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Maschinenlernen anno 2015


CC-BY-NC-SA 3.0

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ein paar Beispiele zum Stand des Maschinenlernenswas geht denn jetzt eigentlich alles so auf Anhieb und Grades im Browserdas ist ein Projekt aus Cambridgedas Straßenbilderzerlegt in Bereiche ich warnebenbei diese Begriffe hier diehohenKonvolut schnell dazu sagegleichen bisschen was das zu den aktuellen Schlagwörter Maschinenwas macht dieses hier ?? sie laden ein Bild hochund dieses Bild wird dann automatischin Bereiche zementiertsind mirdieser Olivebereichdas sollenBäume sein ?? stimmt dasder rötliche Bereichsind Gebäudestehen auchdieser BereicheeigenwilligeBlautonzäuneein gewisser Weise Zäune was soll das Programm sich auch denkenwas schief geht ist hier dieser blaue Bereich Beistrich und Bürgersteigsmuss sehrgut sein das hier ist eigentlich Punkt aberdas ist auch für Menschen kaum zu erkennendas ist Maschinenlernenin Aktion stellen sich vor das Auto so von selbstfahrendenSchutz vor Bilder sollen klassifiziertwerden oder sie möchten wissen was die Bewohnerin der Bewohner einer Wohnung gerade veranstaltetdann sind solche Funktionen offensichtlich extrem spannend?? doch mal alleindie hier malWasser draufwie das dann auch sie unten haben wir Wassernach Bürgersteigoffensichtlich nicht drauf trainiert das in allgemeines Problem natürlich bei Maschinenlernenwenn sie das Ding niemals mit Wasser an trainiert haben wird es ihn noch kein Wasserergänzungenim ?? Beistrich erkennbar tollaber hier die Häuser klappen Link und hier stehen Bäumeextremschlecht die vom Kontrast ernst zu hat der Kontrastaber scheinbar Bäume zu stehen soweit so gutBerlinin der Bauphaseälteres Foto?? hierAutosdas definitiv nicht alles Autos das kann nur nicht ganz stimmen Gebäude hier ja Gebäude da stimmt auchund jammert zum ersten Mal ein Pfahl derFernsehturm ist einbisschen weit weg aber hätte ja auch Verkehrsschild sein können zum Beispieljaim Prinzip machbarund mal eine etwas realistischereAufnahme wie man sie dannwohlverwenden würde so ein Programmwirklich ein Straßenbildhier Massen sind Straßenbesucheder Kinder jederzeit auf der Straßeauch die StraßenmarkierungenBeistrich die in Orangeerkannte er die Straße erkannt in diesen dunklen Violetttonautosdiesesdeutlichwas schon Violette hierdie Autos da hatte er ganz gewollt hatte er ganzan dem Gebäude hier erkennt er jetzt ein fahlesbisschen komischaberist wahrscheinlich auf Hochhäuser trainiert gewesenoder schwierig zu erkennen ist auchwenn sich das jetzt voreinem selbstfahrendenAutodas selbstfahrende Auto ist also in der Lage dann mit dieser Software zu erkennenaus einem einzigen stehenden Bildmuss die Straßewas sind Zeichen auf der Straße wo sind andere AutosundFällesind körperlich richtig gut aber wo sind Fällean den ?? Verkehrszeichenkönnten das wäre so eine Anwendung dafürund in Echtzeit sichergestellt das hier geht das jetzt vorstelltaufwändigen Prozess oder besten sogar mit dem Prozessorder Grafikkarte sitztdas sollte in Echtzeit funktionierenso eine Stufe heftigergibt's das von der FirmaQualifyingeigenwilliger Schreibweise glaube ich freidie sage nichtwo etwas im Bild istsondern die sagenwas auf dem Bild ist als Liste an Begriffenist das Netz ist langsamso ?? kann es also ein Bild hochladen nicht immer dieselben Bilder imJahr kann Roboterund jetzt erfahre ich was auf dem Bild erkannt wirdArchitektur keine PersonHausdraußenBaumheimgebäudeReiseEisen warum möchte man sich fragen untersagte das Programm letztlich warum Tageslichtfamiliefür dich sehr komisch?? muss ich mal anrüchiges als ähnliche Bilder gefunden hat das in Sachendie tatsächlich vom Thema her passenabsurderweisedie Formen sind ganz andere aber das Thema passtmalbei den Meeresblick hiererkennt Wasserarchitekturnochmals Schöbel keine Person draußenstatt HäuseransammlungSkype sie zu diesem interessantenThema der Nichtjuristen ?? zielgerichtet zu lösenKomma dass ich gucken muss der Effekt ist wahrscheinlich auch schon bisschen wie bei den Horoskopesind Horoskop lesen das stimmt ?? immer sie finden irgendwas was immer stimmt also mit Vorsicht genießen man müsste einenordentlichen Test waren aber diese ähnlichen Bilder mit dass Google diese Bilder und diese Bilderdefinitivgegen die in die richtige Richtung Maschine etwas erkanntWirkung des kyrillischenErd offensichtlich endlich erkannt werde keine und da keine Kirche erkannt die Kirche erkanntkeine Autos oder Wortein Rohrendass es offensichtlich die sogar so richtig aberdie Analogienso Analogien findetganz andere Farben sind Konzeptedas schon Nummer stärkerals das es was Maschinenlernen heute kannunsder letzte hier hauorg hältsie eines Mann gibt's einen Namen der ein wenig sucht und man kann dann aus den Bildern die da kommensich rein rauspickenund Richter angezeigtfür alle Person dem Bild erkannt werden ?? für eine Person für eine Person die Bild erkannt werden?? männlich oder weiblich und welches Alterninjiziert meinen Namen eingeben kommen diverse Bilderich nicht aufzeichnen darf ist wahrscheinlich so ?? Pausesofrüher hat man mit Mühe ausgerichtetnicht irgendein Werkstückrichtig unter der Kameraoder muss es gedreht werden und heute kriegen sie wirklich so was abstraktes raus was was abstraktes sowasentfernteso was kompliziertes raus wie ist dieser Mensch der zu sehen ist ein Mann oder eine Frauunddas Verwalterdas es schon eine ganz andere Stufe die das erreicht hatKomma sagen mein Alter wird zu hoch eingeschätzt vondiesem Algorithmus so alt bin ich jetzt ?? ichdas MaschinenlernenMaschinenlernenmuss immer frostig sein wenn man davon redet neuerdingsdass die Leute nicht glauben was es heißt mit Maschinen zu lernenso Leertaste das die Maschine während es geht nicht um E-Learning oder sowas dass mir die Maschine hilft etwas zu lernen sonderndie Maschine soll selbst was lernenanderer beliebter Begriff an der Stelle ist ECIArtificial Intelligenceist nicht hundertprozentigeigentlich dasselbeaber wird gerne synonym verwendetwerden ist ja weniger als Intelligenzundklassischer Begriff der auch manchmal synonym verwendet wird wäre Pattern begann zwischen Muster-Erkennungals Muster nicht nur im Sinne von visuellen grafischen Mustern sondern muss dann in Zeitreihenmusterin Videos vor Komma Petrnischenist verwandtBildverarbeitungklassischen Aufgaben der Bildverarbeitungein Werkstück richtig zulegen oder festzustellenob auf dem Werkstückfehlerist ist die Oberfläche korrekt solche Geschichten das war am Anfang das Marketing der technischenund hat sich eben mehr und mehr ausgeweitetund heute können sie ihn wieder gesehen haben heute können Sie die Maschine Fragen ist dieses Stück meines Urlaubsfotos jetzt eine Kirche oder Sassenautodas ist eine ganz andere Ebene im Verhältnis zu dem alten Wetter verglichen oder auf Deutsch Muster-Erkennungdie dabei der Traditionintervenierte das Maschinenlernenbei der Mensch-Maschine-Interaktionkönnen sich vorstellen?? die Maschine lernt Sprache zu verstehen die Maschine lernt Bilder für sie vor zu strukturierenzu profilieren ?? Maschine lernt zu erkennen was der die Benutzerinnen gerade macht sich seit nach ?? ein Beispielheißen dann tatsächlichdas hat also extrem hohe Bedeutung für Mensch-Maschine-Interaktiondie Maschine wird in Anführungszeichenintelligenterich kann das anders mit der Maschine interagierenMaschine kann mir viele Sachen sozusagenvon den Augen ablesen ich muss das kann ich mir ausdrücklichmitteilen wo sie männliche TastendrückenMaschine was sie tun soll ?? natürlichzu weißem Automation geht das selbstfahrende Autohat natürlich extrem viele Anwendungen von Maschinenlernenwobei man sich fragen muss das selbstfahrende Auto ist das nicht vielleicht sogarein User Interfaceich habe ein neues Bedienter fest fürs Auto das Bedienter für Swiss Auto ist nicht mehr das Lenkradsondern ich sage nur noch dringender Hauseist auch nur einfach eine geändertes BD Interface was extrem viel Intelligenz dahinter braucht Intelligenz in Anführungszeichenin der warich soll das update zu den alten Videos auch noch sagendass Microsoftund Amazonfleißig mitmischenwenn Sie also richtig viel Rechenkapazitätbrauchen für Maschinenlernenin das Maschinenlernenin der klautdann können Sie beiAmazon und Microsoftbuchenes gibtMicrosoftAsiamaschine?? etwa bei Microsoft wird sicher Asia Azurezur ??melden sich bei Microsoft an und buchen dann auf deren Rechnernschien Lernfunktionder sprechende Rechenkapazitätbei Amazon hast es einfach immer thermisch E-Learningund läuft dann auf der und lautGoogle natürlich auch entsprechende Unternehmen eingekauft ?? keine Fragedas heißtsie können das jetzt quasi dazu buchen Sie buchen Maschinenfunktionin der klaut einfach dazu wie siebisher Webspacein der Klau dazu buchenoder für Betriebsdatenabrechnungenzu ?? Platz dazu buchen in der Klaus zu buchen Sie dann jetzt Maschinenlernen dazuwas ich ?? überhaupt sagen sollte was heißen ?? seitlich Maschinenlernenwas meinen wir denn wenn wir von MaschinenlernensprechenSie jetzt aber normal es geht nicht um E-Learning des Lern mit Maschinen sondern es geht darum dass die Maschine etwaslerntwas heißt denn das eigentlich?? ich es am einfachsten diesen Begriff Maschinen auf eines der Kerngebietezu reduzierenklassifikationswillig?? Produzentenpreisenvorführendann Klammer zu am besten glaube ich verstehenwie das mit Lernen trainieren und abrufen dann zusammenhängtKlammer zu insbesondereKlassifikationhaben eine LernphaseKlassifikationund dann später eine Abrufphasenennen oder AnwendungsphaseKomma in derLernphasegeben Sie dem SystemDatenundLabelsdazu gehörenein Bildund dann sagen sieauf diesem Bildsehen wirmehrund kein Menschenund so weiter und so weitergelächelt Datenoderden ZeitverlaufvonAccelerometerundBüro und Kompassals Datenetwas anders im Vergleich als Daten nicht die Zeitverläufeund dazu dann im Labeldie Person gehtdamittrainiert man sie Lernphaseund in der Abrufphasegebe ich die Datenwieder gerade gemessen worden sind wie sehen die Daten aus dem Handy gerade liefert und dann möchte ich gerne wissenokay was ist das Label dazu welches Label sollte dazu gehören sie Person am ?? stehenam Treppensteigen aufwärts oder abwärts ist die Personen liegen das es für die Idee von der Klassifikationsklassifizierungsonstige Trennungen Lernphase und Abrufphasedas wäreWasser auf EnglischSupervised Learningüberwacht es lernen heißtlernen gibt es auch an Supervised Learninghinzuweisen Semialpbewachte Sammy Supervised Learningaber das übliches ErspartesSupervised Learningwerden unter Aufsicht sozusagenwichtiger Punkt ist natürlich diese Daten hier unten Sie nicht exakt die Daten darum dass wir einfachwenn sie einen bestimmtenVerlauf für ein Speichern ein bestimmtes Bild einspeichernund dann wollen das in genau dieses Bild wieder kommt das Leben ausgegeben wird das einfach dafür war kein Maschinenlernensondern nur sehr sehr viel Speicherplatzdas raffinierte ist ja dass diese Daten nicht genau bestimmenwas hier passieren muss ist ?? Verallgemeinerungsgeneralisierunges mussetwas allgemeines gelernt werden stellt sich vor sie lernenzwar bisweilen vier und zwei bis drei S fünfhundert und zwei plus zweieinhalbund das ??Generalisierungszahlenschlechtes Beispielmit Bildern wahrscheinlich einfacherwas ist wenn sie gelernt haben okay ein bilddauerndesBlau das ist Wasser und dann haben sie gelernt ?? ein Bildweiß-blaudas Wasser und jetzt kriegen sie der Abrufphaseein Bild welches blau in der Mitteimmer noch sagen das es Wasser dieses Bild ?? das System war vorher nie gesehen ist es ja nicht als ob sie aus einem äh irgendein Eintrag abfragender Ärger ist dass diese Daten die es ankommt in der Prophaseder Kern des Ganzen der Kern des Lernens jetzt ist es in der Abrufphaseandere Daten ankommen als in der Lernphaseist nicht auswendig lernen das wäre einfach auswendig zu lernen sich meistens in den Speicher auf die Festplatte deines sozusagen auswendig gelernt darum geht es nicht es geht um das verallgemeinernund wirklich zu lernen das was wir hier auch von Stoiber nicht auswendig lernen sondern wirklich etwas sozusagen zu verstehenMaschine verstehtnicht in dem Sinne aber sie kann eben generalisiereneinfachsteVorstellung die man dann entwickeln könnte ist dasUnternehmendas manFunktionskurvensozusagen lerntich möchte wissen wie hängt Y von X abund ich kriege Datenpunkte reinin der Lernphaseund in der Abrufphasevöllig andere Datenpunkte reinmüssen sie sein Okay für diesen X wird was soll in der Y sein Wechsel ist bisher nicht vorgekommen?? ich brauch einen vernünftigen Epson Wert und wenn das das Problem wäre dann würdeich versuchen gesundeKurve durchzuziehenund dann auf dieser Kurve abzulesen im Endeffekt passiert das nur eben inhundert Dimensionenin den tausend Dimension im Endeffektversucht man Ausgleichsgruppenzu bilden an vielen ständig an allen Stellen ?? sich vor was sie als Daten reinkriegendessen Sammlung an Begriffenes können mehr oder wenig wie die Begriffe sein?? nicht ganz so leicht abzubilden auf Kurven ablesen aber wenn sie hier immer fünf hundert?? Komma zeitigendiesen sie mit Defekt im überdimensionalenRaum ein Wert auf sowas je fünf hundert Dimensionsich vorstellen eineRegressionskurvevor Dimension sozusagen die mehr oder minder geschickt gebaut sein kann Komma sich das vorstellt das es ich will sank der wesentliche Job in Maschinenlernen Klassifikationich lernediese Daten soll folgendes bedeutendass die ?? die so harte LabelsPerson die die Treppe rauf Person liegtdieses Bild zeigt eine Katze dieses Bild zeigt ein und hatte Einteilungenund dann soll nachherder Abrufphaseaus ähnlichenDatensollte auch wieder diese Labels generiert werden auf plausible Art generalisiertealswesentlicheAnwendung des Maschinenlernensdaneben gibt's noch diverse andereda was letztes Semester erzählt hatte an Supervised Learningdas ist Daten automatisch kopierenes kommenMessergebnissereindas man dann automatisch sagen kann oder gibt's eine so zwei Clubsdas wäre ein Supervised Learningwas auch noch mit unter Maschinenlernen Feld ist Daten zu generierenaber gesetzlich zu weit treiben das ist das übliche was von Maschinenlernenveranstaltetbin auf der Webseite gesehen mit dem Alter schätzendich auch wieder mischen das Programm erst mal anlernenmit einem Rückstand an Datenund ?? Beckmann auszuprobierenund der Benutzer sagt vielleicht das weiß aber gar nicht ich finde das müssteeine Katze gewesen sein und der Grund gewesen sein das man das dann auch weiter lerntoder bei dem Alters schätzen das man sagen könnte stimmt aber nicht ist ein zwanzig alt die beiden müssen nicht unbedingt getrennt seinGemisch sei die Maschine konnte sich auch selbstlehrenKomma ähnlich dem von Sammy Supervised Learning?? überwacht es lernen man lernt die Maschine an grundsätzlichund dann guckt sich die Maschine selbst Beispiele an und guckt sich an welchen der Beispiele sie besonders sicher ist und wer das noch mal das zu verstärkenwas ist höchstens eine Katze wenn er jetzt auch das Essen Katz ist und trainiert sich dann sozusagen selbst ohne dass ein Mensch?? gibt endlos viele Möglichkeitenwas jetzt hier tatsächlich drin geschieht in der Blackbox das füllt Bücherich hatte in den vergangenen Jahren ein Verfahren im wesentlichengezeigtdass man ihr Wissen überdie Kleiderwahlauch zeigen wir sind weißen aussieht mit den entsprechenden Bibliotheken zwar wieder nur eine einzige Zeilemüssten immer dasRad Leseverfahrensoptimal amerikanisch ohnedass es gar die nächste Verfahren was ich lerneist die Gesamtheit der Datendas ist total verschwenderisch ich lerne nicht eine Formel und ein kleines Programmsondern ich lerne die Gesamtheit meiner Daten Trainingsdaten soll ich sagen die Gesandter der Trainingsdaten wird gespeichert?? ist nicht sehr elegantund sind aber schön einfachund wenn ich dann Nachfragestarteguck ich mir an okaywelchemeinerTrainingsdaten?? eine Daten Punkt meine Trainingsdaten sind Zweifel sollen hundert dimensionale VektordatenPunkt meine Trainingsdaten bei der nächste und ich sage dann wenn das sehr belästigendePunkt Katze war dann war wohl auch das was die Abfrage der Ursachen hat eine Katze gewesen das ist nämlich Nehmer ziemlich billig muss ?? extrem viel Speicherkeine Vorteile neben dem das so einfach zu programmieren ist aber die Zeit investiertzur Sucheden Platz investieren müsste speichert einen weiteren Vorteil ist sie können jetzt nicht nur lebensspeichern?? Katze undMensch sitzend Mensch stehend oder so was sie können hier auchZahlen speichern auf diese Weise wenn ihr zum Beispielan dem blauen gespeicherten gelehrten Daten Punkt dran stehtdem achtzig Komma fünf Jahredann können Sie auch das dann abrufen an dieser Stelle für den roten Punkt oder ?? sie der Sache nach einer weiteren Vorteil hier von ihr wissen eh was sie können beliebige Daten dranklebenhatte Punkteine Verfeinerungwar Kanye ihr wisst nicht was groß er kleinlich dabei der groß Schrift Überschrift wäre im englischen Nil wirstetwaspeinlichen Plural schreiben ?? K nächste Nachbarnselber Gedanke das ich mir alleTrainings exemplarischreicheredann kommt die Abfragewas passiert danngucke nach den K nächsten Nachbarn wie das Verfahren heißt Inka gleich fünftes gucken Sie also nach den fünf nächsten Mannwenn es darum geht dazu oder und Mehrheitsabstimmungmachen?? gegen zwei oder vier gegen eins oder sowas wenn'sum Werte geht das nicht Klassifizierungsondern wenn hier reelle Zahlen gelernt werden soll zum Beispiel einfach den Mittelwert bilden oder den Mediadas arithmetische Mittelgesangoder den Media bilden von den und haben hoffentlich ein verlässlicher Wert als wenn sie hier nur einen nächsten Nachbarn haben Komma ?? Komma in passender Aktion sind den Unterschiedseiner ?? nur eine Zeile die sich ändert in dem Aufruf der Sprecher Bibliothekklassisches Verfahrenhandelt es ja noch nicht vor das immer wieder angewendet wird ist SVMeine relativ einfach zu verstehen und muss es auch nicht im ganzen Detail verstehen weil die Bibliothekganz viel besser als wir selbst programmieren würden SVM nennt sich ausgeschriebene Supportvektorschien ?? UnterstützungVektormaschineschon aneiner Wasser Unterstützungssektorsals Supportvektorerschienerstmals so anwennmeine Datenpunkte so wäredas dassagen die Katzen sind und dass die Hunde sind jetzt also wirklich ein hartes Label Ja NeinKatze Hundkrank gesund oder sowas sehen dasVerfahren eingeschränkter als das mit den Juristen Ebers Plinius Nebraska Mediadaten dran kleben was sie wollensofort weg der Maschinen geht's darum ja oder neinEntscheidungist es oder ist es nicht angenommenich hab diese beidengroßen Gruppen ihr jain blau unten und Nein in grün obenwickelten sie auf einfache Art entscheidenob dieser Daten Punkt zu den Grünen gehörte dazu den blauen gehörtLinieZiele gerade ziehenDimension ist das ich keine Grade mehr sondern Hyperebene?? neunundneunzig die Missionars im Erzgebirge sozusagen aber hier in zwei Dimensionen zu sein sowas so eine gerade Lichter ziehen und dann sagen okay oberhalb der Gradenist der eineBegrünungder Graden ist der blaue dieser Route Punkt ist oberhalb den für dich also als grün klassifiziertenicht als blauzu was immer das heißen mag was es reicht dass man eine Hyperebene dann speichert hierbei den ihr wisst nicht was müssen Sie alle Daten die sie gelernt haben speichernhier speichern Sie die Gleichung für eine einzige Ebene durch müssen sie Glück habenmir dazu sie Glück haben dass diese Ebene hier ihre Daten schön trenntaber das ist etwa der Gedanke bei Support Vector Machineist als ein Wasser Supportvektordesäußersten Punkte hier sind die Support Beistrich wenn sie ihre Hyperebenesoweitverschieben sozusagendas sind die Daten berührtnatürlich so legen Hyperebene dass man eine möglichst breite Straße hat man sie dann soweit verschiedenste sie die ein Punkte der einen Seite und die auf der anderen Seite berührt diese berührt Punkt das sind dann die Supportvektorengesängeund der ?? und derder Peinlichkeit Fragezeichenreichendie kennen sich sofort etwas kleinlich Punkt aber die Ortsvektordes Supportsektorsdie unterstützensozusagenalle anderen Punkte kann sie nämlich weg lassenSie diesen Punkt haben oder nichtvöllig egal ob sie diesen Punkt haben oder nicht ist völlig egal wichtigsind diese Punkte hier gerade anerkanntevon demhängt die Lage der über ihm das Supportvektormit den arbeitet man dann man speichert sich diese Punkt daraus kann man dann tatsächlichlagen diese Überlebende bestimmendeshalb sofort ?? schien man sich diese Punktdie muss man richtig finden optimierter Vateraber wichtig ist erst mal der Gedanke was diesesVerfahren tut so lernt das durch Zusammenhängebinärer Zusammenhängeja Nein mit mir müsste was den sie mir ??müssen dafür noch alle Daten und speicherndass die Daten jetztso hübsch liegen dass man einfach Lineal trennen kann ?? natürlichhöchst selten das wird normalerweise nicht passierenjadann gibt es das ganze nochnicht in Jahrkann sich vorstellen wie das dann aussehen wird man das hin was man eben mit einer geraden nicht trennen könnte stellen sich vor Sitten gesunden Inseldie blauen Punkteund drumherum die grünen Punktedie XING Seminar gerade nicht getrennt würden sie die gerade ziehen wollenkönnte ?? nicht trennen die blauen von den Gründender Nichtlinear Variante und es ist die übliche Variante auch mit der man tatsächlich der Trend kann auf ziemlich einfache Weise wird die Mathematik nicht wofürsich die Formen anguckt ?? festist es völlig banal ist das nicht länger zu machen und das aber verstanden hatdas auf ganz banale Art Nichtlinear gemachtwelches aber nicht weiter treiben Komma eine Stunde drüber verwenden?? hält im Hintergrund das Band im allgemeinen ist der nichtlineare Fall dieses Glück das wirklich die eigenen Daten Punkt rechts oben und die einer links unten gegen dieses Glück normalerweise nicht ?? sind Komma beißen in Aktion Supportvektorschien ein sehr klassischen Verfahrenund das ganz ganz klassische Verfahrensind die künstlichen neuronalen Netze?? Fische ?? Networksist ein Versuch auf sehr grobe Art nachzuahmenwie denn die Neuronen in ihrenArbeitenwir uns das vorstellen wie sie arbeiten?? Networkshat tatsächlich Neuronenund verschaltet die was macht so einenneuronbessertEingängean Daten rein zur Erneuerung hat Eingängeund dann verrechnet es diese Eingängezu einem AusgangssignalaußerHaus sehr einfache Gedankewas gewisse Eingänge sei das könnte der Rotwert von irgend ein Wechsel sein oderder MaximalwertderLeistungzwischen der dritten und der vierten Millisekundeim Audiosignaldenn sowas das könnte sein Gang sei und so weiter und so weiterdamit in Neuronen rein dieser Neuronengewichten die Eingänge bilden die Summeund bilden daraus mehr oder minder hart ein Ausgangssignalgibt's solche FunktionenSekunde Funktionaus Signal zu bilden oder einfach aus ohne Funktion um Ausgangssignalzu bilden Komma ganz hart drauf ist es ohne Funktionauszubildeneingerichtetes Mittel aus den Eingabe werden einige weitere negativ gerechnetviele negativ gezeichnetdieses gewichtete Mittelunddas mehr oder minder hart übersetzt in ein Ausgangssignalso stellt man sich seine Nervenzelle vor eine künstliche Nervenzelle vor das kann man dann weitertreiben?? okay das ist die unterste SchichtPunkt aber darüber nicht auch noch nie Schicht die jetzt diese Signale wieder verrechnetund Komma weil ich darüber noch nicht Schichtunterhalb endlich Ausgangssignaldiese Ausgangssignalkönnen wir zwar sagen ahawenn dieses obere Signal größer ist als null dann finde ich finde dieses Netz das es eh eine Katze das untere Signal größer ist als null finden des Netzes ihr ein und sammelte sie dann Ausgangssignalmit den zig Entscheidungen nach außen mitteilen können sowas nennt sich jamal die Leier Wasser schonmehr Schichtder Zitronenrezepturenpassiv wahrnimmt ?? die Wahrnehmungsmaschinesozusagen die mehr Schichtwahrnehmungsmaschinensie haben jetzt eine Schichtihr dazwischen eine verborgene Schicht wieder so schön heißt weil die dann eine von außen hat diese Schicht hier und keine Ausgänge nach außen das verborgene Schicht im Lehrden Ausgangsschichtwieder so ein Ding denn jetzt eigentlichdas gewissen Eberverfahrenhat gelernt in dem sich einfach alles merkttelefonbuchartigdass es ziemlich brutalSupportvektormaschinendas Verfahren lernt in dem es sich eine Hyperebene merktmit ein paar Tricks wahrscheinlich merkt sich die Supportrektorgenauer gesagtwie lernt denn ein künstlichesneuronales Netzsollte Synapsengerichtedarin steckt das wissen natürlich auch was somit verbunden ist aber erst ?? wahrscheinlich alles mit allem verbindendas Wissen steckt in den Synapsengewichtennehmen sie nur Komma fünfmal den obersten minus null Komma drei mal den zweiten minus null Komma sieben mal den darunteroder nehmen sie nur Komma achtmal den obersten und so weiterverstecktes Wissen zur Gewichtung der Synapsenund das heißt diese Zahl muss man einstellen soll überhaupt Networkingoder als nicht ein letztes Werkdas heißt ?? muss diese gewichtige einstellenmit welcherStärke sozusagen wirken diese einzelnen Signale hiernicht ganz so leicht wenn sie hier vorne ein bestimmten Reiz anlegenund sie wollen Ihr Partner eins raus da kommt nur raus es ist eine Katzeresonanzauskommen müssen sie jetzt raffinierte Versorgung des diese ganzen Gewichte hier eingestellt werden und das in diese Richtung zu bringen das Ausgangssignal in diese Richtung zu bringen Weg Komma welchen er sich das übliche Verfahrenist mathematischetwas ?? Visite nicht so willkommen sind wie die anderen vermisse ich etwas reinsteckenwie man jetzt diese Gewichte einstellt um was zu lernendas kommt neuerdingswieder mehr in Schwung dass es neuerdings wieder Hamburger Gesanges war Anfang von vise?? Punkt was aussieht wie das menschliche Hirn wurde versichert von Tieren ?? genauso ?? ist aber sehr viel Rechenaufwandheute mit den Grafikkartenist das wieder sehr gut machbarund extrem wieder im Schwung aber im Prinzipwas sie jetzt zu nehmennehmen sie nämlich Leber oder nehmen Sie Supportvektormaschineoder nehmen Sie die atypischenNetworkingschreiben solloder was auch immer was davon jetzt nehme?? freigestelltgibt's prinzipiell vor Nachteile jeweilses muss nicht unbedingt diesesneuronale Netzwerk das beste sein wahrscheinlich sogar eher nicht verkleinern wennnoch ein paar aktuelle Begriffe in dem Beispiel nicht bezeichnete da kam er schon für die üblichen Bass bereits vor?? sind aktuell die Bass wird in der Brancheeinender Passwörterist das Konvolut schnell Novell Networkund fragt sich wie funktioniert denn jetzt der visuelle Kortexzum BeispielKomma dass möglichst schlank nachahmen?? das so parallel finden sich Wechsel vorstellenAuge liefert es sich wirklich Pixel aberso gefühltwie für das Auge fixewenn ich jetztdahinterfehltmeine Neuronen habe und jetzt alles mit allem vertratdiese Büchse mit dem alles mit allem Quadrateund dann hier die Gewichte aus würfelfrohenNervenzelle jeweils die Gewichte bestimmenüber das ganze sie mich langsam werdender Gedanke ist immer dieselbe Baugruppe zu wiederholen und das Lokal zu wiederholendas Signalin der Fraktion oben drei mal drei Pixel ohne Leerschrittdrei mal drei Pixelinein Neuron reinund jetzt gehe ich ein Pixel weiterund das wäre für dieses ZentralpixelBesitz quasi dieses Neuron hinter diesen Zentralwechselund guckt sich auch die Nachbarn anderguckt sich also nicht alle anderen ergibt sich ein Wechsel an und die Nachbarn an und das nächste Neuronbesitzt über diesem Wechselund guckt sich dieses Pixel an und die entsprechenden Nachbarn jeweils was auch wieder dreimal drei Nachbarn und so weiter und so weiter und die Gewichte sollen immer dieselben sein ?? des Pixel links darüber über den zentralen Wechsel soll über dasselbe Gewicht habenbei dem ihr links darüber und so weiter dass ich es nicht Millionen an diesen Gerichten mitfliegen muss sondernmüssen dann eben nur neuen Gewichtedie wiederholen sich quer über das Bild Gewichtigproblemedie Umgebung an Komma da diese zum Beispielbisschen mehr verteufelnund darauf immer dieselben Gewichte für diese ??nach Paragraphenzeichenfünf Nachbarn eine Faltenweiter vorgekommen ist ?? Solutions Entscheidungsprozessbin ich jederzeit komm nicht weiter drauf eingehen ?? wenn sie in Grunewald und hatten meiner Glas oder Foyer und so weiter das ist eine Falte und sie fallt mir diesesneuronale Netz über die Bildflächeund das ist es sicherlich weiter machen diese hier die kann man in der nächsten Schicht weiterverarbeitenund dann noch richtig dahinter und noch richtig dahinter und wahrscheinliche vorne nicht nur ein Neuron pro Pixel sondern mehrere Neuronenfür sunnitische Gruppe immer soll ich sagen hintereinanderdas ist die Idee hinter constitutionalNetworksich gucke mir immer Nuss und Umgebung an sich alles mit einem vertraten ?? und die Gewichtehabe ich für die ganzen verschobenenNervenzellenmacht das ganze schon deutlich einfacher das ist das übliche war heute Bildverarbeitungmachtmacht man so sinnvollerweiseob das Bild links oben Miss oder rechts unten ist sollte hoffentlich egal sein um in diesem Verfahren haben sie das gewährleistetdas nächste was wird Vikar ?? und Konkurrentwas keine schöne deutsche Übersetzung können ?? Networkdessen solche Netzeihr Ausgangssignalvorne wieder reinspeisenKomma sie haben so ein Netzaus Komma der basiertauf wildeste Artdes Außensignalewieder vorne eingespeistoder mehrere Ausgangssignalewerden vorne wieder eingespeist es gibt offizielle Eingangssignalesind ?? Sagen von draußenaus werden aus dann auch wieder vorne eingespeistwas den Effekt hat sowaswenn ich das so baue man es dann auch Beistrich dass so baue dass diese EingangssignaleSchicht für Schicht weiter rutschen jedem Takt rutschtSignal weiter durch das Netz entwickelt sich mit Zeitverläufenzu tun hier könnte ein Zeitverlaufein Signal von draußen ankommenhier kommt ein Zeitverlauf von Signal zurück ich kann es für sich zeitabhängige Signale verarbeitenhier war das so wichtig ein Signaldas läuft durchs Netz durch gutriechen Ausgangssignalund hier kommt er sich der Zeitverlauf rein mit welcher Phasenlagekommt jetzt meine Rückkopplung hier wieder Reinlichkeit bei verschiedenen Frequenzen unterscheidenund ÄhnlichesZeitverläufedritte und letzte jetzt hier das wichtigste was wird aktuell ist Deep Learningdas wird sich auch der Sonderpädagogikein tiefes lernflaches Lern Auswendiglernenals flaches Lernsteht in gewisser Weise auch jetzt aber auf Maschinenlernenbezogen im Schneeball das wäre definitiv flaches Lern alles auswendig lernen das ist nämlich Leber Deep Learning ist der Gegenpol dazu sozusagenTiefland tiefe Zusammenhängelernen in Anführungszeichen untendass man zum Beispiel wenn man Bilder verarbeitetdas maneine erste Schicht hat die zum Beispielzu jedem Pixel immer seine neun hundert achtundzwanzigim Wechsel seine acht Nachbarn anguckt zu einem Konvolut schnell Novell Netwaredie erste Schicht guckt sich zu jedem Wechsel immer noch acht Nachbarnkommt die nächste Schichtdie guckt sich rechtshier immer die nächsten auf dieservorderste Schicht immer die nächsten Nachbarn an Beistrich manche auch an auszudehnendas es hier nicht mehr eine Nervenzelle für jedes Pixel gibt sondern nur noch eine Nervenzelle für immer vier Pixel und dannBereich noch weiter ausdehnenund so weiterund so weiterimmer weiter ausdehnt und zum Schluss hat man hoffentlich tatsächlicheine Nervenzelle die sagt Katze und eine Nervenzelle die sagt Punktdenn irgendwie sagt groß die Geschichte groß oder Zelle der Hirnforschungkann somit tiefer Architektur hat am Anfang werden ganz simple Sachen gelerntist dessen Farbverlaufvon links oben nach rechts untenist das einfarbigwas könnte man ganz am Anfang klärendann in den nächsten Schichten könnte man lernen oder sind da somehrereSchwingungenmehrere Streifen soll es ein Winter mehr Streifen horizontal nebeneinanderoder der ?? Streifen vertikal nebeneinander so was könnte den Sohn Schicht gelernt habenund so weiter und so weiter und je irgendeine Schicht erkennt dann vielleichtrunde Sachenund Gegenständeoder erkennt Gitterund so weiter und so weiter und die letzte Schicht ganz am Schluss sagen das es auf den Petersplatz aufgenommen ?? das Bild was der Gedanke an die Planung des diese Konzepte die man dann der von Schicht zu Schicht höher werden ich fange mit ganz einfachen Features an so schön heißt und dazu Schlusskonzeptedie ein Mensch auch angeben würde immer komplexere Konzepteund am Anfangmit Mosesdazu schreiben überhaupt alssowas unterscheiden kannmich so Musteroder habe ich hierso Muster in der Umgebung dieser Pixelhabe ich hier abereine kreisförmigeStrukturhabe ich hier eine rechteckige Struktursolche Geschichten auf immer höhere Ebenen gebrachtbis fassungslos richtig Konzept hatte die ein Mensch auch angeben wird auf höchsten Levelwas dann spannend ist das es auch dann eben sehr wie das in der Biologie funktioniertdas man viele von diesen Schichten automatisch lernen kannsie lassen dieses untere Netz hier einfach von selbst lernen was denn typische Strukturen sindund dieses Netz dann von selbst was über Strukturen eine Ebene höher sind und so weiter so funktionell sein scheint in der Biologie auch in den allerersten Lebensmonatensehen insbesonderedass die Zellen erst mal überhaupt die Schaltung richtig bilden müssen sind ?? alle Verschaltungen da es müssen sich richtigen Gewichte einstellenund das scheint automatisch zu passieren es gibt kein Programm was vorgegebenes an der Stelle es wird einfach aus den Bildern die ankommendas übliche generiertohne Überwachungzu dieser Experimente wenn sie etwas auf den Anfang der nur horizontale Streifen hat setzen die Kasse dann ein paar Monaten ein Raum der nur senkrechte Streifen hatte läuft die gegen die Wand die kann keine senkrechten Strukturen sehen und denken Sie an daserbei den AsiatenUnterschied zwischen R und L wenn man den in den ersten Lebensjahrennicht gelernt hat scheint hier und Nehmeschichtenwas zu vielen zwecks Unterscheidung kann nur untersagt ist es ein L und es ist ein eher das scheint zu viel und es wird dann auch nicht weitergebildetinteressanterweiseKomma dass also nach Armin Deep Learningversucht das nachzuahmen?? es wird automatisch erst mal gelernt was typischerweise Strukturenin Bildern Audiosignalen was auch immer an Daten drin istdas ist derzeitdas Verfahren was en vogue ist für die Sache nicht ihn gezeigt habe am Anfang wird das auch verwendetdas ist ein buntes Forschungsgebietist insbesondere gerade wenn man das auf Grafikkartenlaufen lässt aufClusternvon Grafikkarten laufen lässtganzen Keller voll gestapelt mit Grafikkartendamit auf die Rechenleistung dafür um das so zu macheneigentlichrecht interessant es ist ein einziges neuronales Netzwas eben sehr viele Schichten hat könnte man sagen ?? Geschichten haben dann natürlich verschiedene Aufgabenwird es normalerweise dann so einrichten lassen sich Folge nicht okay viele Neuronbau jetzt in dieser Schicht die viele mich da in dieser Schichtsind auch nicht festgelegt darauf schaffte sie mit Neuron eingezeichnetendurch nicht westlich darauf dass sie wirklich Neuronendrin liegen können Aussagen oder zwischen ?? letzte Schichtdie es mit dem Supportvektorstattdessenfunktioniert genau das machen nur alle jetzt derzeit mit Barons ist die Art der ?? Punkt eswäre nicht ?? festgenageltsie jede Schichtzu machen man müsse sich wahrscheinlich an einigen Stellen noch überlegen welche Schichten lernen von selbst Anzug beweistund welche Schichten muss ich trainieren super weiß davon vielleicht hier in der Mitteeine Schicht einmalan trainiertdas manwas man lernen könnte Farben lernen und Formen Lernförderlichkeitjetzt bitte ich würde gerne ein Neuron das feuert wenn ein Kreis zu sehen ist sowasdas hängt von der Anwendung ab was man gerne hätte