Maschinelles Lernen und neuronale Netze - Seite 31

Neuer Kommentar
 

Vorlesung 22. Graphoptimierung



Vorlesung 22. Graphoptimierung

Das Video behandelt das Konzept eines Graphen, verschiedene Darstellungsmöglichkeiten und Optimierungstechniken zur Verbesserung der Effizienz von Graphalgorithmen. Der Referent untersucht Anwendungen von Graphen bei der Modellierung von Beziehungen und beim Finden des kürzesten oder billigsten Weges, um ein Ziel zu erreichen, zusammen mit optimalen Möglichkeiten, Graphen im Speicher zu speichern, um Kanten hinzuzufügen, zu löschen oder zu scannen. Das Video behandelt auch die Optimierung der Cache-Leistung bei Graphsuchen durch die Verwendung von Bitvektoren sowie die Implementierung des parallelen Breitensuchalgorithmus mit Präfixsummen zum Herausfiltern negativer Werte. Abschließend spricht der Referent über seine Experimente an einem Zufallsgraphen mit zehn Millionen Scheitelpunkten und hundert Millionen Kanten und betont die Bedeutung des Determinismus im Code, um Zuverlässigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.

Das Video diskutiert auch verschiedene Graphoptimierungstechniken, einschließlich der Implementierung des richtigen Min-Operators, deterministischem parallelem BFS-Code, Richtungsoptimierungstechnik und Graphkomprimierung. Die Richtungsoptimierungstechnik beinhaltet einen Bottom-up-Ansatz zur Untersuchung eingehender Kanten, wenn die Grenze groß ist, und wurde auf andere Graphalgorithmen angewendet, während die Graphkomprimierung darauf abzielt, die Speichernutzung zu reduzieren, indem die Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Kanten codiert und die Anzahl der verwendeten Bits reduziert werden um diese Werte zu speichern. Darüber hinaus betont das Video, wie wichtig es ist, die Optimierungen an verschiedenen Arten von Diagrammen zu testen, um festzustellen, wo sie gut funktionieren und wo nicht.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt führt der Kursleiter in das Konzept eines Diagramms ein und erläutert verschiedene Darstellungs- und Verwendungsmöglichkeiten, um Beziehungen zwischen Objekten zu modellieren. Beispiele sind soziale Netzwerke, Proteinnetzwerke und das World Wide Web. Die Scheitelpunkte und Kanten können gewichtet und gerichtet sein und Metadaten und Typen haben. Der Kursleiter stellt auch Anwendungen von Diagrammen vor, um den kürzesten Weg von einer Stadt zur anderen oder den billigsten Weg zum Erreichen eines Ziels zu finden. Schließlich behandelt die Vorlesung Graphoptimierungstechniken wie Komprimierung und Neuordnung, um die Effizienz von Graphalgorithmen zu verbessern.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt hebt der Redner verschiedene Anwendungen der Graphenoptimierung hervor, darunter Abfragen in sozialen Netzwerken wie das Finden gemeinsamer Freunde oder interessanter Produkte, Clustering zur Community-Erkennung oder Erkennung betrügerischer Websites, Connectomics zur Untersuchung der Struktur des Gehirns, und Bildsegmentierung in Computer Vision. Der Sprecher erläutert auch zwei Möglichkeiten, einen Graphen im Speicher darzustellen: die Adjazenzmatrix, die Platz der Ordnung N zum Quadrat benötigt, und die Kantenlistendarstellung, die Platz der Ordnung M benötigt.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt des Videos wurden die verschiedenen Möglichkeiten zur Darstellung eines Diagramms besprochen, einschließlich des Adjazenzlistenformats und des komprimierten Sparse-Row-Formats. Das Adjazenzlistenformat umfasst ein Array von Zeigern, wobei jeder Zeiger auf eine verknüpfte Liste zeigt, die die Kanten für diesen Scheitelpunkt speichert. Dies hat einen Platzbedarf von O(n + m), kann aber Leistungsprobleme aufgrund von wahlfreiem Zugriff auf den Speicher haben. Andererseits hat das komprimierte Sparse-Row-Format eine Platznutzung von O(n + m) und ermöglicht eine effiziente Berechnung des Grades eines Scheitelpunkts. Zusätzlich können Werte oder Gewichte an den Kanten in einem zusätzlichen Array gespeichert werden.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert das Video die Kompromisse in verschiedenen Diagrammdarstellungen, einschließlich Speicherkosten, Scannen des Diagramms, Hinzufügen einer Kante, Löschen einer Kante und Finden aller Nachbarn eines bestimmten Scheitelpunkts. Die Adjazenzmatrix hat Speicherkosten von O(n^2), während das Hinzufügen und Löschen von Kanten O(1) beträgt. Für die Kantenliste betragen die Kosten O(m) zum Scannen des Graphen und O(1) zum Hinzufügen einer Kante. Das Löschen einer Kante ist O(m). Der Grad von V ist erforderlich, um eine Kante in der JCU-Liste hinzuzufügen oder zu löschen, mit Speicherkosten von O(m+n). Im schlimmsten Fall kann das Hinzufügen einer Kante im komprimierten Zeilenformat mit geringer Dichte bis zu O(m+n) kosten. Das Finden aller Nachbarn eines bestimmten Scheitelpunkts ist O(n) für die Adjazenzmatrix, O(m) für die Kantenliste und O(Grad von V) für die Adjazenzliste.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt geht der Referent auf verschiedene Möglichkeiten zur Darstellung von Graphen ein, darunter Adjazenzmatrix, Kantenliste, JCL-Liste und komprimiertes Sparse-Row-Format (CSR). Er erklärt, dass CSR am besten für den Umgang mit spärlichen Diagrammen in statischen Algorithmen geeignet ist, bei denen es nicht erforderlich ist, das Diagramm zu aktualisieren. Dies liegt daran, dass alle Nachbarn eines Scheitelpunkts zusammenhängend im Speicher gespeichert werden, was es einfach macht, darüber zu scannen. Er stellt auch fest, dass reale Graphen dazu neigen, spärlich zu sein und eine Potenzgesetz-Gradverteilung aufweisen, was bedeutet, dass die meisten Scheitelpunkte einen niedrigen Grad und einige wenige einen sehr hohen Grad haben.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erörtert der Kursleiter die Graphoptimierung und die Implementierung des Breitensuchalgorithmus. Bei einer schiefen Gradverteilung in Diagrammen kann das Ausführen eines parallelisierten Algorithmus über die Scheitelpunkte aufgrund der unterschiedlichen Anzahl von Kanten zu Lastungleichgewichtsproblemen führen. Der Breitensuchalgorithmus wird verwendet, um Scheitelpunkte in der Reihenfolge ihrer Entfernung vom Quellscheitelpunkt zu besuchen, und die Ausgabe kann das Melden der besuchten Scheitelpunkte in der Reihenfolge, in der sie besucht wurden, die Entfernung von jedem Scheitelpunkt zum Quellscheitelpunkt und das Erzeugen von a umfassen Breitensuchbaum, bei dem jeder Scheitelpunkt im Baum einen Elternteil in der vorherigen Ebene der Breitensuche hat. Der serielle BFS-Algorithmus initialisiert Entfernungen bis unendlich, erstellt eine Warteschlangendatenstruktur, setzt die Entfernung der Route auf Null und platziert sie in der Warteschlange. Der Algorithmus iteriert weiter, bis keine Scheitelpunkte mehr in der Warteschlange übrig sind. Die für diesen Algorithmus benötigte Arbeit wird in Bezug auf N und M diskutiert.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Implementierung eines seriellen BFS-Algorithmus unter Verwendung des komprimierten Sparse-Row-Formats. Der Algorithmus umfasst das Initialisieren von zwei Arrays, parent und Q, das Platzieren eines Quellknotens in der Warteschlange und das Iterieren durch die Nachbarn des aktuellen Knotens. Der teuerste Teil des Codes ist jedoch der Zugriff auf Eltern von Nachbarn, was einen wahlfreien Zugriff auf den Speicher darstellt. Dies führt fast jedes Mal zu einem Cache-Miss und kann zu einer langsameren Leistung führen. Auf das Adressarray wird meistens sequentiell zugegriffen, wobei nur ein zufälliger Zugriff auf das Kantenarray pro Scheitelpunkt erforderlich ist, wodurch es Cache-freundlicher wird. Die Gesamtarbeit des Algorithmus wird als Ordnung M + N bestimmt.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt geht der Referent auf die Analyse und Optimierung der Cache-Performance bei der Graph-Optimierung ein. Die Analyse analysiert, wie Cache-Fehlschläge während der sequentiellen Initialisierung eines Arrays auftreten, Vertices von der Vorderseite einer Warteschlange entfernen, Grade berechnen und auf Offset- und Edge-Arrays zugreifen. Die Optimierung beinhaltet die Verwendung eines Bitvektors zum Speichern, ob ein Scheitelpunkt bereits untersucht wurde, was eine Ein-Bit-Variable ist, um Cache-Fehlschläge beim Zugriff auf ein Array mit Elterninformationen zu reduzieren. Diese Optimierung reduziert die Cache-Fehlschläge beim Zugriff auf Arrays von Kanten und Scheitelpunkten von em bis hinunter zu n.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie man Graphsuchen mithilfe von Bitvektoren optimiert, um die Anzahl von Cache-Fehlschlägen zu reduzieren. Die Bitvektoroptimierung umfasst das Initialisieren eines Bitvektors namens "visited" mit einer Größe von ungefähr n über 32 und das Setzen seiner Bits auf 0, mit Ausnahme des Quellscheitels. Der Code verwendet Bitvektormanipulation, um nach den besuchten Nachbarn zu suchen und die Bits beim Erkunden eines Nachbarn zu setzen. Der Sprecher stellt auch eine parallele Implementierung eines Breitensuchalgorithmus vor, der an Grenzen arbeitet und einen Elternzeiger für jeden untersuchten Scheitelpunkt erzeugt. Die parallele Implementierung muss potenzielle Races berücksichtigen, wenn mehrere Scheitelpunkte an der Grenze versuchen, denselben Nachbarn zu besuchen, und ein Lastausgleich ist erforderlich, um sicherzustellen, dass jeder Prozessor ungefähr die gleiche Menge an Arbeit hat.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Kursleiter, wie eine parallele Breitensuche in einem Diagramm durchgeführt wird, indem zunächst alle übergeordneten Einträge mit negativen Einsen initialisiert werden. Der Ausbilder setzt dann den Quellscheitel auf den 0. Index der Grenze und iteriert, während die Grenzgröße größer als null ist, parallel über alle Scheitel an der Grenze unter Verwendung einer Zellen-für-Schleife. Sie setzen den "i-ten" Eintrag des Grad-Arrays auf den Grad des Scheitelpunkts an der Grenze und führen eine Präfixsumme für dieses Array durch. Dann geht der Ausbilder erneut über die Grenze und überprüft die Nachbarn jedes Scheitelpunkts, um zu sehen, ob er erkundet wurde, und führt einen Vergleich und Austausch durch, um den Scheitelpunkt mit dem ursprünglichen Wert von minus eins im übergeordneten Element des Nachbarn auszutauschen, wenn er noch nicht erkundet wurde .

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video einen parallelen BFS-Algorithmus (Breadth-First Search), der mit einer Präfixsumme arbeitet, um negative Werte in einem Array herauszufiltern, während die nicht negativen Werte beibehalten werden, die zum Generieren verwendet werden eindeutige Offsets für ein Ausgabearray über Präfixsumme. Das Video analysiert auch die Arbeit und die Spanne des Algorithmus und gibt an, dass die Anzahl der Iterationen durch den Durchmesser des Graphen begrenzt ist, die Arbeit pro Scheitelpunkt n ist und dass die Gesamtarbeit des Algorithmus Theta von n plus M ist, passend die Arbeit des seriellen Algorithmus.

  • 00:55:00 In diesem Abschnitt spricht der Sprecher über seine Experimente mit einem zufälligen Graphen mit zehn Millionen Scheitelpunkten und hundert Millionen Kanten und wie er seinen Algorithmus auf einer Maschine mit vierzig Kernen und Zwei-Wege-Hyper-Threading getestet hat. Sie erklären auch, wie Hyper-Threading funktioniert und wie wichtig es ist, festzustellen, ob der Code nicht deterministisch ist. Sie demonstrieren, wie Nicht-Determinismus behoben werden kann, indem deterministische Prozesse wie die Verwendung des Write-Min-Operators und negativer Werte für zuvor untersuchte Scheitelpunkte im BFS-Code implementiert werden. Auf diese Weise ist der vom Code generierte endgültige BFS-Baum immer gleich, was Zuverlässigkeit und Konsistenz gewährleistet.

  • 01:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Implementierung des richtigen min-Operators und die Vorteile der Verwendung eines deterministischen parallelen BFS-Codes. Der richtige min-Operator kann mithilfe einer Schleife mit einem Vergleich und Austausch implementiert werden, und obwohl er immer noch nicht vollständig deterministisch ist, erzeugt er einen konsistenten BFS-Baum. Der deterministische parallele BFS-Code lässt sich auch leichter debuggen und lässt sich leichter über seine Leistung begründen. Der Präsentator stellt auch die Richtungsoptimierungstechnik vor, die eine Bottom-up-Methode zum Erkunden eingehender Kanten beinhaltet, wenn die Grenze groß ist und viele Scheitelpunkte bereits erkundet wurden, wodurch Kantendurchquerungen eingespart werden.

  • 01:05:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video die Leistung der Top-Down- und Bottom-Up-Ansätze in BFS, wie von Scott Beamer im Jahr 2012 untersucht. Der Top-Down-Ansatz ist für kleine Grenzen effizienter, während der Bottom-Up-Ansatz effizienter ist -up-Ansatz ist für große Grenzen effizienter. Die Wahl zwischen diesen beiden Ansätzen basiert auf der Größe der Grenze, wobei ein Schwellenwert von n über 20 in der Praxis gut funktioniert. Das Video diskutiert auch verschiedene Möglichkeiten zur Darstellung der Grenze und vergleicht die Leistung von drei verschiedenen Traversalansätzen, einschließlich des Richtungsoptimierungsansatzes, der immer schneller ist als der Top-Down- und der Bottom-Up-Ansatz. Die Richtungsoptimierungsidee ist auch allgemeiner als nur BFS und wurde auf andere Graphalgorithmen angewendet.

  • 01:10:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent zwei Graphoptimierungstechniken: Richtungsoptimierung und Graphkomprimierung. Die Richtungsoptimierung umfasst die Wahl zwischen spärlicher oder dichter Implementierung basierend auf der Größe der Grenze. Die Graphkomprimierung zielt darauf ab, die Speichernutzung zu reduzieren, indem die Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Kanten codiert werden und die Anzahl der Bits reduziert wird, die verwendet werden, um diese Werte durch Codes mit variabler Länge oder K-Bit-Codes zu speichern. Ein Problem beim Decodieren von K-Bit-Codes besteht darin, dass es unvorhersehbare Verzweigungen beinhaltet. Eine Optimierung beinhaltet also das Entfernen des Continue-Bits durch Gruppieren von Ganzzahlen, die dieselbe Anzahl von Bytes zum Codieren benötigen, und Verwenden eines Header-Bytes zum Speichern der Größe der Gruppe und der Anzahl der Bytes, die benötigt werden, um jede ganze Zahl zu decodieren. Dies erhöht leicht den Platzverbrauch, reduziert aber die Decodierkosten.

  • 01:15:00 In diesem Abschnitt lernen wir, dass wir, um Platz zu sparen, während wir Algorithmen auf großen, aber relativ spärlichen realen Graphen ausführen, die Kanten während der Ausführung unseres Algorithmus dekodieren und einkodieren müssen Chunks, um ein Lastungleichgewicht zu vermeiden. Die Experimente zeigen, dass diese Komprimierungsschemata Platz sparen und obwohl sie nur geringfügig langsamer als die unkomprimierte Version sind, werden sie bei paralleler Ausführung aufgrund des Speicherverbrauchs schneller als die unkomprimierte Version. Schließlich funktionieren Optimierungen für Diagramme möglicherweise gut für bestimmte Diagramme, aber möglicherweise nicht gut für andere, und daher ist es wichtig, die Optimierungen an verschiedenen Arten von Diagrammen zu testen, um zu sehen, wo sie gut funktionieren und wo nicht.
 

Vorlesung 23. Hochleistung in dynamischen Sprachen



Vorlesung 23. Hochleistung in dynamischen Sprachen

Die Herausforderungen beim Schreiben von leistungskritischem Code in dynamisch typisierten High-Level-Sprachen werden in diesem Video mit Schwerpunkt auf der Programmiersprache Julia erörtert. Julia zielt darauf ab, interaktive Funktionen auf hohem Niveau bereitzustellen und gleichzeitig das gleiche Leistungsniveau wie Sprachen auf niedrigerem Niveau wie C und Fortran zu liefern. Julias Fähigkeit, generischen Code zu schreiben, der für mehrere Typen funktioniert, integrierte Metaprogrammierung und optimierte Codepfade machen es in Situationen wie dem Generieren großer Vandermonde-Matrizen und optimiertem Code für bestimmte Polynome in speziellen Funktionen schneller als Python. Darüber hinaus weisen Julias optimierte Codepfade Boxen viel schneller zu als Python, was es zu einer besseren Wahl für den Umgang mit dynamischen Datenstrukturen wie Arrays macht. Schließlich erörtert das Video Julias multiple Dispatch- und Type-Inference-Fähigkeiten, die es ermöglichen, dass verschiedene Versionen einer Funktion für verschiedene Argumente und Typen rekursiv abgeleitet werden können.

In diesem Video wird auch erklärt, wie parametrischer Polymorphismus in Julia funktioniert und wie er die Erstellung unendlicher Typenfamilien ermöglicht. Durch Definieren eines parametrisierten Typs, wie z. B. eines Punkttyps mit Parametern für X und Y, und Festlegen dieser Parameter auf einen Subtyp von Real, kann man einen ganzen Satz von Typen erstellen, die mit einem bestimmten Subtyp "instanziiert" werden können. Darüber hinaus erörtert der Referent Julias Fähigkeiten und Bibliotheken zur Implementierung von Threading, Garbage Collection und verteilter Speicherparallelität sowie ihre breite Palette an Unicode-Unterstützung für Bezeichner. Darüber hinaus wird betont, wie wichtig es ist, Variablen mit richtigen und aussagekräftigen Namen zu haben, und der Redner erwähnt ein Projekt, das die Verschmelzung der Julia-Technologie mit der Silk-Technologie untersucht, was zu neuen Entwicklungen in der Zukunft führen könnte.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt spricht der Referent über die Herausforderungen beim Schreiben von leistungskritischem Code in dynamisch typisierten High-Level-Sprachen wie Python und Matlab. Während diese Sprachen für technische Berechnungen und interaktive Erkundungen beliebt sind, stoßen sie beim Schreiben von leistungskritischem Code tendenziell an eine Leistungsgrenze. Infolgedessen verwenden Menschen traditionell niedrigere Sprachen wie Fortran oder C als Lösung zum Schreiben von leistungskritischem Code, aber dies führt zu einem erheblichen Anstieg der Codierungskomplexität und einem Verlust an Allgemeingültigkeit. Der Referent stellt dann die Programmiersprache Julia vor, die darauf abzielt, so hochrangig und interaktiv wie Python zu sein und gleichzeitig das gleiche Leistungsniveau wie C zu bieten. Julia ermöglicht es Benutzern, generischen Code zu schreiben, der für mehrere Typen funktioniert, und zwar während er veröffentlicht wurde im Jahr 2013 ist die aktuelle Version 1.0 jetzt stabil und liefert die versprochene Leistung.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Sprecher die Leistungsunterschiede zwischen Julia und Python beim Generieren einer großen Vandermonde-Matrix. Während Python auf Hunderte von Zeilen C-Code angewiesen ist, um die Matrix zu generieren, was aufgrund der Komplexität des Codes viel Zeit in Anspruch nimmt, kann Julia dieselbe Matrix mit nur zwei verschachtelten Schleifen und ohne Typdeklarationen generieren. Julia verfügt auch über integrierte Techniken für die Metaprogrammierung oder Codegenerierung, die eine sehr optimierte Inline-Evaluierung für bestimmte Polynome in speziellen Funktionen ermöglichen. In einigen Fällen kann Julia für spezielle Funktionen zwei- bis dreimal schneller sein als optimierte C- und Fortran-Bibliotheken.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Sprecher, wie Hochsprachen wie Julia Tricks für die Leistung ermöglichen, die in Niedrigsprachen schwierig zu bewerkstelligen wären. Er erklärt, wie Julia schnell sein kann, indem er es Python gegenüberstellt und Julias Fähigkeit hervorhebt, vollständig generisch zu sein und gleichzeitig das Kompilieren von Code mit hoher Geschwindigkeit zu ermöglichen. Der Referent demonstriert auch, wie man ein Notebook in Julia verwendet, um die Summe einer Liste von Zahlen zu berechnen, und vergleicht die Implementierung in Julia mit Python und C. Er zeigt, wie Benchmarking-Tools verwendet werden können, um Statistiken zu sammeln und die Mindestzeit für die Implementierung zurückzugeben laufen.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert der Sprecher die Verwendung eines Makros in Julia, um einen Ausdruck neu zu schreiben, der eine Schleife einrichtet und diese zeitlich festlegt. Mit dieser Methode dauert es etwa 11 Millisekunden, um 10 hoch 7 Zahlen zu verarbeiten. Anschließend geht er zum Benchmarking in Python über, wobei er ein Paket namens pycall verwendet, mit dem Python-Funktionen von Julia aus aufgerufen werden können. Er stellt fest, dass die Summenfunktion von Python zwar in C geschrieben ist und daher relativ gut funktioniert, die Tatsache, dass Python-Listen aus Elementen jeden Typs bestehen können, bedeutet, dass sie so strukturiert sein muss, dass sie langsamer als C ist. Dies steht im Gegensatz zu Julia, die Heterogenität auf eine Weise zulässt, die die Leistung nicht beeinträchtigt.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Herausforderungen dynamischer Sprachen wie Python, wenn es darum geht, eine hohe Leistung in Datenstrukturen wie Arrays zu erreichen. Der Sprecher merkt an, dass die Kombination aus einem Wert und einem Typ-Tag für jedes Element eines Arrays es für eine optimierte Implementierung schwierig macht, Typinformationen und Daten für jedes Element des Arrays zu lesen, ohne das Feld für das Array neu zuzuweisen. Sie heben die Verwendung von numpy hervor, einer Bibliothek, die zur Verbesserung der Leistung von Arrays entwickelt wurde, um Array-Operationen zu optimieren, indem ähnliche Werte zusammen eingegeben und versendet werden.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie ein schneller Python-Compiler für Python-Code erstellt werden kann. Es fehlt jedoch die Möglichkeit, einen schnellen Weg bereitzustellen, um zu überprüfen, ob alle Typen in Python gleich sind, was bedeutet, dass es bei jeder Schleifeniteration ein neues Kästchen für das Ergebnis zuweisen und die Plus-Funktion dynamisch nachschlagen muss, wodurch es entsteht Langsamer. Das eingebaute Python erwies sich als viel langsamer als C- und NumPy-Code. An den Array-Typ in Julia ist der Typ angehängt, wodurch er eher wie ein NumPy-Array im Speicher aussieht, und das Äquivalent einer Python-Liste namens Array of Any war sogar noch langsamer als reines Python. Julia hat seine Codepfade optimiert, um viele Boxen viel schneller als Python zuzuweisen.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Referent, wie man optimierten Code in Julia schreibt, indem er gerade Schleifen verwendet, die für jeden Containertyp funktionieren und eine Plus-Funktion unterstützen. Die Funktion ist völlig generisch und funktioniert mit allem, was geloopt werden kann und eine Plus-Funktion hat. Der Referent erklärt auch, dass die Vektorisierung von Schleifen nicht der Standard ist, da der Großteil des Codes nicht automatisch vektorisiert werden kann, was die Kompilierungszeit und die Codegröße erhöht. Darüber hinaus wird der Code mit komplexen Zahlen, einem Array von Quaternionen und einer Reihe eindeutiger Ganzzahlen auf die Probe gestellt, und er funktioniert für alle. Insgesamt ist Julia aufgrund mehrerer Faktoren schnell.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie die Programmiersprache Julia spezielle Versionen von Funktionen kompiliert, abhängig von der Art des Arguments, das an die Funktion übergeben wird. Wenn beispielsweise der Funktion f von x gleich x plus eins eine 64-Bit-Ganzzahl übergeben wird, kompiliert Julia eine spezialisierte Version dieser Funktion für diesen Typ. Der Prozess, von den Eingabetypen zu den abgeleiteten Typen der Ausgabe zu gelangen, wird als Typschluss bezeichnet. Der Sprecher merkt an, dass Julia eine dynamische Sprache ist, sodass die Typinferenz fehlschlagen kann, und wenn dies der Fall ist, wird auf C zurückgegriffen.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Typinferenz und gibt Beispiele dafür, wie sie rekursiv funktionieren kann. Er zeigt, wie der LLVM-Compiler eine einfache Funktion übernehmen und durch konstante Faltung in wenige Maschinenbefehle optimieren kann. Anschließend demonstriert er, wie Typdeklarationen verwendet werden können, um Fehler zu vermeiden und etwas namens Dispatch auszuführen, das unterschiedliche Versionen einer Funktion für unterschiedliche Argumente ermöglicht. Indem er verschiedene Methoden basierend auf der Typhierarchie definiert, zeigt er, wie eine Funktion mehrere Methoden haben kann.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Sprecher die Hierarchie der Typen in Julia, mit „Zahl“ als Haupttyp und „Integer“ und „Pole Real“ als Untertypen. Er spricht auch über das Konzept des Multiple Dispatch in Julia, wo eine Methode nicht nur durch den Typ des ersten Arguments bestimmt wird, sondern durch alle Argumenttypen. Diese Verallgemeinerung der objektorientierten Programmierung macht es einfach, eine Operation zu überladen, die mit gemischten Typen arbeitet, und die spezifischste Methode in der Hierarchie zu wählen. Das Beispiel einer Plus-Funktion soll dies verdeutlichen.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie verschiedene Arten von Werten wie eine reelle Zahl mit einfacher Genauigkeit oder eine komplexe Zahl zu einem anderen Wert addiert werden. Das Addieren verschiedener Arten von Werten – wie eine komplexe Zahl mit einfacher Genauigkeit zu einem Paarelement mit doppelter Genauigkeit – kann jedoch Probleme mit dem Besitz von Methoden verursachen. Der Sprecher liefert das Beispiel der Quadratwurzelfunktion und wie ihr Rückgabewert typstabil sein muss, um den Typ des Arguments richtig abzuleiten. Der Typrückschluss stellt sicher, dass der Typ des Rückgabewerts vom Typ der Eingabe und nicht vom Wert der Eingabe abhängt. Der Referent erwähnt auch die Herausforderungen bei der Typinferenz in dynamischen Sprachen wie Python und MATLAB, die zu Leistungseinbußen führen.

  • 00:55:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie verschiedene Sprachen mit komplexen Zahlen und ganzzahliger Arithmetik umgehen und wie Julias standardmäßige ganzzahlige Arithmetik 64 Bit verwendet, wodurch sie weniger anfällig für Überläufe ist als Sprachen mit kleineren Bitgrößen. Der Referent spricht auch über die Vorteile der Definition benutzerdefinierter Typen in Julia, wobei er sich speziell auf die Definition eines benutzerdefinierten Punkttyps für zweidimensionale Vektoren konzentriert, was schneller und effizienter sein kann als die Verwendung eines Arrays für zwei Werte. Der Sprecher durchläuft mehrere Iterationen, um diesen benutzerdefinierten Typ zu optimieren, und gelangt schließlich zu einer unveränderlichen Struktur mit einer definierten Plus-Funktion.

  • 01:00:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Sprecher die Einschränkungen bei der Verwendung eines generischen Typs für ein Punktobjekt und die daraus resultierenden Leistungsprobleme. Beim generischen Punkttyp müssen die X- und Y-Variablen Zeiger auf Boxen sein, was zu erheblichen Zeigerverfolgungen und langsamen Laufzeitprüfungen führt. Da der Typ veränderlich ist, muss er außerdem als Zeiger auf ein Objekt im Arbeitsspeicher gespeichert werden, was zu weiteren Leistungsproblemen führt. Um diese Probleme anzugehen, schlägt der Redner vor, eine nicht veränderliche Struktur mit angegebenen Argumenttypen für X und Y zu verwenden, was die Leistung verbessern würde, indem es ermöglicht, dass der Typ direkt im Speicher gespeichert wird, statt als Zeiger auf eine Box.

  • 01:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie parametrischer Polymorphismus in Julia funktioniert und wie er die Erstellung unendlicher Typenfamilien ermöglicht. Durch Definieren eines parametrisierten Typs, wie z. B. eines Punkttyps mit Parametern für X und Y, und Festlegen dieser Parameter auf einen Subtyp von Real, kann man einen ganzen Satz von Typen erstellen, die mit einem bestimmten Subtyp "instanziiert" werden können. Dies ermöglicht Flexibilität bei den Datentypen, ohne Leistung oder Allgemeingültigkeit zu opfern. Der Compiler ist intelligent genug, um diese Typen in fortlaufendem Speicher zu speichern und Summierfunktionen mit engen Schleifen zu optimieren. Diese parametrisierten Typen ergänzen die High-Level-Syntax von Julia und beseitigen die Notwendigkeit, C-Code zur Leistungsoptimierung zu schreiben.

  • 01:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher, wie Julia mit gemischtem Schreiben umgehen kann, was mehr Flexibilität beim Programmieren ermöglicht. Solange das Pluszeichen zum Addieren von Zahlen verwendet wird, können zwei beliebige Arten von Zahlen hinzugefügt werden, wobei der resultierende Typ durch den Typ der Rückgabe bestimmt wird. Es wird ein Beispiel gegeben, bei dem 64-Bit-Ganzzahlen und Float64s hinzugefügt werden. Darüber hinaus kennt der Compiler alle Typen in einem Array, was eine schnelle Berechnung von Funktionen wie Summe ermöglicht. Während vektorisierende Compiler in ihrer Fähigkeit eingeschränkt sein können, kompliziertere Datenstrukturen zu optimieren, gibt es in Julia Möglichkeiten, Strukturen und Parameter zu verwenden, um die Berechnung zu beschleunigen. Der Referent hebt die wichtigsten Designentscheidungen in Julia hervor, die eine schnelle, spezialisierte Kompilierung und Typinferenz ermöglichen.

  • 01:15:00 In diesem Abschnitt beschreibt der Referent einige technische Aspekte von Julia, wie z. B. die Implementierung von Arrays und parametrisierten Typen. Julia möchte vermeiden, dass zu viele privilegierte Typen eingebaut werden, und lässt stattdessen zu, dass Benutzercode so gut wie eingebauter Code ist. Julia hat konkrete Typen, die endgültig sind und keine Untertypen haben können, die Fehler verursachen können. Beispielsweise wäre ein Untertyp eines Arrays kein tatsächliches Array dieses Typs, könnte aber Probleme mit dem Compiler für eine Funktion verursachen, die dieses Array verwendet. Der Compiler verwendet LLVM, um nach mehreren Durchläufen Maschinencode zu generieren, einschließlich Parsing, Makroumschreibung und Typrückschluss. Julia verfügt auch über Metaprogrammierungsfunktionen, mit denen Benutzer die Syntax ändern und Code umschreiben können. Die Codegenerierung ist mit mehrdimensionalen Arrays möglich, und parallele Einrichtungen sind weniger fortgeschritten als Sprachen wie Silk, aber die Sprache hat keine globale Interpreter-Sperre wie Python.

  • 01:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die verschiedenen Fähigkeiten und Bibliotheken, die Julia zur Implementierung von Threading, Garbage Collection und verteilter Speicherparallelität bereitstellt. Der BigNum-Typ und die BigFloat-Bibliothek werden ebenfalls eingeführt, die die Manipulation großer und präziser Zahlen ermöglichen. Der Referent merkt an, dass Julia eine breite Palette von Unicode-Unterstützung als Bezeichner hat und die Tab-Vervollständigung von LaTeX-Zeichen ermöglicht, was beim Eingeben von Gleichungen nützlich sein kann. Das Ausleihen dieser Funktion durch Python wird ebenfalls erwähnt.

  • 01:25:00 In diesem Abschnitt erörtert der Sprecher die Bedeutung von Variablen mit richtigen und beschreibenden Namen in dynamischen Sprachen. Er erwähnt, dass das Benennen von Variablen in einem bestimmten Format den Code lesbarer und leichter verständlich machen kann. Der Redner dankt dann dem Moderator und erwähnt ein Projekt, das die Verschmelzung der Julia-Technologie mit der Silk-Technologie untersucht, was zu neuen Entwicklungen in der Zukunft führen könnte.
 

Richard Feynman: Können Maschinen denken?



Richard Feynman: Können Maschinen denken?

In dem Video „Richard Feynman: Can Machines Think?“ argumentiert Feynman, dass Maschinen zwar in vielen Dingen wie Arithmetik, Problemlösung und Verarbeitung großer Datenmengen besser sind als Menschen, Maschinen aber niemals menschenähnliches Denken und Intelligenz erreichen werden. Maschinen haben Probleme mit der Erkennung von Bildern aufgrund von Komplexitäten wie Licht- und Entfernungsschwankungen, und obwohl Computer Muster erkennen, können sie keine neuen Ideen und Beziehungen selbst entdecken. Feynman diskutiert auch die Effektivität des Einsatzes von Maschinen für die Wettervorhersage und andere komplexe Aufgaben, indem er das Beispiel eines Mannes namens Lumic anführt, der eine Liste von Heuristiken verwendete, um die Marinemeisterschaft in Kalifornien zu gewinnen. Um intelligente Maschinen herzustellen, schlägt Feynman vor, dass Entwickler schleichend entstehende psychologische Verzerrungen vermeiden und sich stattdessen darauf konzentrieren, neue Wege zur Vermeidung von Arbeit zu finden, da Maschinen die notwendigen Schwächen der Intelligenz aufweisen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt der Fragen und Antworten beantwortet Richard Feynman eine Frage darüber, ob Maschinen jemals menschenähnliches Denken und Intelligenz erreichen werden. Er glaubt, dass Maschinen niemals wie Menschen denken werden, weil sie aus unterschiedlichen Materialien bestehen und Dinge niemals auf die gleiche Weise tun werden. Er stellt jedoch fest, dass Maschinen in vielen Dingen besser sind als Menschen, einschließlich Rechnen, Problemlösen und Verarbeiten großer Datenmengen. Er argumentiert, dass Menschen immer versuchen, etwas zu finden, das sie besser können als Maschinen, wie zum Beispiel das Erkennen von Mustern, was schwierig in ein bestimmtes Verfahren zu bringen war. Insgesamt bietet Feynman eine interessante Perspektive auf die Fähigkeiten von Maschinen und ihre Unterschiede zu Menschen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert Feynman die Schwierigkeiten von Maschinen beim Erkennen von Bildern, insbesondere im Vergleich zu Menschen. Sie haben Mühe, Variationen in Licht, Entfernung, Neigung und anderen Faktoren zu berücksichtigen, die in verschiedenen Bildern vorhanden sein können. Während Menschen Fingerabdrücke leicht vergleichen können, haben Maschinen oft Schwierigkeiten mit dieser Aufgabe, da es komplex ist, Fingerabdrücke perfekt zuzuordnen. Obwohl Computersysteme bestimmte Dinge tun können, die Menschen tun und Muster erkennen können, können sie derzeit keine neuen Ideen und Beziehungen selbst entdecken. In bestimmten Bereichen sind Menschen gegenüber Maschinen immer noch im Vorteil, insbesondere im Bereich der Erkennung, wo es Komplikationen gibt, die den Vergleich erschweren.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert Richard Feynman die Idee, Maschinen für die Wettervorhersage und andere komplexe Aufgaben einzusetzen. Er erklärt, dass Computer genauere Vorhersagen treffen können als Menschen, da sie mehr Fälle und Variablen schneller analysieren können. Während Menschen mit heuristischen Ansätzen für Maschinen experimentiert haben, ist es effektiver, ihnen eine festgelegte Prozedur zu geben. Feynman führt das Beispiel eines Mannes namens Lumic an, der eine Liste von Heuristiken verwendete, um die Marinemeisterschaft in Kalifornien zu gewinnen. Die Maschine von Lumic lernte aus ihren Fehlern und wurde mit der Zeit immer effektiver. Der Lernprozess der Maschine und die Auswahl der effektivsten Heuristik ließen sie intelligent erscheinen.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert Richard Feynman eine Maschine, die entwickelt wurde, um Probleme zu lösen und neue Heuristiken zu finden. Die Maschine hatte eine Reihe von Fehlern, von denen einer eine Heuristik betraf, der jedes Mal, wenn die Maschine eine Lösung fand, eine Gutschrift zugewiesen wurde. Dies führte dazu, dass die Maschine diese Heuristik wiederholt verwendete, was zu einer Verzerrung der Ergebnisse führte. Feynman schlägt vor, dass Entwickler, um eine intelligente Maschine zu bauen, vermeiden sollten, heimlich irgendeine Art von psychologischer Verzerrung zu entwickeln, und sich darauf konzentrieren sollten, neue Wege zu finden, um Arbeit zu vermeiden. Abschließend stellt er fest, dass Maschinen die notwendigen Schwächen der Intelligenz aufweisen.
 

KI im Auge: Ilya Sutskever



KI im Auge: Ilya Sutskever

Ilya Sutskever diskutiert in diesem Video eine Vielzahl von Themen im Zusammenhang mit KI. Er teilt sein frühes Interesse an KI und maschinellem Lernen und beschreibt, wie seine Zusammenarbeit mit Jeff Hinton zur Entwicklung des konvolutionellen neuronalen Netzwerks AlexNet führte. Sutskever spricht auch über die Herausforderungen und Grenzen von Sprachmodellen und argumentiert, dass sie mehr tun, als nur statistische Regelmäßigkeiten zu lernen, und dass die Darstellung von Ideen und Konzepten eine wichtige Errungenschaft ist. Er diskutiert auch die Notwendigkeit großer Datenmengen und schnellerer Prozessoren im KI-Training und schlägt die Möglichkeit einer Demokratieform mit hoher Bandbreite vor, bei der Einzelpersonen Daten eingeben, um festzulegen, wie sich Systeme verhalten sollen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erzählt Ilya Sutskever von seinem frühen Interesse an KI und Bewusstsein und wie es ihn dazu brachte, maschinelles Lernen zu verfolgen, das er damals als den wichtigsten Aspekt der künstlichen Intelligenz ansah. Er stellt fest, dass die Idee des Computerlernens im Jahr 2003 noch völlig unzugänglich war, da die größte Errungenschaft der KI zu dieser Zeit Deep Blue, die Schachspiel-Engine, war. Sutskever teilt dann mit, wie er Jeff Hinton, einen Professor an der University of Toronto, finden und mit ihm zusammenarbeiten konnte, was schließlich 2012 zu ihrer Zusammenarbeit beim Convolutional Neural Network AlexNet führte.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos spricht Ilya Sutskever über seine frühe Motivation, zur KI beizutragen, und über seine Erkenntnis, dass das Training eines großen und tiefen neuronalen Netzwerks auf einem ausreichend großen Datensatz zwangsläufig erfolgreich sein würde, um komplexe Aufgaben wie das Sehen zu lösen . Er erläutert, wie diese Idee zum Erfolg des Imagenet-Wettbewerbs geführt hat und wie wichtig Convolutional Neural Networks sind. Anschließend spricht er darüber, wie das GPT-Projekt mit der Erforschung der Idee begann, dass die Vorhersage des nächsten Wortes zu unüberwachtem Lernen führen könnte, das als der heilige Gral des maschinellen Lernens galt, bevor es vollständig gelöst wurde. Sie verwendeten zu diesem Zweck rekurrente neuronale Netze, bis das Transformer-Papier herauskam, mit dem sie ihre Ziele erreichen konnten.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt spricht Ilya Sutskever die Grenzen großer Sprachmodelle an, insbesondere ihr Wissen, das in der Sprache enthalten ist, in der sie trainiert wurden, und das Fehlen eines zugrunde liegenden Verständnisses der Realität. Er spricht auch darüber, wie Skalierung und Deep Learning die allererste Möglichkeit boten, Skalierung produktiv zu nutzen und im Gegenzug etwas davon zu bekommen, und wie wichtig es ist, was man skaliert. Sutskever schlägt vor, dass es zwar schwierig ist, über die Einschränkungen von Sprachmodellen zu sprechen, es aber wichtig ist, daran zu denken, wie zuversichtlich wir sind, dass diese Einschränkungen, die wir heute sehen, auch in zwei Jahren noch bestehen werden.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt widerspricht Ilya Sutskever der Vorstellung, dass maschinelle Lernmodelle nur statistische Regelmäßigkeiten lernen und die Natur der Welt nicht verstehen. Er argumentiert, dass das Erlernen statistischer Regelmäßigkeiten eine bedeutende Errungenschaft ist und nicht unterschätzt werden sollte. Durch die Vorhersage und Komprimierung von Daten gewinnen diese Modelle ein tieferes Verständnis der Welt, wie sie durch die Daten gesehen wird, einschließlich der Linse des von Menschen generierten Textes. Während Sprachmodelle einige Einschränkungen bei der Erzeugung guter Ergebnisse haben, eignen sie sich hervorragend zum Erlernen von Darstellungen von Ideen, Konzepten und Prozessen. Sutskever glaubt, dass es nur eine Frage der Zeit ist, bis wir die Neigung der Maschine zu Halluzinationen begrenzen und ihr Wissen nutzen können, um bessere Ergebnisse zu erzielen, indem wir den Schritt des verstärkenden Lernens aus menschlichem Feedback verbessern.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever die Rückkopplungsschleife beim Training neuronaler Netze, bei der die öffentliche Chat-Schnittstelle des GBT Feedback geben und basierend auf der Benutzerinteraktion eine Bestrafung oder Belohnung generieren kann. Er erwähnt, dass dieser Ansatz helfen könnte, das Problem der Halluzinationen in neuronalen Netzen anzugehen. Sutskever kommentiert auch Jana Kuns Arbeit zur gemeinsamen Einbettung prädiktiver Architekturen und die Idee eines nicht-linguistischen Weltmodells, das großen Sprachmodellen zugrunde liegt. Er sagt, dass multimodales Verständnis zwar wünschenswert ist, es aber nicht notwendig ist, die Welt visuell oder aus Videos zu verstehen, da einige Konzepte wie Farben immer noch nur aus Text gelernt werden können. Sutskever bietet das Beispiel, dass Netzwerkeinbettungen von Farben der menschlichen Wahrnehmung ähneln.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Redner eine in einem Artikel gemachte Behauptung, dass eine der großen Herausforderungen darin besteht, hochdimensionale Vektoren vorherzusagen, die mit Unsicherheit behaftet sind, wie beispielsweise die Vorhersage eines Bildes. Der Sprecher weist jedoch darauf hin, dass aktuelle autoregressive Transformatoren diese Eigenschaft bereits haben und einwandfrei funktionieren, und nennt das Beispiel der Arbeit von OpenAI an igpt, wo sie einen Transformator auf Pixel angewendet und Bilder auf komplexe und subtile Weise erzeugt haben. Der Sprecher argumentiert, dass vortrainierte Modelle bereits Kenntnisse über Sprache und die Prozesse in der Welt haben, die sie produzieren, einschließlich komprimierter Darstellungen der Gedanken, Gefühle und Interaktionen von Menschen. Daher geht es bei der Frage, Modelle über die zugrunde liegende Realität zu lehren, nicht darum, ihnen Wissen zu vermitteln, sondern darum, den Prozess zu automatisieren, was laut Sprecher algorithmisch erreicht werden könnte.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever den Prozess, Modelle zu lehren, damit sie in ihren Ergebnissen genauer werden, und erklärt, dass je besser das Sprachmodell, desto besser das generative Modell und je höher die Wiedergabetreue, desto mehr erfasst es die Verfahren. Er stellt fest, dass Modelle jetzt über das Wissen einer „Armee von Lehrern“ verfügen, die KI-Unterstützung nutzen, um beim Unterrichten des Modells effizienter zu werden. Beim Reinforcement-Learning-Prozess überprüfen menschliche Lehrer das Verhalten des Modells, um ein hohes Maß an Zuverlässigkeit zu erreichen. Sutskever konzentriert sich darauf, Modelle zuverlässiger, kontrollierbarer und lernfähiger zu machen und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie nicht halluzinieren. Er stellt die Ähnlichkeiten zwischen großen Sprachmodellen und dem menschlichen Gehirn fest und schlägt vor, dass mehr Parameter und Daten benötigt werden, damit größere Modelle handhaben können.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt diskutiert Ilya Sutskever die Notwendigkeit großer Datenmengen im KI-Training und stellt fest, dass es zwar derzeit in den frühen Stadien des Trainings notwendig ist, es aber möglich sein könnte, mit kreativen Ideen mehr aus weniger Daten zu lernen . Sutskever erwähnt auch die Notwendigkeit schnellerer Prozessoren, um Modelle zu skalieren, und den potenziellen Wert der Kosten, wenn das Ergebnis sie überwiegt. Zum Thema Demokratie und KI äußerte Sutskever seine Unsicherheit darüber, wie Regierungen die Technologie zur Beratung nutzen werden, schlägt jedoch vor, dass ein demokratischer Prozess, an dem Bürger beteiligt sind, um Informationen an neuronale Netze weiterzugeben, in Zukunft wünschenswert sein könnte.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt diskutiert Ilya Sutskever die Rolle der KI in der Demokratie und schlägt vor, dass die KI eine Form der Demokratie mit hoher Bandbreite eröffnen könnte, in der Einzelpersonen die Möglichkeit haben, Daten einzugeben, um festzulegen, wie sich Systeme verhalten sollen. Sutskever wirft jedoch Fragen zur Fähigkeit der KI auf, alle Variablen in einer bestimmten Situation zu verstehen und zu analysieren. Angesichts der Tatsache, dass selbst mittelständische Unternehmen das Verständnis einer einzelnen Person übersteigen können, schlägt er vor, dass KI in so ziemlich jeder Situation unglaublich hilfreich sein könnte, wenn sie richtig aufgebaut ist.
 

Mathematik für maschinelles Lernen - Multivariate Berechnungen - Vollständiges Online-Spezialgebiet



Mathematik für maschinelles Lernen - Multivariate Berechnungen - Vollständiges Online-Spezialgebiet

  1. Dieses YouTube-Video ist Teil der Online-Spezialisierung Multivariate Calculus, die darauf abzielt, ein intuitives und grafisches Verständnis der wesentlichen Konzepte der Analysis zur Unterstützung des maschinellen Lernens zu vermitteln. Das Video deckt eine Reihe von Konzepten ab, darunter Differenzierung, Kettenregel, Produktregel, Sonderfallfunktionen und partielle Differenzierung, und betont, wie wichtig es ist, die Grundlagen der Mathematik zu verstehen, um ihre faszinierenden Anwendungen voll genießen zu können. Das Video führt auch in die multivariate Kalkül ein, die es uns ermöglicht, Kalkül anzuwenden, um hochdimensionale Räume zu navigieren und multivariate Daten unter Verwendung von partieller Differenzierung und dem Konzept der totalen Ableitung zu analysieren.

  2. Das Konzept des multivariaten Kalküls für maschinelles Lernen wird in dieser Videoserie untersucht. Der Jacobi und der Hessian werden zusammen mit Optimierungstechniken und der Kettenregel eingeführt. Neuronale Netze werden behandelt, mit Schwerpunkt auf Training und Backpropagation. Die Taylor-Reihe wird als Methode zur Approximation von Funktionen erklärt, und der Prozess zur Erstellung von Approximationen höherer Ordnung unter Verwendung der multivariaten Kalküle wird besprochen. Das Video unterstreicht die Bedeutung dieser Konzepte bei der Bewältigung komplexer realer Probleme.

  3. Der 3. Teil des Videos behandelt verschiedene Aspekte der multivariaten Analysis, beginnend mit der Taylor-Reihe als Werkzeug zur Annäherung von Funktionen als Polynomreihe zum Aufbau einer Annäherung an die ursprüngliche Funktion an nahe gelegenen Punkten. Es geht dann zur Newton-Raphson-Methode über, die nur den Gradienten verwendet, um schrittweise zur Lösung zu gelangen, und das Konzept von Grad, einem Vektor, der lineare Algebra und Analysis miteinander kombiniert. Darüber hinaus erklärt das Video die Methode der Lagrange-Multiplikatoren, die bei der Lösung von Optimierungsproblemen mit Nebenbedingungen hilfreich ist. Schließlich zeigt das Video, wie Funktionen mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate an Daten angepasst werden, was dabei helfen kann, physikalische Beziehungen und Hypothesen zwischen Variablen aufzudecken. Insgesamt bietet das Video einen umfassenden Überblick über die praktischen Anwendungen der multivariaten Kalküle beim maschinellen Lernen.

  4. In diesem Abschnitt des Videos wird erläutert, wie Daten an eine Funktion angepasst werden, angefangen bei der linearen Regression bis hin zu nichtlinearen Modellen. Die Formel für den steilsten Abstieg für die nichtlineare Anpassung nach der Methode der kleinsten Quadrate wird eingeführt, die verwendet wird, um die Summe der Quadrate von Residuen für Modelle zu minimieren, die in Funktionen und Parametern nichtlinear sind. Das Video zeigt auch, wie wichtig es ist, eine gute Anfangsschätzung für die Anpassungsparameter zu generieren und die Anpassung visuell mit den Daten zu vergleichen. Der Kurs bietet ein einführendes Verständnis der multivariaten Kalküle für maschinelles Lernen, von der Definition einer Ableitung bis zu ihren Anwendungen in neuronalen Netzen und linearer Regression.

Teil 1

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt der Kursleiter den Kurs für multivariate Kalküle für maschinelles Lernen vor. Der Kurs zielt darauf ab, mithilfe von Grafiken und Animationen ein Verständnis für die Analysis und ihre Anwendungen zu vermitteln, um sie intuitiver und weniger überwältigend zu machen. Der Kurs besteht aus sechs Modulen, die grundlegende Konzepte der Analysis einführen, angefangen bei den Grundlagen bis hin zu interessanten Anwendungen in den Modulen fünf und sechs. Der Kursleiter schlägt vor, sich darauf zu konzentrieren, Details zu überfliegen und Konzepte grafisch darzustellen, um ein besseres Verständnis zu erleichtern, aber auch Links zu strengeren Beschreibungen für Interessierte bereitzustellen. Schließlich betont der Abschnitt, wie wichtig es ist, die langweilige Grundlagenarbeit der Mathematik zu verstehen, einschließlich ihrer Macken und Notationen, um die interessanten Anwendungen der Mathematik wie maschinelles Lernen voll genießen zu können.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Kursleiter, wie die Auswahl einer Funktion die kreative Essenz der Wissenschaft ist und wie uns die Analysis ermöglicht, viel mehr als nur die Geschwindigkeit aus einem Geschwindigkeits-Zeit-Diagramm für ein Auto zu extrahieren. Die Beschleunigung ist als lokaler Gradient definiert und kann auch gegen die Zeit aufgetragen werden, um ein neues Diagramm für die Analyse zu erstellen. Der Ausbilder zeigt, wie ein Diagramm mit konstanter Geschwindigkeit einen konstanten Gradienten von Null hätte, während ein komplexeres Diagramm unterschiedliche Punkte mit positivem und negativem Gradienten aufweisen würde. Letztendlich ist die Analysis nur eine Reihe von Werkzeugen zur Beschreibung der Beziehung zwischen einer Funktion und der Änderung ihrer Variablen, und sie ermöglicht uns, sie zu untersuchen und zu manipulieren.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Ableitung der Beschleunigungsfunktion diskutiert, indem die Steigung der Beschleunigungsfunktion an jedem Punkt genommen wird, bekannt als der Ruck des Autos. Das Video untersucht auch die Idee der Stammfunktion oder des inversen Verfahrens, das eng mit dem sogenannten Integral verwandt ist. Die Diskussion bewegt sich dann zur formalen Definition einer Ableitung, indem das Konzept der Gradienten mit Hilfe der mathematischen Notation definiert wird. Der Gradient einer linearen Funktion wird mit der Anstieg-über-Lauf-Formel erklärt, wobei sowohl der Anstieg als auch der Verlauf die Abstände entlang der vertikalen bzw. horizontalen Achse sind. Schließlich wird auch das Konzept untersucht, wie das Grenznotationsschema verwendet werden kann, um den Gradienten auszudrücken.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video das Konzept der Differentiation und wie es verwendet wird, um den Gradienten einer Funktion zu finden. Der Prozess umfasst das Nehmen des Grenzwerts, wenn sich Delta X dem Ausdruck (f(x+Delta X) – f(x)) / Delta X nähert, der die Steigung der Tangentenlinie an diesem Punkt angibt. Das Video zeigt Beispiele für die Ermittlung des Gradienten einfacher linearer und quadratischer Funktionen mit dieser Methode und demonstriert die Austauschbarkeit der Summenregel. Die resultierenden Gradienten sind eine Konstante bzw. eine Funktion von x.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erklärt der Ausbilder die Potenzregel zur Differenzierung. Wenn wir eine Funktion f von X gleich AX hoch B nehmen und sie differenzieren, ist das Ergebnis f Bindestrich von X gleich ABX hoch B minus 1, was als Potenzregel bekannt ist. Der Ausbilder erwähnt auch, dass das Unterscheiden bei langen und komplizierten Ausdrücken ermüdend werden kann. Um den Prozess zu beschleunigen, können wir Regeln wie die Summen- und Potenzregeln verwenden. Anschließend erläutert das Video drei Sonderfallfunktionen, die uns differenziert interessante Ergebnisse liefern. Die erste Funktion ist f von X gleich 1 über X, was eine Diskontinuität bei x gleich 0 zeigt. Der Ausbilder wendet den Differentiationsausdruck auf diese Funktion an, um ihren Gradienten zu untersuchen.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video einige Sonderfallfunktionen in der Infinitesimalrechnung. Erstens erklären sie eine Funktion mit der Eigenschaft, dass der Wert der Funktion immer gleich dem Wert ihres eigenen Gradienten ist. Die Exponentialfunktion e zum X ist die einzige Funktion, die alle notwendigen Kriterien erfüllt. Als nächstes spricht das Video über die trigonometrischen Funktionen Sinus und Cosinus und ihre Ableitungen. Das sich selbst wiederholende Muster dieser Funktionen mag an die Exponentialfunktion erinnern. Letztendlich betont das Video, dass Differenzierung ein einfaches Konzept ist, und selbst wenn man nicht die ganze Algebra durcharbeiten kann, kann man einfach an jedem Punkt nach dem Steigungs- oder Laufgradienten suchen.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video die Produktregel, eine praktische Abkürzung zur Differenzierung des Produkts zweier Funktionen. Die Regel ermöglicht es Mathematikern, den mühsamen Prozess der Berechnung von Ableitungen zu vermeiden, wenn es um relativ einfache Funktionen geht. Die Regel wird durch die Verwendung eines Rechtecks beschrieben, bei dem eine Seite die Funktion f von x und die andere Seite die Funktion g von x ist. Das Produkt dieser beiden Funktionen ergibt die Fläche des Rechtecks, die als a von x bezeichnet werden kann. Indem das Rechteck in vier Bereiche geteilt wird, werden Seitenänderungen mit kleinen Mengen von Delta X vorgenommen und das kleinste Rechteck, das am schnellsten schrumpft, kann ignoriert werden. Der letzte Ausdruck für die Ableitung von a nach x ist f von x mal die Ableitung von G von X plus G von X mal die Ableitung von f von x.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt des Videos wird das Konzept der Kettenregel eingeführt und verwendet, um die Änderungsrate des Glücks in Bezug auf Geld zu finden, indem die Funktionen von Glück und Pizza und Pizza und Geld in Beziehung gesetzt werden. Die Kettenregel ist eine Möglichkeit, eine Kette von Ableitungsbeziehungen zu erstellen, und ist besonders nützlich für komplizierte Funktionen, bei denen eine direkte Substitution möglicherweise keine Option ist. Das Video wendet dann die Kettenregel auf die Funktionen an und erhält die gewünschte Funktion der Änderungsrate des Glücks in Bezug auf Geld. Das Video schließt mit einer Erörterung der Vorteile der Kettenregel und einer Vorschau, wie alle zeitsparenden Regeln im nächsten Video verwendet werden.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt sehen wir ein Beispiel dafür, wie die Produktregel in der Analysis auf einen Bruch angewendet wird, der als Produkt umgeschrieben wird. Der erste Schritt besteht darin, die Funktion als Produkt umzuschreiben, indem der Nenner nach oben verschoben und mit minus eins potenziert wird. Dann wird die Funktion in zwei separate Teile aufgeteilt: G von X und H von X. Die Ableitung jedes Teils wird unter Verwendung unterschiedlicher Notationen und Anwendung der Summen-, Potenz- und Kettenregeln berechnet. Sobald wir die Ableitungsausdrücke für beide Teile haben, können wir die Produktregel anwenden, um die endgültige Antwort zu erhalten. Der Abschnitt endet mit einer Erinnerung daran, dass scheinbar einschüchternde Funktionen mit den richtigen Werkzeugen leicht gezähmt werden können, während scheinbar einfache Funktionen herausfordernd sein können, aber auch Spaß machen.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt des Videos führt der Kursleiter in die multivariate Kalkül ein, die eine Erweiterung des im vorherigen Modul erlernten Differenzierungskonzepts darstellt. Da mehr als eine Variable zu analysieren ist, kann der Kalkül jetzt angewendet werden, um die Navigation in hochdimensionalen Räumen zu erleichtern. Der Kursleiter erklärt die subtilen Unterschiede zwischen der Verwendung der Begriffe „multivariat“ und „multivariabel“, obwohl die Unterscheidung nicht entscheidend ist. Die Diskussion geht dann weiter, um die Feinheiten von Variablen und Parametern im Kontext von Analysis-Anwendungen zu klären. In zukünftigen Modulen wird der Dozent Kalkül auf einige interessante Datenanalyseprobleme anwenden.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie man partielle Differentiation verwendet, um die Ableitung einer Funktion in Bezug auf jede ihrer Variablen zu finden. Sie bieten ein Beispiel dafür, wie man die Masse einer Dose ermittelt, indem man ihre Fläche in verschiedene Teile zerlegt und diese Teile mit der Dicke und Dichte des Metalls multipliziert. Sie zeigen, wie man die partielle Ableitung der Masse der Dose in Bezug auf jede ihrer Variablen (Radius, Höhe, Dicke und Dichte) findet, und erklären, wie man das geschweifte Teilsymbol verwendet, um eine Funktion von mehr als einer Variablen zu differenzieren. Der Referent kommt zu dem Schluss, dass die partielle Differenzierung nicht viel komplizierter ist als die univariate Kalkül und ein wesentliches Konzept des maschinellen Lernens ist.

  • 00:55:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der partiellen Differentiation eingeführt, und das Tutorial verwendet das Beispiel einer Funktion mit drei Variablen, um zu veranschaulichen, wie man partielle Ableitungen findet. Als nächstes führt das Tutorial das Konzept der Gesamtableitung ein und erklärt, dass es verwendet wird, um die Änderungen zu messen, die aufgrund einer kleinen Änderung aller Parameter einer Funktion auftreten. Das Tutorial erklärt, wie man die totale Ableitung berechnet und wie man die Kettenregel verwendet, um Probleme mit vielen Variablen zu lösen. Schließlich wird die Jacobi-Methode eingeführt, um einige der Ideen aus der linearen Algebra einzubringen und diese partiellen Ableitungen zu etwas besonders Nützlichem im Zusammenhang mit Optimierung und maschinellem Lernen zu machen.

Teil 2

  • 01:00:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept von Jacobi im Zusammenhang mit multivariaten Kalkülen erklärt. Der Jacobi ist ein algebraischer Ausdruck für einen Vektor, der bei gegebenen spezifischen XYZ-Koordinaten einen Vektor zurückgibt, der in die Richtung der steilsten Steigung einer Funktion zeigt. Das Video zeigt als nächstes ein zweidimensionales Beispiel einer komplizierten, attraktiven Funktion mit einem Konturdiagramm, um dieses Konzept zu demonstrieren. Es wird gezeigt, dass die Jacobi-Vektoren bergauf weg von niedrigen, dunklen Regionen und zu hohen, hellen Regionen zeigen. Dieses klare Beispiel in zwei Dimensionen soll den Zuschauern Vertrauen in höherdimensionale Probleme geben, die später im Kurs untersucht werden.

  • 01:05:00 In diesem Abschnitt über multivariate Kalküle für maschinelles Lernen wird das Konzept des Jacobi-Vektors und der Jacobi-Matrix untersucht. Der Jacobi-Vektor wird verwendet, um das Vektorfeld einer Funktion zu finden, wobei der Ursprung ein Maximum, Minimum oder einen Sattel darstellt, und die Jacobi-Matrix wird für Funktionen konstruiert, die einen Vektor als Eingabe und Ausgabe verwenden. Für lineare Funktionen ist die Jacobi-Matrix ein konstanter Gradient und kann verwendet werden, um Koordinaten zwischen Vektorräumen zu transformieren. Obwohl viele Funktionen beim maschinellen Lernen stark nichtlinear sind, ermöglicht ihre Glätte, dass jeder kleine Bereich des Raums als ungefähr linear betrachtet wird, und die Jacobi-Funktion an jedem Punkt kann addiert werden, um die Größenänderung zu berechnen.

  • 01:10:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Optimierung in der Mathematik eingeführt, das sich darauf bezieht, Eingabewerte für Funktionen zu finden, die den Maximal- oder Minimalwerten eines Systems entsprechen. Der Optimierungsprozess wird in einer Reihe von realen Szenarien verwendet, z. B. bei der Routenplanung, der Produktionsplanung und der Auswahl von Beständen. Um die Maxima und Minima einer einfachen Funktion zu finden, kann die Jacobi-Funktion erstellt und ihre Werte bestimmt werden, aber für komplexere Funktionen kann es schwieriger sein, die optimalen Werte zu finden. Die Analogie einer Sandgrube mit unebenem Boden wird verwendet, um den Prozess zu erklären, den tiefsten Punkt eines Systems mit Hilfe der Jacobi-Methode zu finden.

  • 01:15:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Hesse-Matrix für multivariate Systeme eingeführt, die man sich als Erweiterung des Jacobi-Vektors vorstellen kann. Die Hesse-Matrix ist eine quadratische N-mal-n-Matrix für eine Funktion von n Variablen, wobei n die Anzahl der Variablen in der Funktion f ist. Um das Hessische zu finden, können wir zuerst das Jakobische finden und dann seine Begriffe wieder differenzieren. Die Hesse-Matrix ist über die führende Diagonale symmetrisch und kann verwendet werden, um zu bestimmen, ob eine Funktion an einem Punkt ein Maximum oder Minimum ist. Die Determinante des Hessischen wird verwendet, um zu bestimmen, ob eine Funktion ein Sattelpunkt ist oder nicht.

  • 01:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert das Video die Einschränkungen zweidimensionaler Landschaften und die Herausforderungen, die mit höheren Dimensionen, teuren Berechnungen, scharfen Merkmalen und verrauschten Funktionen einhergehen. Die Finite-Differenzen-Methode wird als Näherungstechnik eingeführt, um Lösungen für Probleme zu generieren, die möglicherweise keine explizite Formel haben. Indem kleine Schritte in verschiedene Richtungen gemacht werden, kann der Jacobi mit diesem Ansatz angenähert werden, aber es ist wichtig, die richtige Balance bei der Wahl der Schrittgröße zu finden.

  • 01:25:00 In diesem Abschnitt beginnt das Video mit einer Diskussion über verrauschte Daten und die Herausforderungen, die beim Umgang mit rechenintensiven Funktionen auftreten. Der Redner betont, dass der einfachste Ansatz für den Umgang mit verrauschten Daten darin besteht, den Gradienten mit ein paar verschiedenen Schrittgrößen zu berechnen und eine Art Mittelwert zu bilden. Das Video stellt dann Modul 3 vor, in dem die univariate Kettenregel aktualisiert wird, um multivariate Funktionen zu behandeln. Der Referent vereinfacht die Notation und erklärt, dass die multivariable Kettenregel sauber durch das Skalarprodukt zweier multivariabler Ableitungsausdrücke ausgedrückt werden kann. Das Video schließt mit der Hervorhebung, dass die restlichen zeitsparenden Regeln bereits für multivariate Probleme funktionieren, und schließt ihre Diskussion über die verallgemeinerte Form der multivariablen Kettenregel ab.

  • 01:30:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video anhand eines univariaten Beispiels mit drei Funktionen, wie die Kettenregel für mehr als zwei Links funktioniert. Das Video stellt dann den multivariaten Fall vor, bei dem die Kettenregel immer noch funktioniert, aber mit zusätzlicher Aufmerksamkeit für Details, wie z. B. die Jacobi-Matrix. Die Ableitung von F nach T ist das Produkt der Jacobi-Zahl von F mit der Jacobi-Zahl von X und dem Ableitungsvektor von U, was zu einer skalaren Ausgabe führt. Dieses Konzept ist entscheidend für künstliche neuronale Netze und ihre Anwendung auf reale Probleme.

  • 01:35:00 In diesem Abschnitt stellt das Video die mathematische Funktion eines neuronalen Netzes vor. Ein neuronales Netz ist einfach eine Funktion, die eine Variable aufnimmt und eine andere Variable zurückgibt, wobei beide Variablen Vektoren sein können. Jeder Knoten eines neuronalen Netzwerks wird als Aktivität bezeichnet, die aus einer Gewichtung, einer Vorspannung und einer Aktivierungsfunktion (dargestellt durch den griechischen Buchstaben Sigma) besteht, die den neuronalen Netzwerken ihre Verbindung zu den Neuronen des Gehirns verleiht. Das Video zeigt, wie mehr Komplexität im Netzwerk erzeugt werden kann, indem mehr Neuronen hinzugefügt werden, und verallgemeinert den Ausdruck so, dass er n Eingaben, Gewichtungen, Verzerrungen und Ausgaben annimmt, die in einer kompakten Vektorform dargestellt werden können. Das letzte Teil des Puzzles besteht darin, versteckte Schichten von Neuronen zwischen den Ein- und Ausgängen hinzuzufügen, die sich genauso verhalten wie die vorherigen Schichten.

  • 01:40:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept des Trainings neuronaler Netze mit gekennzeichneten Daten und Backpropagation eingeführt. Der Fokus liegt darauf, die Gewichtungen und Verzerrungen zu finden, die es dem Netzwerk ermöglichen, die Trainingseingaben am besten an ihre Labels anzupassen, was durch die Auswahl einer einfachen Struktur und die anschließende schrittweise Aktualisierung der Gewichtungen und Verzerrungen erreicht wird. Eine Kostenfunktion wird definiert, und der Gradient von C in Bezug auf die Variable W wird genommen, um die Richtung zum Aktualisieren der Gewichte und Bias zu erarbeiten. Zusätzlich wird der Kettenregelausdruck für die partielle Ableitung der Kosten hervorgehoben, der verwendet werden kann, um durch den WB-Raum zu navigieren, um die Kosten des Netzwerks für einen Satz von Trainingsbeispielen zu minimieren.

  • 01:45:00 In diesem Abschnitt des Videos wird die Taylor-Reihe als Ansatz zum Erstellen von Annäherungen an Funktionen vorgestellt. Das Video zeigt an einem Beispiel, wie die Taylor-Reihe verwendet werden kann, um ungefähre Garzeiten für Hähnchen zu ermitteln. Der Prozess beinhaltet Annahmen über die Ofen- und Hähncheneigenschaften und die Verwendung einer Reihe einfacherer Funktionen, um die Beziehung zwischen der Masse des Hähnchens und der Garzeit zu modellieren. Die Taylor-Reihenmethode ermöglicht die Ableitung einer Funktion mit der gleichen Steigung und Höhe wie einer der Punkte im Diagramm, aber wenn man sich weiter vom interessierenden Punkt entfernt, wird die Annäherung schlecht. Das Video erklärt auch, dass Taylor-Reihen als Potenzreihen bezeichnet werden können, und bietet einen einfachen verallgemeinerten Ausdruck für eine Potenzreihe.

  • 01:50:00 In diesem Abschnitt werden das Konzept der abgeschnittenen Reihen und der Prozess des Erstellens von Funktionen durch Annäherungen diskutiert. Eine verallgemeinerte Potenzreihe wird als eine Reihe zunehmender Potenzen von X eingeführt. Die Taylor-Reihenmethode ermöglicht die Rekonstruktion einer Funktion überall sonst, indem an einem Punkt alles über die Funktion bekannt ist. Diese Methode kann nur für gut erzogene stetige Funktionen verwendet werden. Die schrittweise Verbesserung von Näherungen zum Aufbau einer Funktion wird an einem Beispiel grafisch demonstriert. Die ersten Näherungen basieren auf nur einer oder zwei Informationen, während mehr Informationen verwendet werden, um die Näherungen weiter zu verbessern.

  • 01:55:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video den Prozess der Erstellung von Annäherungen höherer Ordnung einer Funktion mithilfe multivariater Kalküle. Es beginnt mit dem Finden der Annäherungen erster und zweiter Ordnung unter Verwendung von Informationen wie F(0), F'(0) und F''(0), um quadratische Gleichungen zu erstellen. Das Video fährt dann mit der Erörterung der Annäherungen dritter und vierter Ordnung fort und zeigt, dass Terme höherer Ordnung stückweise hinzugefügt werden können, während die Terme niedrigerer Ordnung gleich bleiben. Das Video stellt auch fest, dass der Koeffizient vor dem kubischen Term in der kubischen Annäherung aus der zweimaligen Differenzierung eines kubischen Terms resultiert. Insgesamt demonstriert das Video die Nützlichkeit der multivariaten Kalküle bei der Annäherung komplexer Funktionen.

Teil 3

  • 02:00:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Potenzreihen weiter angewendet, wobei wir die Funktion „e hoch x“ Term für Term differenzieren und etwas Befriedigendes gefunden haben, das unverändert bleibt. Die Taylor-Reihe erkennt an, dass der Punkt x gleich 0 nichts Besonderes ist, und sagt, dass Sie die Funktion überall rekonstruieren können, wenn Sie an irgendeinem Punkt alles über die Funktion wissen. Indem man von dem Punkt x gleich P ausgeht, kann man die deutsche Gleichung anpassen, um beliebige Erweiterungspunkte zuzulassen. Der Term nullter Ordnung ist eine horizontale Linie, die überall nur den Punkt F von P verwendet, und um eine Tangente an die Kurve am Punkt P zu bilden, müssen wir alle verfügbaren Informationen notieren und den Gradienten der Funktion verwenden.

  • 02:05:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent die Taylor-Reihe als nützliches Werkzeug zur Approximation von Funktionen als Polynomreihen vor. Er demonstriert, wie man die Maclaurin-Reihe in die allgemeine Taylor-Reihenform umwandelt, indem man die zweite Ableitung an einem Punkt P anwendet und X durch X minus P ersetzt. Der resultierende eindimensionale Taylor-Reihenausdruck kann verwendet werden, um Funktionen bequem als Polynomreihe neu auszudrücken. Der Referent zeigt auch, wie man eine Maclaurin-Reihenerweiterung der Kosinusfunktion erstellt, und erklärt anhand dieses Beispiels das zyklische Muster von Kosinus und Sinus, das Fehlen ungerader Potenzen von X in der Reihe und die Verwendung der Summennotation zur vollständigen Beschreibung der Serie. Der Abschnitt endet mit einer Erinnerung daran, beim Umgang mit Reihennäherungen vorsichtig zu sein und den Bereich zu kennen, in dem sie akzeptabel sind.

  • 02:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent, wie die Taylor-Reihe Schwierigkeiten haben kann, mit einer sich schlecht verhaltenden Funktion wie 1/X aufgrund ihrer Diskontinuität bei x=0 umzugehen, was zu undefinierten Werten führt. Wenn man jedoch woanders hingeht, z. B. x = 1, und die Taylor-Reihe mit einer sauberen Summationsnotation anwendet, kann eine Folge verbesserter Annäherungen an Funktionen konstruiert werden. Das Video untersucht dann den erwarteten Fehler in einer Annäherung und wie man die Annäherung erster Ordnung verwendet, um eine Funktion in der Nähe von Punkt P zu bewerten. Der Sprecher erwähnt, dass der Fehler genau berechnet werden kann, um abzuschätzen, wie genau eine gegebene Annäherung sein wird .

  • 02:15:00 Annäherung an die ursprüngliche Funktion an einem nahegelegenen Punkt. In diesem Abschnitt lernen wir den Fehlerterm kennen, der in der Näherung erster Ordnung eingeführt wird und im Fall einer kleinen Zahl in der Größenordnung von Delta x zum Quadrat liegt. Wir sehen auch, wie uns die Rise-Over-Run-Approximation dabei helfen kann, die Definition einer Ableitung und des darin enthaltenen Fehlers zu erstellen, wenn der zweite Punkt in einem endlichen Abstand von X entfernt bleibt. Wir aktualisieren dann die Potenzreihe auf ihre allgemeinere multivariate Form in der zweidimensionaler Fall, der eine zweidimensionale Funktion liefert, um die ursprüngliche Funktion an einem nahegelegenen Punkt anzunähern. Insgesamt spielen diese Konzepte eine wichtige Rolle bei der Anwendung numerischer Methoden zur Lösung von Problemen.

  • 02:20:00 In diesem Abschnitt beschreibt der Kursleiter, wie Taylor-Reihenentwicklungen für multivariate Funktionen erstellt werden. Eine Annäherung nullter Ordnung ist einfach eine flache Oberfläche mit der gleichen Höhe wie die Funktion am Entwicklungspunkt, während die Annäherung erster Ordnung die Gradienteninformationen in den beiden Richtungen enthält. Für die Annäherung zweiter Ordnung haben wir drei Terme, die alle zweite Ableitungen sind, und um diese Summe zu bilden, müssen wir unseren Delta-X-Vektor mit dem Hesse multiplizieren und dann erneut mit der Transponierten des Delta-X-Vektors. Der Kursleiter erklärt, dass dies sofort von 2D zu mehrdimensionalen Hyperoberflächen verallgemeinert wird, wobei Kenntnisse in Analysis und linearer Algebra sowie die Jacobi- und Hesse-Konzepte verwendet werden.

  • 02:25:00 In diesem Abschnitt erklärt der Erzähler eine Methode zum Anpassen einer Gleichung an eine Höhenverteilung unter Verwendung von zwei Parametern, Mittelwert und Breite, anstatt alle Datenpunkte mit sich herumzutragen. Der Prozess besteht darin, einen Ausdruck dafür zu finden, wie gut das Modell an die Daten angepasst ist, und dann zu untersuchen, wie sich diese Anpassungsgüte ändert, wenn sich die Anpassungsparameter ändern. Der Erzähler stellt dann die Newton-Raphson-Methode vor, bei der iterativ eine Lösung für eine Gleichung erraten, ausgewertet, eine neue Vermutung generiert und der Vorgang wiederholt wird, bis die Lösung erreicht ist. Diese Methode ist nützlich, wenn eine große, mehrdimensionale Funktion an Daten angepasst werden soll und deren analytische Lösung oder Darstellung zu teuer ist.

  • 02:30:00 In diesem Abschnitt des Videos wird die Newton-Raphson-Methode vorgestellt, um Gleichungen zu lösen, indem nur der Gradient verwendet wird, um schrittweise zur Lösung zu gelangen. Die Methode kann jedoch manchmal Probleme verursachen, z. B. in einer Schleife stecken bleiben oder zu verrückten Werten abweichen. Trotzdem ist die Methode ein leistungsfähiges Mittel, um zu einer Lösung zu iterieren. Der nächste Abschnitt des Videos konzentriert sich darauf, wie Sie diese Methode auf Funktionen mit mehreren Variablen anwenden, indem Sie den Gradientenvektor finden und in einem Konturdiagramm einen Hügel hinuntergehen. Dies ermöglicht schließlich eine Optimierung und das Finden der besten Anpassung für die Parameter einer Funktion.

  • 02:35:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept von Grad, einem Vektor, der lineare Algebra und Analysis miteinander kombiniert, erklärt. Grad ist als der Vektor definiert, bei dem wir DF durch DX und DF durch DY in die X&Y-Positionen des Vektors schreiben. Der Richtungsgradient wird als Skalarprodukt von Grad F mit einem Einheitsvektor eingeführt, der parallel zu Grad F ist, und der Maximalwert des Richtungsgradienten ist die Größe von Grad F. Die Richtung, in die Grad zeigt, wird als Richtung erklärt des steilsten Gefälles senkrecht zu den Höhenlinien. Abschließend wird die Verwendung des Gradienten zur Minimierung der Differenz zwischen Datenwerten und Modellanpassung diskutiert.

  • 02:40:00 gegeben ist, dass X zum Quadrat plus Y zum Quadrat gleich A zum Quadrat ist, was bedeutet, dass die betrachteten Punkte alle auf einem Kreis mit Radius A liegen. Um die Maxima oder Minima auf diesem Pfad zu finden, können wir verwenden Methode der Lagrange-Multiplikatoren. Dabei wird herausgefunden, wo der Steigungsvektor senkrecht zur Kontur der Funktion bis auf ein Minuszeichen in die gleiche Richtung weist wie der Steigungsvektor senkrecht zur Bahn des Kreises. Dadurch erhalten wir die Punkte, an denen die Kontur gerade den Pfad berührt, wo wir die Minima und Maxima finden. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, Optimierungsprobleme zu lösen, die Einschränkungen unterliegen, wie z. B. das Finden des maximalen oder minimalen Werts einer Funktion entlang eines bestimmten Pfads.

  • 02:45:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept der Lagrange-Multiplikatoren als Werkzeug zur Lösung von Optimierungsproblemen mit Nebenbedingungen vorgestellt. Ein praktisches Beispiel mit einer Kreisgleichungsbeschränkung und einer multivariablen Funktion wird verwendet, um die Verwendung von Lagrange-Multiplikatoren zu veranschaulichen. Die Gleichungen werden aufgestellt und gelöst, um die maximalen und minimalen Werte der Funktion innerhalb der Beschränkung zu finden. Die grafische Darstellung der Ergebnisse in drei Dimensionen zeigt die maximalen und minimalen Punkte. Diese Methode kann bei Optimierungsproblemen beim maschinellen Lernen nützlich sein, bei denen Einschränkungen involviert sind.

  • 02:50:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video, wie man Funktionen optimiert und Probleme mit multivariater Kalküle löst. Die Newton-Raphson-Methode wird eingeführt, die Gradienten verwendet, um abzuschätzen, wie weit von einer aktuellen Vermutung zu einer Lösung für ein Problem zu gehen ist, während der Gradientenvektor als senkrecht zu Konturlinien definiert ist und Elemente aufweist, die der Differenz der Funktion entlang jeder entsprechen Achse. Das Video zeigt dann, wie ein Problem gelöst wird, das einer Einschränkung unterliegt, indem die Gradientenfunktion mit der Tangente der Einschränkung unter Verwendung der Lagrange-Multiplikatormethode gleichgesetzt wird. Die Anwendung multivariater Kalküle kann dazu beitragen, Funktionen mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate an Daten anzupassen, sodass die Daten bereinigt, analysiert und grafisch dargestellt werden können, um physikalische Beziehungen und Hypothesen zwischen Variablen aufzudecken.

  • 02:55:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Dozent, wie man den optimalen Wert von m und c unter Verwendung eines Residuums R und eines Maßes für die Anpassungsqualität namens Chi-Quadrat findet. Er definiert R als die Differenz zwischen den Datenelementen und ihrer vorhergesagten Position auf der Linie und Chi-Quadrat als die Summe der quadrierten Residuen. Indem er aufzeichnet, wie Chi-Quadrat für viele verschiedene mögliche Werte von M und C aussehen wird, findet er das Minimum bei etwa 215 und nahe einem Schnittpunkt von 0. Das Minimum wird gefunden, wenn der Gradient von Chi-Quadrat null ist . Der Dozent erklärt dann explizit, wie das Problem gelöst werden kann, und zeigt dann, wie es durch linearen Abstieg geht. Außerdem erklärt er, wie man sich ein Bild von den Unsicherheiten in den Anpassungsparametern machen kann.

Teil 4

  • 03:00:00 In diesem Abschnitt wird das Konzept des Anpassens einer Linie an einige Daten durch Regression diskutiert, und der Chi-Quadrat-Schätzer für die Anpassungsgüte, der die Abweichung der Anpassung von den Daten misst, wird eingeführt. Die Bedeutung des visuellen Vergleichs der Anpassung wird zusammen mit der Tatsache hervorgehoben, dass der Schnittpunkt vom Gradienten abhängt. Das Problem wird als Position des Massenschwerpunkts in y am y-Balken neu formuliert, um die Unsicherheit im Gradienten zu beseitigen, wenn der konstante Term in der Anpassung berücksichtigt wird. Das Video spricht dann über Anpassungsfunktionen, die willkürlich komplizierter sind als die lineare Regression, und die Parameter werden mithilfe der nichtlinearen Methode der kleinsten Quadrate an die Daten angepasst, wobei das Chi-Quadrat als Summe über alle Datenpunkte der berechnet wird Unterschied zwischen dem YI und dem Modell von XI mit seinen Parametern a K, alles dividiert durch Sigma zum Quadrat.

  • 03:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Formel für den steilsten Abstieg für die nichtlineare Anpassung nach der Methode der kleinsten Quadrate, die verwendet wird, um die Summe der Quadrate der Residuen für ein Modell zu minimieren, das in Funktionen und Anpassungsparametern nichtlinear ist. Der Sprecher erklärt, dass diese Formel verwendet wird, um den Vektor der Anpassungsparameter während jeder Iteration zu aktualisieren, bis der minimale Chi-Quadrat-Wert erreicht ist, was der Fall sein könnte, wenn der Gradient des Chi-Quadrat gleich Null ist oder wenn der Chi-Quadrat-Wert aufhört sich zu ändern. Während es verschiedene Methoden zur Lösung dieser Art von Problemen gibt, ist der steilste Abstieg der einfachste und reicht aus, um den Mindestwert für ein verallgemeinertes nichtlineares Anpassungsproblem der kleinsten Quadrate zu finden.

  • 03:10:00 In diesem Abschnitt über multivariate Kalküle erklärt das Video verschiedene Methoden zur Lösung nichtlinearer Kleinste-Quadrate-Probleme, einschließlich der Verwendung des Hesseschen für schnellere Konvergenz, der Levenberg-Marquardt-Methode für Stabilität und robuster Anpassung für den Umgang mit Ausreißern. Das Video zeigt dann, wie man MATLAB und Python verwendet, um eine nichtlineare Kurvenanpassung nach der Methode der kleinsten Quadrate durchzuführen, wobei das Beispiel der Anpassung einer Gaußschen Verteilung an Bevölkerungshöhendaten verwendet wird. Es betont, wie wichtig es ist, mit einer vernünftigen Schätzung der Anfangsparameter zu beginnen, um sicherzustellen, dass der Algorithmus auf ein sinnvolles Minimum konvergieren kann.

  • 03:15:00 In diesem Abschnitt betont der Sprecher, wie wichtig es ist, eine gute Anfangsschätzung zu generieren und die Anpassung an die Daten zu vergleichen, wenn Daten an Funktionen angepasst werden. Sie schließen die Diskussion über die Verwendung multivariater Kalküle zum Optimieren von Funktionen und Anpassen von Daten an Funktionen ab, indem sie anmerken, dass es einfach ist, Funktionen in nur wenigen Codezeilen in Python, MATLAB oder R rechnerisch anzupassen. Der Sprecher weist jedoch auf die Bedeutung des Verständnisses hin wie die Algorithmen unter der Haube funktionieren und wie man sie behebt, wenn etwas schief geht. Der Kurs hat ein einführendes Verständnis des multivariaten Kalküls für maschinelles Lernen vermittelt, von der Definition einer Ableitung bis hin zu ihrer Anwendung in neuronalen Netzen und linearer Regression, was eine Intuition darüber ermöglicht, wo Kalkül nützlich sein kann.
 

ETL-Sprecherreihe: Ilya Sutskever, OpenAI



ETL-Sprecherreihe: Ilya Sutskever, OpenAI

In einem YouTube-Video mit dem Titel „ETL Speaker Series: Ilya Sutskever, OpenAI“ diskutiert Ilya Sutskever, Mitbegründer und Chefwissenschaftler von OpenAI, Themen wie große Sprachmodelle, die Prämisse hinter künstlichen Neuronen, Bewusstsein in der KI und die Finanzstruktur von gemeinnützige KI-Organisationen. Sutskever betont die Bedeutung des technischen Fortschritts und der Durchführung guter Forschung für den Erfolg von OpenAI und ermutigt Studenten, die sich für KI und Unternehmertum interessieren, ihre einzigartigen Ideen zu erforschen. Er prognostiziert auch, dass Verbesserungen in verschiedenen Schichten des Deep-Learning-Stacks und der Fachschulung in Zukunft einen großen Einfluss haben werden. Abschließend danken die Gastgeber Sutskever für seine aufschlussreiche Diskussion und laden ihn zu zukünftigen Veranstaltungen ein, während sie die Zuschauer auch auf die Stanford E-Corner-Website verweisen, auf der sie weitere Ressourcen zu Unternehmertum und Innovation finden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt Ravi Balani Ilya Sutskever vor, den Mitbegründer und leitenden Wissenschaftler von OpenAI, der als grundlegender Kopf hinter der Veröffentlichung des generativen vortrainierten Transformer 3 (GPT-3) für große Sprachmodelle bekannt ist. und das zugehörige Produkt Chat GBT. Balani erklärt Sutskevers Herkunft als russisch-israelischer Einwanderer, der in Israel Mathematik und Informatik studierte und später an der University of Toronto promovierte. Sutskever gilt als der Anstoß für AlexNet, das dafür bekannt wurde, die Deep-Learning-Revolution zu starten, die zur aktuellen KI-Landschaft führte. Sutskever erklärt dann die Prämisse hinter dem großen Sprachmodell und wie es sich von den biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn inspirieren lässt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever von OpenAI die Entwicklung des Back-Propagation-Algorithmus, der mathematischen Gleichung, die neuronale Netze verwenden, um aus Erfahrungen zu lernen. Er erklärt, dass ein großes Sprachmodell ein neuronales Netzwerk ist, das darauf trainiert ist, das nächste Wort aus vorherigen Wörtern im Text mit hoher Genauigkeit zu erraten, und dass das Verständnis durch die Optimierung von Vorhersagefehlern operationalisiert wird. Sutskever schlägt vor, dass sich künstliche Neuronen nicht so sehr von biologischen Neuronen unterscheiden, und wenn wir uns das vorstellen können, können wir sehen, dass Menschen in der Lage sind, das nächste Wort ziemlich gut zu erraten, genau wie aktuelle große Sprachmodelle. Er warnt jedoch davor, direkte Vergleiche zwischen Menschen und künstlichen neuronalen Netzen anzustellen, da unser Verständnis des menschlichen Lernens noch begrenzt ist.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever, Mitbegründer von OpenAI, die Unterschiede zwischen der Art und Weise, wie neuronale Netze lernen, und der Art und Weise, wie Menschen lernen. Neuronale Netze sind solide gut in Mathematik oder Programmierung; Sie benötigen jedoch viele Daten, um dieses Maß an Fachwissen zu erreichen. Andererseits können Menschen etwas tiefgründig verstehen, obwohl sie nur wenige Dokumente gelesen haben. Wenn es darum geht, den Singularitätspunkt zu diskutieren, an dem Maschinen das menschliche Lernen und die menschliche Anpassung übertreffen werden, weiß Sutskever nicht, wann dieser Punkt eintreten wird. Es müssen Fortschritte gemacht werden, und die Unsicherheit ist groß. Es ist schwierig, Bewusstsein zu definieren, aber es ist eine Zwangsläufigkeit, die in KI-Systemen getestet werden muss.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert Ilya Sutskever, Chief Science Officer bei OpenAI, das Konzept des Bewusstseins in der künstlichen Intelligenz. Er schlägt vor, dass Bewusstsein eher eine Frage des Grades als ein binäres Konzept ist und dass Tiere im Vergleich zu Menschen auch eine reduzierte Form des Bewusstseins haben können. Anschließend spricht er über die Mission von OpenAI und die ethischen Fragen im Zusammenhang mit ihrer Entscheidung, von einer gemeinnützigen zu einer gewinnorientierten Organisation mit engen Verbindungen zu Microsoft zu wechseln. Er erkennt seine direkte Verantwortung für die Fortschritte von OpenAI und die Rolle der Ethik bei seiner Entscheidungsfindung an.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert Ilya Sutskever die Vor- und Nachteile von Open-Source- und Closed-Source-KI. Während Open-Source-KI die Machtkonzentration in den Händen weniger verhindert, was aus Sicht der Machtbalance wünschenswert ist, ist sie langfristig möglicherweise nicht ideal, da die KI-Fähigkeiten immer leistungsfähiger werden. Letztendlich sollte die Sicherheit der offensichtliche und unmittelbare Grund dafür sein, diese Modelle nicht als Open Source zu verwenden. Darüber hinaus ist die Entscheidung zwischen gemeinnütziger und gewinnorientierter Ausrichtung angesichts der erheblichen Kosten von Rechenzentren nicht einfach, da das meiste Geld aus der Finanzierung an Cloud-Anbieter geht.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erklärt Ilya Sutskever, der Mitbegründer von OpenAI, die finanzielle Struktur von gemeinnützigen Organisationen wie der ihren, die sich mit künstlicher Intelligenz (KI) befassen. Diese Unternehmen benötigen große Mittel, um große neuronale Netze zu unterstützen, die von Universitäten nicht mehr unterstützt werden können, da ihre Kosten zu hoch geworden sind. Daher bieten gemeinnützige Organisationen wie OpenAI, die durch Spenden finanziert werden, KI-Unternehmen eine Möglichkeit, einen Beitrag zur Wissenschaft zu leisten. Die Finanzstruktur von OpenAI ist einzigartig; es ist kein gewinnorientiertes Unternehmen, sondern ein „caped profit company“. Eigenkapital in OpenAI ist eine Anleihe mit einer endlichen Verpflichtung gegenüber Investoren. Einmal ausgezahlt, wird OpenAI wieder gemeinnützig. Obwohl es verrückt erscheinen mag, ist diese Struktur unerlässlich, da KI immer wichtiger wird und es für KI-Unternehmen möglicherweise vorteilhafter ist, gemeinnützige Investitionen zu unterstützen. Microsoft ist einer der Investoren von OpenAI, und OpenAI führt AGI-Gespräche (Artificial General Intelligence) mit ihnen, da sie das Potenzial von AGI und seine Auswirkungen auf die Welt verstehen.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever die treuhänderische Pflicht von OpenAI und die potenziellen Risiken für Investoren. Er unterscheidet OpenAI von DeepMind, da OpenAI von einer gemeinnützigen Organisation gehalten wird, die einen GP oder eine LP im gewinnorientierten Bereich hat. Darüber hinaus teilt Sutskever seine Gedanken zur Notwendigkeit staatlicher Vorschriften und sorgfältiger Bewertungen für leistungsfähigere neuronale Netze, um sinnvolle und gründlich verifizierte oder zertifizierte Fortschritte zu erzielen. In Bezug auf ethische Verpflichtungen erkennt er die Bedeutung der Bürgerpflichten an, priorisiert jedoch das Gedeihen der Vereinigten Staaten, in denen er lebt.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt fragt der Interviewer Ilya Sutskever von OpenAI, welche Metriken sie als North Star für ihren Erfolg verfolgen. Sutskever sagt, dass der primäre KPI der technische Fortschritt und gute Forschung ist, die Systeme zu verstehen, sie besser zu trainieren und sie besser zu kontrollieren. Er glaubt, dass die Kerntechnologie das Herzstück des Erfolgs von OpenAI ist. Auf die Frage, ob OpenAI ein Ziel für Menschen sein oder als Teil der Back-End-Infrastruktur verwendet werden würde, sagt Sutskever, dass die Frage schwer zu beantworten ist, da sich die Dinge so schnell ändern. In Bezug auf die Beratung von Studenten, die sich für KI und Unternehmertum interessieren, empfiehlt Sutskever, sich auf die eigenen einzigartigen Veranlagungen zu stützen und die eigenen Ideen zu erforschen.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt spricht Ilya Sutskever über seine Überzeugung, der Intuition zu vertrauen, die besonders wertvoll im Unternehmertum ist, wo einzigartige Perspektiven genutzt werden können, um neue Möglichkeiten zu erschließen. Auf die Frage nach der Zukunft von Deep Learning in den nächsten fünf bis zehn Jahren prognostiziert Sutskever, dass auf diesem Gebiet weiterhin Fortschritte erzielt werden, vielleicht nicht durch den bisherigen Fokus auf Skalierung, sondern durch Verbesserungen in verschiedenen Schichten des Deep-Learning-Stacks . Er betont auch, wie wichtig es ist, neue Grenzen im Deep Learning als Beitragsweg zu identifizieren, und prognostiziert, dass die Schulung von Spezialisten in Zukunft einen großen Einfluss haben wird, aber erst, nachdem eine allgemeine Schulung neuronaler Netze etabliert wurde.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Idee der Fachausbildung und wie sie teilweise bereits praktiziert wird, insbesondere in der Open-Source-Community, wo Menschen mit Modellen arbeiten, die zu schwach sind und so viel Leistung erzielen müssen wie möglich. Er glaubt, dass der entscheidende Vorteil in der KI eine Kombination mehrerer Faktoren sein wird, einschließlich proprietärer Datensätze und eines leistungsfähigen Basismodells. Wenn es darum geht, KI-Technologie für Forscher und Start-ups freizugeben, schlägt er vor, dass Zwischenansätze wie der Modellzugriff sehr produktiv sein können, um neuronale Netze zu untersuchen, die eine große und komplizierte Verhaltensoberfläche haben. Abschließend teilt der Redner mit, dass die Auswirkung der KI-Integration bei OpenAI eine leichte Produktivitätssteigerung ist, aber nicht zu einer dramatischen Veränderung der Teamdynamik geführt hat.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt danken die Moderatoren Ilya Sutskever für seine aufschlussreiche Diskussion über künstliche Intelligenz und Deep Learning. Sie laden ihn zu zukünftigen Veranstaltungen ein und erinnern das Publikum an bevorstehende ETL-Sessions mit Branchenführern. Sie leiten die Zuschauer auch auf die Stanford E-Corner-Website weiter, wo sie weitere Ressourcen zu Unternehmertum und Innovation finden.
 

Ilya Sutskever (OpenAI Chief Scientist) – Building AGI, Alignment, Spies, Microsoft, & Enlightenment



Ilya Sutskever (OpenAI Chief Scientist) – Building AGI, Alignment, Spies, Microsoft, & Enlightenment

Ilya Sutskever, Chief Scientist von OpenAI, behandelt in diesem Video eine Reihe von Themen, darunter das Potenzial für illegale Verwendungen von GPT, die Bedeutung der Zuverlässigkeit in KI-Systemen, die Rolle der Mensch-Maschine-Kollaboration beim Erstellen von AGI, Software- und Hardwarebeschränkungen von AGI und das Potenzial wissenschaftlicher Forschung. Er glaubt, dass eine Kombination von Ansätzen notwendig sein wird, um die Wahrscheinlichkeit von Fehlausrichtungen beim Aufbau von AGI zu verringern, und dass Durchbrüche, die für übermenschliche KI benötigt werden, sich im Nachhinein nicht unbedingt wie Durchbrüche anfühlen. Er betont auch den Wert des menschlichen Inputs in Unterrichtsmodellen und weist darauf hin, dass die Auswirkungen von Sprachmodellen über die digitale Welt hinausreichen können.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt diskutiert Ilya Sutskever das Potenzial für die illegale Verwendung von GPT und räumt ein, dass ausländische Regierungen es möglicherweise bereits für Propagandazwecke verwenden. Er stellt auch fest, dass es zwar schwierig ist, einen genauen Zeitrahmen für den Übergang von KI zu AGI anzugeben, der wirtschaftliche Wert von KI in den Jahren davor jedoch weiterhin exponentiell zunehmen wird. Sutskever verwendet das selbstfahrende Auto auch als Analogie für den aktuellen Stand der KI und stellt fest, dass Modelle zwar scheinbar alles können, aber noch viel zu tun bleibt, um Zuverlässigkeit und Robustheit zu gewährleisten. Schließlich räumt Sutskever ein, dass es schwer vorherzusagen ist, welchen Prozentsatz des BIP die KI bis 2030 ausmachen wird und warum sie möglicherweise keinen hohen Prozentsatz erreichen wird.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever, Chief Scientist bei OpenAI, die Bedeutung der Zuverlässigkeit von KI-Systemen und wie sie den von ihnen erzeugten wirtschaftlichen Wert beeinflussen kann. Er spricht auch über das Potenzial des aktuellen generativen Modellparadigmas, zu AGI zu führen, und dass die Integration verschiedener Ideen aus der Vergangenheit das nächste Paradigma schaffen könnte. Sutskever stellt die Behauptung in Frage, dass die Next-Token-Vorhersage die menschliche Leistung nicht übertreffen kann, und erklärt, wie sie zu Erkenntnissen über hypothetische Menschen mit weitaus größeren geistigen Fähigkeiten als der Durchschnittsmensch führen kann. Abschließend bestätigt er, dass die meisten Daten für das Reinforcement Learning bereits von KI und nicht von Menschen stammen, und spricht über das Potenzial für menschliche Lehrer, mit KI zusammenzuarbeiten, um sich ohne menschlichen Input zu verbessern.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Chefwissenschaftler von OpenAI, Ilya Sutskever, die Bedeutung der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit beim Aufbau von Systemen mit fortgeschrittenen Denkfähigkeiten und die Notwendigkeit einer speziellen Schulung zur Verbesserung der mehrstufigen Denkfähigkeiten in maschinellen Lernmodellen. Er geht auch auf Bedenken hinsichtlich der Datenknappheit ein und schlägt vor, dass die Umstellung auf Multimodalität eine wertvolle Richtung sein könnte, um mehr Daten zu erhalten. Während die Robotik in der Vergangenheit aufgrund der Datenknappheit keine praktikable Richtung für OpenAI war, gibt es jetzt möglicherweise mehr Potenzial für Fortschritte auf diesem Gebiet, aber es erfordert ein starkes Engagement und Engagement für die Aufgabe. Schließlich drückt Sutskever seine Begeisterung für zukünftige Ideen aus, die mit aktuellen Hardwarebeschränkungen möglicherweise nicht gut funktionieren.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever die Hardwareeinschränkungen beim Erstellen von AGI und seine Perspektiven zum Erreichen der Ausrichtung. Er glaubt, dass es keine einzige mathematische Definition für Ausrichtung geben wird, sondern mehrere Definitionen, die die Ausrichtung unter verschiedenen Aspekten betrachten, und dass eine Kombination von Ansätzen notwendig sein wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Fehlausrichtung zu verringern. Sutskever erwähnt auch die Möglichkeit eines kleinen neuronalen Netzes, das gut verstanden wird, um das Verhalten eines großen neuronalen Netzes zu überprüfen. Auf die Frage nach den prognostizierten Einnahmen von OpenAI in Höhe von einer Milliarde Dollar im Jahr 2024 erklärt Sutskever, dass der Geldsegen für eine neue Allzwecktechnologie schwer abzuschätzen sei, führt die Zahl jedoch auf das potenzielle Wachstum der Produkte von OpenAI zurück.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt des Videos spricht Ilya Sutskever, Chief Scientist von OpenAI, darüber, welche wichtige Rolle Daten bei der Bestimmung der Zukunft von AGI spielen. Er betont, dass Vorhersagen ohne Daten zu einer großen Fehlerquote führen werden. Er teilt auch seine Gedanken zur Post-AGI-Zukunft und sagt, dass AGI den Menschen helfen könnte, aufgeklärter zu werden und korrekter mit der Welt zu interagieren. Sutskever weist jedoch darauf hin, dass es für die Menschen schwierig sein wird zu verstehen, was genau passiert und wie sie zu der sich verändernden Gesellschaft beitragen können. Darüber hinaus hofft er, dass AGI nicht diktieren wird, wie die Gesellschaft geführt werden sollte, und die Menschen immer noch frei sind, ihre eigenen Fehler zu machen und ihre Folgen zu tragen, wobei das AGI eher wie ein grundlegendes Sicherheitsnetz ist.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Chefwissenschaftler von OpenAI, Ilya Sutskever, Hardware in der KI und widerlegt die Annahme, dass Googles benutzerdefiniertes TPU ihnen einen Vorteil gegenüber GPUs verschafft. Er erklärt, dass die Architektur von TPUs und GPUs im Grunde sehr ähnlich ist und das Einzige, was bei der Hardware zählt, die Kosten pro Flop und die Gesamtsystemkosten sind. Sutskever teilt auch Einblicke in die Arbeit, die in die Entwicklung von KI gesteckt wird, was bedeutet, das System und die Ergebnisse zu verstehen und nicht nur neue Ideen zu entwickeln. Er spricht auch über die Partnerschaft von OpenAI mit Microsoft und wie anfällig das KI-Ökosystem für Rückschläge wie eine Naturkatastrophe in Taiwan ist.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever das Potenzial, dass Inferenzkosten ein Hindernis für die Weiterentwicklung von KI-Modellen darstellen. Er schlägt vor, dass die Nützlichkeit des Modells bestimmen wird, ob die Kosten unerschwinglich sind oder nicht, und stellt fest, dass verschiedene Kunden je nach Anwendungsfall bereits unterschiedliche neuronale Netze unterschiedlicher Größe verwenden. Er geht auch auf Bedenken hinsichtlich ausländischer Regierungen ein, die versuchen, mehr über die Modelle und die Bedeutung von Zuverlässigkeit und Kontrollierbarkeit als neue Eigenschaften zu erfahren. Obwohl es nicht einfach ist, bestimmte Fähigkeiten vorherzusagen, glaubt er, dass Fortschritte bei der Verbesserung von Modellen gemacht werden, die sie vertrauenswürdiger und besser in der Lage machen, Probleme zu lösen.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever die Skalierungsgesetze der KI und die Verbindung zwischen der Genauigkeit der Vorhersage des nächsten Wortes und der Fähigkeit zum logischen Denken. Während er die Skalierungsgesetze für wichtig hält, glaubt er, dass andere Dinge mehr Argumentation pro Aufwandseinheit liefern können. Er betont auch den Wert menschlicher Eingaben in Unterrichtsmodellen sowie die Beziehung zwischen der Existenz von Daten, GPUs und Transformatoren, was darauf hindeutet, dass ihre Entwicklung miteinander verflochten ist. Darüber hinaus bringt Sutskever seine Überzeugung zum Ausdruck, dass die Deep-Learning-Revolution irgendwann stattgefunden hätte, unabhängig davon, wer die Pioniere waren, und räumt die Schwierigkeit ein, Modelle aufeinander abzustimmen, die ihre Absichten möglicherweise falsch darstellen könnten.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erörtert Ilya Sutskever das Potenzial der akademischen Forschung, wichtige Erkenntnisse zu KI-Fähigkeiten zu gewinnen, räumt jedoch ein, dass es für Unternehmen derzeit einfacher zu sein scheint, diese Fähigkeiten zu realisieren. Er stellt auch fest, dass die Auswirkungen von Sprachmodellen über die Welt der Bits hinaus in die Welt der Atome reichen können, je nachdem, welche Aktionen sie auslösen. Sutskever glaubt, dass sich Durchbrüche, die für übermenschliche KI benötigt werden, im Nachhinein nicht unbedingt wie Durchbrüche anfühlen und dass es wichtig sein kann, sich von Menschen und dem Gehirn inspirieren zu lassen, sich aber auch der unwesentlichen Eigenschaften bewusst zu sein, die die Forschung in die Irre führen können.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt beantwortet Ilya Sutskever die abschließende Frage, warum es eine starke Korrelation zwischen dem Vorreiter der Deep-Learning-Revolution und dem Status als einer der Spitzenforscher gibt. Er glaubt, dass Ausdauer eine notwendige, aber keine hinreichende Bedingung für den Erfolg ist. Viele Dinge müssen zusammenkommen, und man muss die richtige Sichtweise haben. Es ist eine schwer zu beantwortende Frage, aber er gab sich wirklich große Mühe, und es stellte sich heraus, dass es bis jetzt ausgereicht hatte.
 

Lektion 1: Praktisches Deep Learning für Programmierer 2022



Lektion 1: Praktisches Deep Learning für Programmierer 2022

In diesem YouTube-Video „Lektion 1: Praktisches Deep Learning für Programmierer 2022“ stellt der Kursleiter den Kurs vor, hebt das schnelle Tempo des Wandels beim Deep Learning hervor und demonstriert, wie einfach es ist, mit Python ein „Vogel oder nicht Vogel“-System zu erstellen. Der Kurs zielt darauf ab, den Teilnehmern zu zeigen, wie man zuerst Modelle erstellt und bereitstellt, anstatt mit einer Wiederholung der linearen Algebra und Analysis zu beginnen, und behandelt eine Reihe von Deep-Learning-Modellen, einschließlich bildbasierter Algorithmen, die Geräusche oder Mausbewegungen klassifizieren können. Der Kursleiter betont die Bedeutung der Datenblockerstellung, des Verständnisses von Merkmalsdetektoren und der Verwendung vortrainierter Modelle zur Reduzierung der Codierungsanforderungen. Der Kurs behandelt auch Segmentierung und tabellarische Analyse, wobei fast.ai Best Practices bereitstellt, die dazu beitragen, die Codierung zu reduzieren und die Ergebnisse zu verbessern.

Das Video bietet eine Einführung in Deep Learning und seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Der Referent erörtert die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich des Prozesses des Modelltrainings und der Bedeutung der Verlustberechnung, um das Gewicht des Modells für eine bessere Leistung zu aktualisieren. Die Lektion behandelt zwei Modelle: Tabellenlernen und kollaboratives Filtern. Der Referent hebt auch die Nützlichkeit von Jupyter-Notebooks beim Erstellen und Teilen von Code hervor, einschließlich Beispielen früherer Studentenprojekte, die zu neuen Startups, wissenschaftlichen Arbeiten und Stellenangeboten geführt haben. Die wichtigste Erkenntnis ist, dass angehende Deep Learner experimentieren und ihre Arbeit mit der Community teilen sollten, um wertvolles Feedback und Erfahrungen zu sammeln.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt der Kursleiter die erste Lektion von Practical Deep Learning for Coders Version 5 vor und hebt hervor, wie viel sich seit der letzten Aktualisierung des Kurses geändert hat. Als Beispiel dafür, wie schnell sich die Dinge im Bereich Deep Learning entwickeln, führt er einen humorvollen XKCD-Comic von Ende 2015 an. Anschließend demonstriert er die Erstellung eines „Vogel oder nicht Vogel“-Systems mit Python, das das Herunterladen und Ändern der Größe von Bildern von Vögeln und Wäldern, das Erstellen eines Datenblocks mit fast.ai und das Anzeigen einiger der heruntergeladenen Bilder umfasst. Der Kursleiter betont, dass der Kurs viel mehr Details bieten wird und dass das Ziel dieses Abschnitts darin besteht, einen schnellen Überblick auf hoher Ebene zu geben.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Moderator, wie einfach es ist, ein Computer-Vision-Modell zu erstellen und mit jeweils nur 200 Bildern zu erkennen, ob ein Bild einen Vogel oder einen Wald enthält. Was früher fast unmöglich war, ist jetzt mit Deep Learning leicht zugänglich geworden, und die Moderatorin teilt das Beispiel von DALLꞏEꞏ2, einem Algorithmus, der aus reinem Text neue Bilder generiert. Diese jüngsten Fortschritte im Bereich Deep Learning sind ein Beweis dafür, wie schnell sich dieses Feld entwickelt, und der Moderator stellt fest, dass es ohne viel Code, Mathematik oder mehr als einen Laptop zugänglich ist.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Fähigkeiten von Deep-Learning-Modellen und wie sie Aufgaben ausführen, von denen früher angenommen wurde, dass sie für Computer unmöglich seien. Sie erwähnen, wie Deep Learning in Kunst- und Sprachmodellen verwendet wird, wie beispielsweise Googles Pathways-Sprachmodell, das die Antwort auf einen Witz erklären kann. Der Referent erkennt auch die Notwendigkeit ethischer Überlegungen beim Deep Learning an und empfiehlt, einen Datenethikkurs auf ethics.fast.ai zu besuchen. Anschließend stellen sie eine Online-Version des farbigen Pokalsystems vor, um zu überprüfen, wie es den Schülern geht, und danken Radek dafür, dass er es erstellt hat, der gerade bekannt gegeben hat, dass er seinen Traumjob bei Nvidia AI ergattert hat.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt des Videos betont der Kursleiter die Bedeutung des Kontexts beim Lernen, insbesondere im Bereich Deep Learning. Anstatt mit einer Wiederholung der linearen Algebra und Analysis zu beginnen, glaubt der Dozent, dass Menschen effektiver lernen, wenn sie einen Kontext haben. Er verwendet die Analogie des Sportlernens, wo einem ein ganzes Sportspiel gezeigt wird und dann nach und nach weitere Teile zusammengesetzt werden. Dies ist der Ansatz, den er in diesem Kurs verfolgt, in dem man zuerst lernen wird, Modelle zu bauen und einzusetzen und dann später so tief wie die anspruchsvollsten, technisch detaillierten Klassen geht. Der Dozent erläutert auch seine Referenzen und seinen Hintergrund im maschinellen Lernen, einschließlich des Schreibens des beliebten Buches „Deep Learning for Coders“.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erläutert der Dozent den historischen Ansatz der Computer Vision vor der Einführung neuronaler Netze. Er beschreibt, wie sich frühere Modelle für maschinelles Lernen auf Experten stützten, um Merkmale zu erstellen, die vorgaben, wie der Algorithmus Objekte identifizieren würde. Der Dozent stellt dem neuronale Netze gegenüber, die diese Eigenschaften selbst lernen und so eine deutlich schnellere Entwicklung und Schulung von Modellen ermöglichen. Der Dozent merkt an, dass die Fähigkeit neuronaler Netze, ihre eigenen Merkmale zu lernen und sich an neue Daten anzupassen, der Schlüssel zum Erfolg von Deep Learning in den letzten Jahren ist.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erklärt der Kursleiter das Konzept der Merkmalsdetektoren im Deep Learning, bei denen es sich um Schichten neuronaler Netze handelt, die ohne menschliches Eingreifen bestimmte Merkmale aus Bildern identifizieren und extrahieren können. Er veranschaulichte, wie diese Merkmalsdetektoren kombiniert werden können, um komplexere und anspruchsvollere Bilder zu erkennen. Darüber hinaus betont der Dozent die Vielseitigkeit bildbasierter Algorithmen und wie sie zur Klassifizierung von Geräuschen oder sogar Mausbewegungen verwendet werden können. Schließlich entlarvt er den Mythos, dass Deep Learning viele Daten, teure Computer und umfangreiche Mathematik erfordert, und stellt fest, dass Transfer Learning modernstes Arbeiten mit minimalen Ressourcen ermöglicht.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt erörtert der Kursleiter die Popularität von Pytorch im Vergleich zu Tensorflow in der Deep-Learning-Welt, wobei Pytorch schnell wächst und Tensorflow in Forschungsrepositorys und unter Forschern übertrifft. Er stellt jedoch fest, dass Pytorch für relativ einfache Aufgaben viel Code benötigen kann, wo die fast.ai-Bibliothek praktisch ist. Die fast.ai-Bibliothek baut auf Pytorch auf und bietet Best Practices, die dazu beitragen, die erforderliche Codemenge zu reduzieren und die Ergebnisse zu verbessern. Der Kursleiter stellt auch Jupyter Notebook vor, eine webbasierte Anwendung, die in Industrie, Wissenschaft und Unterricht für Data Science weit verbreitet ist, und erwähnt Cloud-Server wie Kaggle, die zum Ausführen von Jupyter Notebooks verwendet werden können.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt des Videos führt der Kursleiter anhand von Beispielen ein, wie Jupyter-Notebooks zum Codieren, Experimentieren und Erkunden verwendet werden. Er erklärt, wie man das Notizbuch eines anderen bearbeitet oder kopiert, einen virtuellen Computer startet, um Codes auszuführen, Tastaturkürzel zu verwenden, Prosa oder Markups zu schreiben und Bilder in das Notizbuch einzufügen. Der Kurs behandelt auch die neueste Version von fast.ai und ein wenig Python-Code. Über Jupyter-Notebooks können Entwickler ihren Code präsentieren und ihre Arbeit anderen Personen in der Open-Source-Community zugänglich machen.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Verwendung externer Bibliotheken und stellt einige der fast.ai-Bibliotheken wie „fastdownload“ und „resize_images“ vor. Sie erklären auch die Bedeutung des Datenblockbefehls, der verwendet wird, um die Daten in das Modell zu bekommen. Der Datenblock hat fünf Hauptparameter, die angegeben werden müssen, einschließlich des Eingabetyps, des Ausgabetyps, des Etikettentyps und der Elemente, mit denen wir trainieren müssen. Der Referent betont, dass das Verständnis des Datenblocks für Deep-Learning-Praktiker von entscheidender Bedeutung ist, da die Optimierung der neuronalen Netzwerkarchitektur in der Praxis selten vorkommt und dieser Kurs sich auf praktisches Deep Learning konzentriert.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die Schritte zur Erstellung eines Datenblocks, der für den Erfolg eines Deep-Learning-Modells entscheidend ist. Der Datenblock ist dafür verantwortlich, Bilder zum Trainieren zu finden, indem er eine Funktion verwendet, die alle Bilddateien innerhalb eines angegebenen Pfads abruft, einige Daten zum Testen beiseite legt und die Größe der Bilder auf eine Standardgröße ändert. Auf die Erstellung eines Datenblocks folgt die Erstellung von Datenladern, die einen Strom von Datenstapeln bereitstellen, die vom Modell verarbeitet werden können. Der Referent stellt auch das Konzept eines Lernenden vor, das Modell und Daten kombiniert und für das Training eines Deep-Learning-Modells unerlässlich ist.

  • 00:50:00 In diesem Abschnitt erläutert der Kursleiter, wie vorab trainierte Modelle in fast.ai für Computer-Vision-Aufgaben unter Verwendung der Pytorch-Bildmodellbibliothek (timm) verwendet werden. Die resnet-Modellfamilie ist für die meisten Anwendungsfälle ausreichend, aber es stehen viele andere Modelle zur Verfügung, die verwendet werden können. Der Kursleiter zeigt, wie das Modell für eine bestimmte Aufgabe optimiert wird, z. B. das Erkennen von Bildern von Vögeln in einem Wald, und wie das Modell mithilfe der Methode „predict()“ bereitgestellt wird. Der Kursleiter weist auch darauf hin, dass neben Computer Vision viele andere Arten von Modellen verfügbar sind, einschließlich Segmentierung.

  • 00:55:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher die Segmentierung, die verwendet wird, um jedes Pixel in einem Bild entsprechend seiner Darstellung einzufärben. Mit einer winzigen Datenmenge und minimalem Code zeigt der Sprecher, wie ein Modell trainiert werden kann, um Bilder von Straßenszenen in nur 20 Sekunden in verschiedene Kategorien wie Autos, Zäune und Gebäude zu segmentieren, wobei ein trainiertes Modell danach nahezu perfekt ist 2 Minuten. Der Referent erklärt, dass für das Datenhandling spezielle Data-Loader-Klassen verwendet werden können, die bei häufig vorkommenden Datensätzen noch weniger Code benötigen. Anschließend erklärt der Referent die tabellarische Analyse und wie sie in Branchen wie der Vorhersage von Spalten in Tabellenkalkulationen und Datentabellen weit verbreitet ist. Indem Sie ähnliche Informationen wie Datenblöcke bereitstellen und den Versandtyp verwenden, können Sie fast.ai verwenden, um automatisch das Richtige für Ihre Daten zu tun, unabhängig von der Art der Daten.

  • 01:00:00 In diesem Abschnitt behandelt die Lektion zwei Arten von Modellen: tabellarisches Lernen und kollaboratives Filtern. Tabellenmodelle werden für Daten ohne vortrainiertes Modell verwendet, bei denen die Datentabellen stark variieren. Collaborative Filtering ist die Grundlage für die meisten Empfehlungssysteme und funktioniert, indem ähnliche Benutzer basierend auf den Produkten gefunden werden, die ihnen gefallen. Ein kollaboratives Filter-Dataset hat eine Benutzer-ID, eine Produkt-ID (wie ein Film) und eine Bewertung. Die Lektion zeigt weiter, wie Sie kollaborative Filterdatenlader erstellen, und erläutert die Unterschiede zwischen der Feinabstimmung und Anpassung eines Modells.

  • 01:05:00 In diesem Abschnitt spricht der Referent über die Nützlichkeit von Jupyter-Notebooks als Werkzeug zum Erstellen und Freigeben von Code, einschließlich der Tatsache, dass die gesamte fast.ai-Bibliothek in Notebooks geschrieben ist. Darüber hinaus geht der Referent auf den aktuellen Stand von Deep Learning und seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen ein, darunter NLP, Computer Vision, Medizin, Empfehlungssysteme, Spiele und Robotik. Der Referent stellt fest, dass Deep Learning in vielen Bereichen die neuesten Ergebnisse brechen konnte und dass es im Allgemeinen gut bei Aufgaben ist, die ein Mensch relativ schnell erledigen kann.

  • 01:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Moderator die Grundidee des maschinellen Lernens, beginnend mit einem normalen Programm, das Eingaben und Ergebnisse mit Bedingungen, Schleifen und Variablen codiert hat. Das Programm wird dann durch ein Modell ersetzt, das zufällige Gewichtungen enthält, und das Modell ist eine mathematische Funktion, die Eingaben nimmt und sie mit den Gewichtungen multipliziert. Das Modell ist im Wesentlichen nutzlos, es sei denn, die Gewichtungen werden sorgfältig ausgewählt, daher ist es notwendig, den Verlust zu berechnen, der eine Zahl ist, die die Qualität der Ergebnisse misst, und die Gewichtungen zu aktualisieren, um einen neuen Satz zu erstellen, der etwas besser ist als der vorherige Satz. Dieser Prozess ist entscheidend für die Verbesserung der Leistung des Modells.

  • 01:15:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent den Prozess des Trainierens eines Modells im maschinellen Lernen, bei dem eine einfache Abfolge von Schritten wiederholt wird, die neuronale Netze verwenden, um eine Ausgabe zu erzeugen, während Negative durch Nullen ersetzt werden. Theoretisch kann das Modell jede berechenbare Funktion lösen, wenn genügend Zeit, Daten und Eingaben zur Verfügung stehen, und das trainierte Modell kann als weiteres Stück Code in jedes Programm integriert werden, das Eingaben Ergebnissen zuordnet. Python-Programmierer werden sich wahrscheinlich leicht an den Prozess gewöhnen, aber diejenigen, die sich nicht auskennen, können immer noch mit den Kaggle-Notebooks experimentieren und verschiedene Dinge ausprobieren, z. B. die Vogel- oder Waldübung ändern, drei oder vier Kategorien ausprobieren und ihre Arbeit in den Foren teilen. Das Wichtigste ist, zu experimentieren und Kapitel 1 des Buches zu lesen, um für die nächste Lektion vorbereitet zu sein.

  • 01:20:00 In diesem Abschnitt des Videos teilt der Dozent mehrere Beispiele von Projekten, an denen frühere Studenten im Kurs „Practical Deep Learning for Coders“ gearbeitet haben, die zu neuen Startups, wissenschaftlichen Arbeiten und Stellenangeboten geführt haben. Diese Projekte umfassen die Klassifizierung verschiedener Arten von Menschen basierend auf ihrem Wohnort, die Erstellung eines Zucchini- und Gurkenklassifizierers, die genaue Klassifizierung von Satellitenbildern in 110 verschiedene Städte und die Erkennung des Zustands von Gebäuden für Maßnahmen zur Katastrophenvorsorge. Einige Studenten haben sogar den Stand der Technik in ihren jeweiligen Bereichen übertroffen, wie z. B. einen soliden Klassifikator und eine tumornormale Sequenzierung. Der Kursleiter ermutigt aktuelle und zukünftige Studenten, unabhängig von ihrem Erfahrungsniveau mit der Erstellung von Projekten zu beginnen und diese mit dem Forum für Feedback und Ermutigung zu teilen.
 

Lektion 2: Praktisches Deep Learning für Programmierer 2022



Lektion 2: Praktisches Deep Learning für Programmierer 2022

Diese YouTube-Videoserie bietet eine Einführung in Deep Learning für Programmierer. Es behandelt Themen wie Datenvorbereitung, Modellerstellung und Bereitstellung eines Modells für maschinelles Lernen.

In diesem Video bringt Hacker Jeremy Howard Menschen bei, wie sie mithilfe von Deep Learning ihre eigenen Web-Apps erstellen können. Er behandelt, wie man ein Projekt in Git aufsetzt, wie man den Umarmungsraum nutzt, um ein Modell hochzuladen, an dem trainiert werden soll, natürliche Sprachverarbeitung und wie man Text erkennt.

  • 00:00:00 Diese Lektion behandelt praktisches Deep Learning für Programmierer im Jahr 2022. Es werden neue, hochmoderne Techniken vermittelt, die den Schülern helfen, sich den Stoff besser zu merken. Der Kurs geht mit dem Buch einher, und es stehen Quizfragen zur Verfügung, um den Schülern zu helfen, ihre Fortschritte zu testen.

  • 00:05:00 Dieses Video behandelt die Grundlagen des Deep Learning für die Codierung, einschließlich der Suche nach Daten, der Datenbereinigung und der Einführung eines Modells in die Produktion. Wie das geht, zeigt das nächste Video der Serie.

  • 00:10:00 In diesem Video erläutert Wes, wie man mithilfe der ddg-Website ein Modell in Deep Learning trainiert. Er zeigt, wie man nach Objekten sucht und wie man die Größe von Bildern verändert.

  • 00:15:00 In diesem Video wird eine Technik für Deep Learning vorgestellt: RandomResizedCrop. Dies wird verwendet, um die Genauigkeit der Erkennung von Bildern zu verbessern. Auch die Datenerweiterung wird diskutiert, und es wird gezeigt, dass Sie RandomResizedCrop und „aug_transforms“ verwenden sollten, wenn Sie ein Deep-Learning-Modell für mehr als fünf oder zehn Epochen trainieren möchten.

  • 00:20:00 Dieses YouTube-Video demonstriert, wie ein Klassifikator-Interpretationsobjekt verwendet wird, um zu bestimmen, wo ein Verlust in einem Datensatz hoch ist. Diese Informationen können dann verwendet werden, um die Daten zu bereinigen, bevor sie zum Trainieren eines Modells verwendet werden.

  • 00:25:00 Das Video stellt Datenbereinigung und praktisches Deep Learning für Programmierer 2022 vor. Es behandelt die Datenaufbereitung mit Tools wie GPU-beschleunigte Datenbereinigung und HuggingFace Spaces, gefolgt von der Verwendung von Gradio für maschinelle Lernmodelle in der Produktion.

  • 00:30:00 Dieses Video behandelt die Verwendung von Git zur Verwaltung Ihres Codes und die Verwendung eines Terminals zur Bearbeitung von Code. Das Video geht auch darauf ein, wie VS Code zum Bearbeiten von Code verwendet wird.

  • 00:35:00 In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie ein Deep-Learning-Modell mit einigen verschiedenen Methoden erstellen, darunter ein Kaggle-Beispiel und ein Colab-Beispiel. Sobald das Modell erstellt ist, kann es heruntergeladen und in dasselbe Verzeichnis wie der Code kopiert werden.

  • 00:40:00 In dieser Lektion zeigt der Autor, wie man mit einem geschulten Lernenden vorhersagen kann, ob es sich bei einem Bild um einen Hund oder eine Katze handelt. Der Lerner ist in der Zeit eingefroren und kann einfach geladen und entladen werden.

  • 00:45:00 In diesem Video wird erläutert, wie Sie eine Gradio-Oberfläche erstellen, um Bilder in Klassifizierungen umzuwandeln, und wie Sie dazu ein Python-Skript erstellen.

  • 00:50:00 In dieser Lektion demonstriert der Kursleiter, wie ein einfaches PyTorch-Modell erstellt und in Gradio hochgeladen wird. Er stellt auch Anweisungen zur Verwendung von Fastsetup bereit, um PyTorch und Jupyter Notebooks auf einem Computer zu installieren.

  • 00:55:00 Dieses Video enthält Anweisungen zum Installieren von Python und einiger der erforderlichen Bibliotheken für Deep Learning, einschließlich Pytorch und Numpy. Der Autor empfiehlt, anstelle des Systems Python eine Conda-basierte Python-Distribution wie Mambaforge zu verwenden. Abschließend empfiehlt der Autor, nbdev zu installieren, um Jupyter Notebook zu verwenden.

  • 01:00:00 In dieser Lektion demonstriert der Kursleiter, wie man mit Gradio, einer kostenlosen Plattform zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen, eine Website erstellt, die die Namen von Katzen und Hunden vorhersagt. Streamlit ist zwar flexibler als Gradio, aber beide Plattformen sind kostenlos und einfach zu bedienen.

  • 01:05:00 In diesem Video wird erklärt, wie Deep-Learning-Modelle mit Javascript erstellt werden. Das Lernprogramm enthält eine Version mit mehreren Dateien und eine HTML-Version desselben Modells.

  • 01:10:00 In diesem Video wird erklärt, wie Sie eine einfache Deep-Learning-App nur mit Javascript und einem Browser erstellen. Sobald die App erstellt ist, können Sie mit FastPages eine Website dafür erstellen, die wie die App aussieht.

  • 01:15:00 In diesem Video bringt Hacker Jeremy Howard Menschen bei, wie sie mithilfe von Deep Learning ihre eigenen Web-Apps erstellen können. Er bespricht zuerst, wie man ein einfaches Projekt in Git aufsetzt, und zeigt dann, wie man den Umarmungs-Gesichtsraum nutzt, um ein Modell hochzuladen, an dem trainiert werden soll. Als nächstes geht er auf die Verarbeitung natürlicher Sprache ein und erklärt, wie Modelle unter der Haube funktionieren. Abschließend demonstriert er, wie Deep Learning zur Texterkennung eingesetzt werden kann.
 

Lektion 3: Praktisches Deep Learning für Programmierer 2022



Lektion 3: Praktisches Deep Learning für Programmierer 2022

Dieses Video bietet eine Einführung in praktisches Deep Learning für Programmierer. Es behandelt die Grundlagen der Matrixmultiplikation und Gradienten und zeigt, wie ein Deep-Learning-Modell verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit von Hunde- und Katzenrassen vorherzusagen. Dieses Video bietet eine kurze Einführung in Deep Learning für Programmierer, einschließlich einer Diskussion darüber, wie lange es dauern kann, bis man bei der Matrixmultiplikation ein intuitives Gefühl dafür bekommt. Die nächste Lektion konzentriert sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, bei der es darum geht, Textdaten zu nehmen und auf der Grundlage ihrer Prosa Vorhersagen zu treffen.

  • 00:00:00 Diese Lektion behandelt Matrizenmultiplikationen und Gradienten und ist für eher mathematisch veranlagte Schüler gedacht. Der Kurs beinhaltet auch eine "Lesson Zero" zum Einrichten einer Linux-Box von Grund auf neu.

  • 00:05:00 Das Video dieser Woche zeigt fünf Studenten, die verschiedene Projekte im Zusammenhang mit Deep Learning erstellt haben. Ein Student hat einen Marvel-Detektor entwickelt, ein anderer hat ein Spiel entwickelt, bei dem der Computer immer verliert, ein anderer hat eine Anwendung zur Vorhersage von Durchschnittstemperaturen entwickelt, ein anderer hat einen Klassifikator für Kunstbewegungen erstellt und schließlich hat ein Student einen Schwärzungsdetektor erstellt.

  • 00:10:00 Dieses Video behandelt praktisches Deep Learning für Programmierer, einschließlich der Verwendung verschiedener Plattformen und Deep-Learning-Bibliotheken. Es behandelt, wie ein Modell trainiert und in einer Produktionsumgebung bereitgestellt wird.

  • 00:15:00 In dieser Lektion erklärt der Schüler, wie Deep Learning funktioniert und wie verschiedene Deep-Learning-Modelle verwendet werden. Er zeigt auch, wie man mit einem Deep-Learning-Modell die Wahrscheinlichkeit von Hunde- und Katzenrassen vorhersagen kann.

  • 00:20:00 In diesem Video wird ein Deep-Learning-Modell demonstriert. Das Modell besteht aus Schichten, die jeweils Code und Parameter enthalten. Das Modell ist flexibel und kann trainiert werden, um Muster in Daten zu erkennen.

  • 00:25:00 In dieser Lektion zeigt der Kursleiter, wie eine Funktion erstellt wird, um einen Datensatz durch partielle Anwendung einer Funktion anzupassen. Anschließend zeigt er, wie die Funktion grafisch dargestellt wird und wie die Koeffizienten der Funktion angepasst werden, damit sie besser an die Daten angepasst werden.

  • 00:30:00 In diesem Video wird erklärt, wie die Fähigkeit eines Computers zur Vorhersage von Werten mithilfe einer Verlustfunktion verbessert werden kann. Der Autor demonstriert, wie dies zu tun ist, indem er Schieberegler auf einem grafischen, auf Schiebereglern basierenden Modell bewegt und die Verlustfunktion überprüft, um zu sehen, ob sie besser oder schlechter wird. Pytorch kann den Gradienten automatisch für Sie berechnen, was den Prozess schnell und einfach macht.

  • 00:35:00 In diesem Video erklärt der Pytorch-Programmierer, wie man die Gradientenfunktion verwendet, um die Koeffizienten einer quadratischen Gleichung anzupassen. Die Gradientenfunktion gibt das Negative der Steigung der Kurve zurück, auf die sie angewendet wird.

  • 00:40:00 In diesem Video wird erklärt, wie Sie mit Pytorch ein Deep-Learning-Modell erstellen. Das Modell wird durch Gradientenabstieg optimiert, und die endgültigen Koeffizienten werden durch die mathematische Funktion rectified_linear() bestimmt.

  • 00:45:00 In diesem Video erklärt Jeremy, wie man Gradientenabstieg verwendet, um Parameter in Deep-Learning-Modellen zu optimieren. Dies ist die gleiche Technik, die verwendet wird, um die Modelle im wirklichen Leben zu trainieren.

  • 00:50:00 Dieses YouTube-Video behandelt praktisches Deep Learning für Programmierer und wie man Modelle für Genauigkeit und Geschwindigkeit trainiert. Es wird empfohlen, mit einem gut abgestimmten, genauen Modell zu beginnen und schrittweise weitere Daten hinzuzufügen, um zu sehen, ob sich die Genauigkeit verbessert.

  • 00:55:00 In diesem Video erläutert der Autor, wie der Gradient einer Funktion mithilfe von Ableitungen berechnet wird. Der Autor empfiehlt, die Steigung mit einer kleinen Zahl, der so genannten Lernrate, zu multiplizieren, um zu verhindern, dass man zu weit entlang der Steigung springt und auseinanderläuft.

  • 01:00:00 In dieser Lektion zeigt der Kursleiter, wie man eine Matrixmultiplikation durchführt, um Deep-Learning-Berechnungen mit echten Daten durchzuführen. Er bietet eine Website, die eine einfache Möglichkeit bietet, dies zu tun.

  • 01:05:00 Der Referent erklärt, wie man mithilfe von Deep Learning vorhersagen kann, ob Passagiere der echten Titanic überlebt haben oder nicht. Sie entfernen zuerst Spalten, die für die Vorhersage nicht relevant sind, und multiplizieren dann jede Zeile mit einem Koeffizienten, der der abhängigen Variablen entspricht. Als nächstes erstellen sie eine Kolumne mit dem Titel „Sind sie in Southampton eingeschifft?“ und eine andere Kolumne mit dem Titel "Sind sie in Cherbourg eingeschifft?" und wandle diese in binäre kategoriale Variablen um. Schließlich nehmen sie den Durchschnitt aller Koeffizienten und verwenden ihn, um die abhängige Variable vorherzusagen.

  • 01:10:00 In dieser Lektion wird erklärt, wie man Deep Learning mithilfe einer linearen Regression auf Codierungsprobleme anwendet. Zuerst werden die Daten normalisiert und log-transformiert, um sie gleichmäßiger zu verteilen. Als Nächstes werden Koeffizienten mithilfe einer SumProduct-Funktion in Excel berechnet. Schließlich wird Gradientenabstieg verwendet, um die Verlustfunktion zu optimieren.

  • 01:15:00 In diesem Video wird ein Deep-Learning-Modell mit Microsoft Excel von Grund auf neu erstellt. Das Modell schneidet bei der Vorhersage von Überlebensraten besser ab als eine Regression, ist jedoch langsamer und schmerzhafter in der Ausführung. Matrixmultiplikation wird verwendet, um den Prozess zu beschleunigen.

  • 01:20:00 Dieses Video bietet eine kurze Einführung in Deep Learning für Programmierer, einschließlich einer Diskussion darüber, wie lange es dauern kann, bis man bei der Matrixmultiplikation ein intuitives Gefühl dafür bekommt. Die nächste Lektion konzentriert sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, bei der es darum geht, Textdaten zu nehmen und auf der Grundlage ihrer Prosa Vorhersagen zu treffen.

  • 01:25:00 Dieses Video bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von Deep Learning für die Klassifizierung in nicht-englischen Sprachen.

  • 01:30:00 In diesem Video erörtert der Moderator die Bedeutung von Validierungssätzen und -metriken beim Deep Learning.
1...242526272829303132333435363738...74
Neuer Kommentar
Grund der Beschwerde: