Maschinelles Lernen - Fazit

Dieses Tutorial hat Sie in das maschinelle Lernen eingeführt. Jetzt wissen Sie, dass maschinelles Lernen eine Technik ist, mit der Maschinen trainiert werden, um die Aktivitäten auszuführen, die ein menschliches Gehirn ausführen kann, wenn auch etwas schneller und besser als ein durchschnittlicher Mensch. Heute haben wir gesehen, dass die Maschinen menschliche Champions in Spielen wie Schach, AlphaGO schlagen können, die als sehr komplex gelten. Sie haben gesehen, dass Maschinen trainiert werden können, um menschliche Aktivitäten in verschiedenen Bereichen auszuführen, und Menschen dabei helfen können, ein besseres Leben zu führen.

Maschinelles Lernen kann überwacht oder unbeaufsichtigt sein. Wenn Sie weniger Daten und eindeutig gekennzeichnete Daten für das Training haben, entscheiden Sie sich für betreutes Lernen. Unbeaufsichtigtes Lernen würde im Allgemeinen zu einer besseren Leistung und besseren Ergebnissen bei großen Datenmengen führen. Wenn Sie einen großen Datensatz haben, der leicht verfügbar ist, entscheiden Sie sich für Deep-Learning-Techniken. Sie haben auch Reinforcement Learning und Deep Reinforcement Learning gelernt. Sie wissen jetzt, was neuronale Netze sind, welche Anwendungen sie haben und welche Einschränkungen sie haben.

Bei der Entwicklung eigener Modelle für maschinelles Lernen haben Sie sich schließlich die Auswahl verschiedener Entwicklungssprachen, IDEs und Plattformen angesehen. Als nächstes müssen Sie mit dem Lernen und Üben jeder maschinellen Lerntechnik beginnen. Das Thema ist groß, es bedeutet, dass es eine Breite gibt, aber wenn Sie die Tiefe berücksichtigen, kann jedes Thema in wenigen Stunden gelernt werden. Jedes Thema ist unabhängig voneinander. Sie müssen jeweils ein Thema berücksichtigen, es lernen, üben und die darin enthaltenen Algorithmen mithilfe einer von Ihnen gewählten Sprache implementieren. Dies ist der beste Weg, um maschinelles Lernen zu lernen. Wenn Sie jeweils ein Thema üben, werden Sie sehr bald die Breite erreichen, die ein Experte für maschinelles Lernen letztendlich benötigt.

Viel Glück!