskala zu erkennen, die analog dazu sein wird, wie sich Synapsen im Gehirn verändern.
  
  
• 00:40:00 In seiner ACM AM Turing Award Lecture 2018 diskutiert Geoffrey Hinton die Deep-Learning-Revolution, die seiner Ansicht nach auf die schrittweise Einführung neuer Zeitskalen in den Lernprozess zurückzuführen ist. Er diskutiert, wie die Erinnerung an vergangenes Lernen in den Gewichten eines neuronalen Netzwerks gespeichert wird und wie auf dieses Gedächtnis mit schnellen Gewichten zugegriffen werden kann. Hinton spricht auch über die Auswirkungen von Big Data auf Deep Learning und wie jüngste Fortschritte bei Computerhardware und -software Deep Learning für Forscher zugänglicher gemacht haben.
  
  
• 00:45:00 Der Vortrag von Geoffrey Hinton und Yann LeCun befasste sich mit der Deep-Learning-Revolution, wie hilfreich hierarchische Darstellungen sind und wie das Pennebaker Parenting Network funktioniert.
  
  
• 00:50:00 Geoffrey Hinton und Yann LeCun hielten den Vortrag zum ACM AM Turing Award 2018, in dem sie über Deep Learning und sein Potenzial zur Revolutionierung verschiedener Lebensbereiche diskutierten. Ihre Arbeiten zu Bildsegmentierung und selbstfahrenden Autos gehörten zu den bemerkenswertesten.
  
  
• 00:55:00 Geoffrey Hinton und Yann LeCun hielten einen Vortrag über die Deep-Learning-Revolution und diskutierten, wie Menschen und Tiere so schnell effizient lernen können. Sie diskutierten auch darüber, wie Menschen und Tiere Konzepte lernen, indem sie die Welt beobachten und vorhersagen.

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Dieses kanadische Genie hat die moderne KI geschaffen

Dieses kanadische Genie hat die moderne KI geschaffen

Geoff Hinton, ein KI-Pionier, arbeitet seit fast 40 Jahren daran, Computer dazu zu bringen, wie Menschen zu lernen, und er hat den Bereich der künstlichen Intelligenz revolutioniert. Hinton wurde von Frank Rosenblatts Perceptron inspiriert, einem neuronalen Netzwerk, das das Gehirn nachahmt und in den 1950er Jahren entwickelt wurde. Hintons Entschlossenheit führte zu einem Durchbruch auf dem Gebiet der KI. Mitte der 80er Jahre schufen Hinton und seine Mitarbeiter ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk, ein tiefes neuronales Netzwerk, das auf vielfältige Weise zu funktionieren begann. Bis etwa 2006 fehlten ihnen jedoch die notwendigen Daten und Rechenleistung, als superschnelle Chips und riesige Datenmengen, die im Internet produziert wurden, Hintons Algorithmen einen magischen Schub verliehen – Computer konnten erkennen, was sich in einem Bild befand, Sprache erkennen und Sprachen übersetzen. Bis 2012 wurde Kanada zu einer KI-Supermacht, und neuronale Netze und maschinelles Lernen wurden auf der Titelseite der New York Times vorgestellt.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt erfahren wir etwas über Geoff Hinton, der seit fast 40 Jahren daran arbeitet, Computer dazu zu bringen, wie Menschen zu lernen. Dieses Streben, das alle anderen für aussichtslos hielten, hat den Bereich der künstlichen Intelligenz revolutioniert, und Unternehmen wie Google, Amazon und Apple glauben, dass dies die Zukunft ihrer Unternehmen ist. Hintons Inspiration kam von Frank Rosenblatt, der in den 1950er Jahren das Perzeptron entwickelte, ein neuronales Netzwerk, das das Gehirn nachahmt. Das neuronale Netzwerk von Rosenblatt war begrenzt und funktionierte nicht gut, aber Hinton glaubte, dass neuronale Netzwerke funktionieren können, da das Gehirn nur ein großes neuronales Netzwerk ist. Hintons Entschlossenheit, seine Idee weiterzuverfolgen, führte zu einem Durchbruch auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, und Unternehmen glauben, dass dies die Zukunft ihrer Unternehmen ist.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video, wie Hinton und seine Mitarbeiter Mitte der 80er Jahre Fortschritte bei der Herstellung komplizierterer neuronaler Netze erzielten, die Probleme lösen konnten, die einfache nicht lösen konnten. Sie schufen ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk, ein tiefes neuronales Netzwerk, das auf vielfältige Weise zu funktionieren begann. Sie stießen jedoch an eine Obergrenze, da ihnen die erforderlichen Daten und Rechenleistung fehlten. In den 90er und 2000er Jahren war Hinton einer von nur einer Handvoll Menschen, die diese Technologie immer noch verfolgten, und er wurde wie ein Ausgestoßener behandelt. Bis etwa 2006, als die Einführung superschneller Chips und riesiger Datenmengen, die im Internet produziert wurden, Hintons Algorithmen einen magischen Schub verlieh – Computer konnten erkennen, was sich in einem Bild befand, Sprache erkennen und Sprachen übersetzen. Bis 2012 tauchten neuronale Netze und maschinelles Lernen auf der Titelseite der New York Times auf, und Kanada wurde zu einer KI-Supermacht.