Maschinelles Lernen und neuronale Netze - Seite 49

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Durchbruchspotenzial der KI | Sam Altman | MIT 2023

Durchbruchspotenzial der KI | Sam Altman | MIT 2023

Sam Altman, der CEO von OpenAI, bietet wertvolle Einblicke und Ratschläge zu verschiedenen Aspekten der KI-Entwicklung und -Strategie. Altman betont, wie wichtig es ist, ein großartiges Unternehmen mit einem langfristigen strategischen Vorteil aufzubauen, anstatt sich ausschließlich auf die Technologie der Plattform zu verlassen. Er empfiehlt, sich darauf zu konzentrieren, ein Produkt zu schaffen, das die Menschen lieben, und die Bedürfnisse der Benutzer zu erfüllen, da dies der Schlüssel zum Erfolg ist.

Altman hebt die Flexibilität neuer grundlegender Modelle hervor, die die Möglichkeit bieten, die Modelle ohne umfangreiche Umschulung zu manipulieren und anzupassen. Er erwähnt auch, dass OpenAI sich dafür einsetzt, Entwickler glücklich zu machen, und aktiv nach Möglichkeiten sucht, ihre Bedürfnisse in Bezug auf die Modellanpassung zu erfüllen. Bei der Erörterung der Trends bei Modellen für maschinelles Lernen stellt Altman den Wandel hin zu weniger Anpassungen und die wachsende Bedeutung von prompten Engineering- und Token-Änderungen fest. Während er das Potenzial für Verbesserungen in anderen Bereichen anerkennt, erwähnt er, dass die Investition in grundlegende Modelle mit erheblichen Kosten verbunden ist, die sich im Trainingsprozess oft auf mehrere zehn oder hunderte Millionen Dollar belaufen.

Altman reflektiert seine eigenen Stärken und Grenzen als Unternehmensstratege und betont seinen Fokus auf langfristige, kapitalintensive und technologiegetriebene Strategien. Er ermutigt angehende Unternehmer, von erfahrenen Personen zu lernen, die erfolgreich schnell wachsende und verteidigungsfähige Unternehmen wie OpenAI aufgebaut haben. Altman kritisiert die Fixierung auf die Parameteranzahl in der KI und vergleicht sie mit dem Gigahertz-Wettlauf in der Chipentwicklung aus früheren Jahrzehnten. Er schlägt vor, dass der Schwerpunkt auf der schnellen Steigerung der Leistungsfähigkeit von KI-Modellen und der Bereitstellung der leistungsfähigsten, nützlichsten und sichersten Modelle für die Welt liegen sollte. Altman glaubt, dass diese Algorithmen über enorme Leistung verfügen und Dinge erreichen können, die zuvor unmöglich waren.

In Bezug auf den offenen Brief, in dem ein Stopp der KI-Entwicklung gefordert wird, stimmt Altman der Notwendigkeit zu, die Sicherheit von Modellen zu untersuchen und zu prüfen. Er weist jedoch auf die Bedeutung technischer Nuancen hin und plädiert eher für Vorsicht und strenge Sicherheitsprotokolle als für einen völligen Stopp. Altman erkennt den Kompromiss zwischen Offenheit und dem Risiko, etwas Falsches zu sagen, glaubt jedoch, dass es sich lohnt, unvollkommene Systeme mit der Welt zu teilen, damit die Menschen ihre Vor- und Nachteile erfahren und verstehen können.

Altman befasst sich mit dem Konzept eines „Starts“ bei der KI-Selbstverbesserung und behauptet, dass dieser nicht plötzlich oder explosionsartig erfolgen wird. Er glaubt, dass der Mensch weiterhin die treibende Kraft hinter der KI-Entwicklung sein wird, unterstützt durch KI-Tools. Altman geht davon aus, dass die Veränderungsrate in der Welt mit der Entwicklung besserer und schnellerer Werkzeuge auf unbestimmte Zeit zunehmen wird, warnt jedoch davor, dass dies nicht den in der Science-Fiction-Literatur dargestellten Szenarien ähneln wird. Er betont, dass der Aufbau einer neuen Infrastruktur viel Zeit in Anspruch nimmt und eine Revolution in der KI-Selbstverbesserung nicht über Nacht stattfinden wird.

Sam Altman befasst sich weiter mit dem Thema KI-Entwicklung und ihren Auswirkungen. Er erörtert die Notwendigkeit, die Sicherheitsstandards zu erhöhen, da die KI-Fähigkeiten immer weiter fortgeschritten sind, und betont die Bedeutung strenger Sicherheitsprotokolle sowie einer gründlichen Untersuchung und Prüfung von Modellen. Altman erkennt, wie komplex es ist, ein Gleichgewicht zwischen Offenheit und dem Potenzial für Unvollkommenheiten zu finden, ist jedoch der Ansicht, dass es von entscheidender Bedeutung ist, KI-Systeme mit der Welt zu teilen, um ein tieferes Verständnis ihrer Vor- und Nachteile zu erlangen.

Im Hinblick auf den Einfluss von KI auf die technische Leistung hebt Altman die Verwendung von LLMS (Large Language Models) für die Codegenerierung hervor. Er erkennt das Potenzial an, die Produktivität von Ingenieuren zu steigern, erkennt aber auch die Notwendigkeit einer sorgfältigen Bewertung und Überwachung an, um die Qualität und Zuverlässigkeit des generierten Codes sicherzustellen.

Altman bietet Einblicke in das Konzept eines „Starts“ bei der KI-Selbstverbesserung und betont, dass dieser nicht plötzlich oder über Nacht erfolgen wird. Stattdessen stellt er sich einen kontinuierlichen Fortschritt vor, bei dem Menschen eine entscheidende Rolle bei der Nutzung von KI-Tools zur Entwicklung besserer und schnellerer Technologien spielen. Während die Geschwindigkeit des Wandels in der Welt auf unbestimmte Zeit zunehmen wird, lehnt Altman die Vorstellung einer Science-Fiction-ähnlichen Revolution ab und betont die zeitaufwändige Natur des Aufbaus neuer Infrastruktur und die Notwendigkeit eines stetigen Fortschritts.

Zusammenfassend beleuchten Sam Altmans Perspektiven verschiedene Aspekte der KI-Entwicklung, die von strategischen Überlegungen über Sicherheit und Anpassung bis hin zur langfristigen Entwicklung des KI-Fortschritts reichen. Seine Erkenntnisse bieten wertvolle Orientierungshilfen für Einzelpersonen und Unternehmen, die in der KI-Branche tätig sind, und unterstreichen die Bedeutung benutzerzentrierter Ansätze, kontinuierlicher Verbesserung und eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI-Technologien.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt wird Sam Altman, der CEO von OpenAI, um Rat bei der Gründung eines Unternehmens mit Schwerpunkt auf KI gebeten. Altman weist darauf hin, dass der Aufbau eines großartigen Unternehmens, das über einen langfristigen strategischen Vorteil verfügt, von entscheidender Bedeutung ist. Er rät davon ab, sich zu stark auf die Technologie der Plattform zu verlassen, und legt stattdessen Wert darauf, ein Produkt zu entwickeln, das die Menschen lieben und das die Bedürfnisse der Benutzer erfüllt. Altman erörtert auch die Flexibilität der neuen Grundmodelle, die eine weitaus größere Fähigkeit bieten, die Modelle zu manipulieren und anzupassen, ohne sie neu zu trainieren. Abschließend stellt Altman fest, dass OpenAI offen dafür ist, viele Dinge zu tun, um Entwickler glücklich zu machen, und immer noch herausfindet, was Entwickler in Bezug auf die Modellanpassung benötigen.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert Sam Altman den Trend zu einer geringeren Anpassung von Modellen für maschinelles Lernen und die Zunahme zeitnaher technischer und Token-Änderungen, wenn diese Modelle immer besser und größer werden. Während er anerkennt, dass Riesenmodelle Möglichkeiten zur Verbesserung auf andere Weise bieten werden, gibt Altman an, dass die Investition für Basismodelle in den Trainingsprozess mehr als 50–100 Millionen Dollar beträgt. Zum Thema Geschäftsstrategie behauptet Altman, er sei kein großer Geschäftsstratege und könne als Strategie nur langfristige, kapitalintensive und technologische Aspekte umsetzen. Er rät außerdem dazu, Leute zu finden, die die Praxis praktiziert haben und von ihnen lernen, insbesondere beim Aufbau eines neuen, schnell wachsenden, vertretbaren Unternehmens wie Open AI.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt diskutiert Sam Altman den Fokus auf die Parameteranzahl in der KI und wie er an den Gigahertz-Wettlauf bei Chips aus den 90er und 2000er Jahren erinnert. Er schlägt vor, sich nicht auf die Parameteranzahl zu konzentrieren, sondern sich darauf zu konzentrieren, die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen schnell zu steigern und der Welt die leistungsfähigsten, nützlichsten und sichersten Modelle bereitzustellen. Altman weist darauf hin, dass das Einzigartige an dieser Algorithmenklasse darin besteht, dass sie Benutzer mit roher Leistung überrascht. Er stellt fest, dass diese Algorithmen mit zunehmender Substratgeschwindigkeit Dinge tun werden, die vorher nicht möglich waren. Altman empfiehlt, darauf zu achten, was funktioniert, und mehr davon zu tun, gleichzeitig auf Veränderungen zu reagieren und eine enge Feedbackschleife zu haben.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt des Videos bespricht Sam Altman den offenen Brief von Max Tegmark und anderen, in dem er die KI-Entwicklung für sechs Monate stoppt, und bringt seine Zustimmung zum Kern des Briefs zum Ausdruck, der die Sicherheit von Modellen fordert studiert und geprüft. Altman erklärt, dass die Sicherheitsschwelle erhöht werden muss, da die Fähigkeiten immer ernster werden. Allerdings fügt er hinzu, dass es dem Schreiben an der notwendigen technischen Nuance mangele und dass ein vorsichtiges Vorgehen und strenge Sicherheitsprotokolle optimalere Möglichkeiten seien, das Problem anzugehen. Altman spricht auch über den Kompromiss zwischen Offenheit und manchmal etwas Falschem zu sagen und betont, dass es sich lohnt, diese Systeme der Welt zugänglich zu machen, wenn auch unvollkommen, damit die Menschen ihre Vor- und Nachteile erleben und verstehen können. Abschließend erörtert Altman den Einsatz von LLMS zur Codegenerierung und seine Auswirkungen auf die Leistung des Ingenieurs.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt diskutiert Sam Altman die Vorstellung eines „Starts“ bei der Selbstverbesserung der KI. Er glaubt, dass dies nicht plötzlich und explosiv passieren wird, sondern dass der Mensch mit Unterstützung von KI-Tools weiterhin die treibende Kraft bei der Entwicklung von KI sein wird. Altman stellt fest, dass die Veränderungsrate in der Welt auf unbestimmte Zeit zunehmen wird, da die Menschen bessere und schnellere Werkzeuge entwickeln, auch wenn es nicht ganz so funktionieren wird wie in Science-Fiction-Büchern. Abschließend weist er darauf hin, dass der Aufbau einer neuen Infrastruktur enorm viel Zeit in Anspruch nimmt und dass es keine Revolution über Nacht bei der Selbstverbesserung der KI geben wird.

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ChatGPT und die Intelligenzexplosion

ChatGPT und die Intelligenzexplosion

Diese Animation wurde mit einem kurzen Python-Code erstellt, der die mathematische Animationsbibliothek „manim“ von Three Blue One Brown nutzt. Der Code generiert ein quadratisches Fraktal, ein rekursives Muster, bei dem Quadrate ineinander verschachtelt sind. Die Animation wurde vollständig von Chat GPT geschrieben, einem KI-Programm, das Programme generieren kann. Dies war der erste Versuch, eine Animation mit Manim zu erstellen.

Obwohl Chat GPT Einschränkungen aufweist und gelegentlich auf Fehler stößt oder unerwartete Ergebnisse liefert, ist es dennoch ein hilfreiches Tool zum Debuggen und zur Paarprogrammierung. In vielen Fällen schreibt Chat GPT den Großteil des Codes, einschließlich des Standardcodes, während sich der menschliche Programmierer auf die visuellen Aspekte und die Feinabstimmung konzentriert.

Das kreative Potenzial von Chat GPT geht über die Animation hinaus. Es wurde für verschiedene kreative Codierungsherausforderungen verwendet, einschließlich der Erstellung eines Selbstporträts ohne menschliche Überarbeitung. Obwohl die Programmierfähigkeiten von Chat GPT beeindruckend sind, ist es kein Ersatz für menschliche Programmierer und funktioniert am besten, wenn man mit ihnen zusammenarbeitet.

Zusätzlich zur Animation wurde Chat GPT verwendet, um eine aktualisierte Version eines alten Evolutionssimulators namens Biomorphs zu implementieren. Das KI-Programm erweiterte die ursprüngliche Idee kreativ mit 3.js, einer 3D-Bibliothek für den Browser. Die endgültige Version von Biomorphs 3D war eine Gemeinschaftsarbeit, wobei der größte Teil des Codes von Chat GPT geschrieben wurde.

Chat GPT ist eine bemerkenswerte Software, die andere Softwareprogramme schreiben kann. Es handelt sich um ein Programmierprogramm, das in der Lage ist, Sprachen, Methoden und Ideen, auf denen es trainiert wurde, intelligent zu kombinieren. Obwohl es seine Grenzen hat, kann es dennoch ein wertvolles Werkzeug zum Programmieren, Debuggen und Generieren kreativer Lösungen sein.

Mit Blick auf die Zukunft ist es denkbar, dass eine fortgeschrittenere Version von Chat GPT oder ein anderes Sprachmodell zum vollautomatischen Programmierer ausgebildet werden könnte. Eine solche KI könnte mit einer Befehlszeile interagieren, Dateien schreiben, lesen, ausführen, Fehler beheben und sogar mit menschlichen Managern kommunizieren. Für autonome Programmieraufgaben gibt es bereits experimentelle KI-Agenten, und zukünftige Modelle könnten diese Fähigkeiten weiter verbessern.

Die Idee, dass KI KI aufbaut, ist faszinierend. Durch die Bereitstellung eines eigenen Quellcodes für ein KI-Programm könnte es sich möglicherweise selbst verbessern und seine eigene Version iterieren. Durch einen Prozess der rekursiven Selbstverbesserung, ausgehend von einem halbwegs anständigen Programmierer, könnte die KI ihre Verbesserungen schrittweise beschleunigen und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit erweitern. In ferner Zukunft könnte eine sich selbst verbessernde KI die menschliche Intelligenz übertreffen und neue Algorithmen, neuronale Architekturen oder sogar Programmiersprachen schaffen, die wir möglicherweise nicht vollständig verstehen. Dies könnte zu einer Intelligenzexplosion führen, bei der die KI-Entwicklung exponentiell voranschreitet.

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ChatGPT und die KI-Revolution: Sind Sie bereit?

ChatGPT und die KI-Revolution: Sind Sie bereit?

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, das größte Ereignis in der Geschichte unserer Zivilisation zu werden, birgt jedoch auch erhebliche Risiken. Wenn wir nicht lernen, mit diesen Risiken umzugehen, könnte dies das letzte Ereignis für die Menschheit sein. Die Werkzeuge dieser technologischen Revolution, einschließlich der KI, können möglicherweise Lösungen für einige der durch die Industrialisierung verursachten Schäden bieten, aber nur, wenn wir sie mit Vorsicht und Weitsicht angehen.

Stephen Hawking warnte bekanntlich vor den mit KI verbundenen Risiken und betonte die Notwendigkeit, vorsichtig vorzugehen. Im heutigen digitalen Zeitalter ist es unumgänglich, Computern vertrauliche Informationen wie Kreditkartendaten oder Ausweisdokumente anzuvertrauen. Was wäre jedoch, wenn Computer über die Verarbeitung solcher Daten hinausgehen und anfangen würden, Nachrichten, Fernsehsendungen und sogar Krankheiten zu diagnostizieren? Diese Aussicht wirft Fragen zum Vertrauen und zur Abhängigkeit von Maschinen auf.

Jeder Arbeitsbereich steht kurz davor, durch die Macht der KI verändert zu werden, und Chat-GPT ist nur der Anfang. Die Angst vor Technologie ist nicht neu; Es wird seit über einem Jahrhundert in der Science-Fiction dargestellt. Doch nun erscheinen diese Warnungen plausibler denn je. Wir haben uns Technologien wie Uber, TikTok und Netflix zu eigen gemacht, die alle auf Algorithmen basieren, die unsere Vorlieben vorhersagen und darauf eingehen. Chat-GPT bringt es jedoch auf eine ganz neue Ebene, indem es die menschliche Vormachtstellung in Bereichen wie Schreiben, Kunst, Codierung und Buchhaltung in Frage stellt.

Sprache, die lange Zeit als charakteristisch menschliches Merkmal galt, wird nun von Maschinen reproduziert. Alan Turings berühmter Turing-Test, der Computer dazu aufforderte, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen, schien damals weit hergeholt. Aber mit Fortschritten beim Deep Learning haben Maschinen den Menschen in verschiedenen Bereichen überholt, vom Schachspielen bis zum Autofahren. Sprache, von der man einst dachte, sie sei die ausschließliche Domäne des Menschen, ist jetzt in der Reichweite der KI.

Chat GPT, entwickelt von openAI, stellt einen bedeutenden Sprung in den KI-Fähigkeiten dar. Es handelt sich um einen Chatbot, der künstliche neuronale Netze, riesige Datenmengen und die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um menschenähnliche Antworten zu generieren. Mit jeder Iteration ist das System leistungsfähiger geworden und verfügt über Milliarden von Parametern, die sein Verständnis und seine Ausgabe verbessern. Es ist in der Lage, ausgefeilte und durchdachte Antworten zu erzeugen, die dem menschlichen Denken sehr ähneln.

Die Anwendungen von Chat-GPT sind umfangreich und vielfältig. Es kann als virtueller Assistent dienen, der Kunden hilft, Ideen sammelt, Texte zusammenfasst und personalisierte Inhalte generiert. Unternehmen können von geringeren Arbeitskosten und verbesserten Kundenerlebnissen profitieren. Chat-GPT hat jedoch seine Grenzen. Da es keinen Zugang zum Internet gibt, sind die Antworten manchmal ungenau. Es steht auch vor Herausforderungen bei der Überprüfung von Informationen und der Bewältigung komplexer logischer Probleme.

Während Chat-GPT das Potenzial hat, verschiedene Bereiche zu revolutionieren, wirft sein Einsatz ethische Bedenken auf. Studenten können es beispielsweise nutzen, um bei Aufgaben Abstriche zu machen, was für Pädagogen, die auf Plagiatserkennungssoftware angewiesen sind, eine Herausforderung darstellt. Darüber hinaus wächst die Macht der KI exponentiell und drängt uns in eine technologische Singularität, in der die Kontrolle unerreichbar wird.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Aufkommen der KI, beispielhaft dargestellt durch Chat-GPT, sowohl beeindruckend als auch besorgniserregend ist. Es hat das Potenzial, unsere Welt zu verändern, aber wir müssen es mit Vorsicht und verantwortungsvollem Umgang angehen. Die Fähigkeiten der KI nehmen rasant zu, und während wir uns auf diese neuen Grenzen einlassen, müssen wir uns mit den ethischen, sozialen und praktischen Auswirkungen auseinandersetzen, um eine Zukunft zu gewährleisten, in der Menschen und Maschinen harmonisch zusammenleben.

• 00:00:00 In diesem Abschnitt beleuchtet das Video die potenziellen Risiken und Vorteile der laufenden KI-Revolution. Während KI dabei helfen kann, die durch die Industrialisierung verursachten Schäden wiedergutzumachen, stellt sie auch eine erhebliche Bedrohung für die Menschheit dar, wenn wir nicht lernen, die damit verbundenen Risiken zu vermeiden. Das Video erklärt weiter, wie jeder Arbeitsbereich kurz davor steht, von KI erfasst zu werden, was dazu führen könnte, dass der Mensch die Vorherrschaft übernimmt. Die Technologie ist in der Lage, menschenähnliche Inhalte zu produzieren, vom Schreiben bis zur Buchhaltung, und das bringt uns immer näher an eine Maschine heran, die wirklich denkt. Während KI möglicherweise das Potenzial hat, alles in unserer Welt neu zu definieren, ist dies eine neue Grenze, für die niemand wirklich bereit ist.
  
  
• 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Erzähler, wie man einst glaubte, Sprache sei ausschließlich menschlich, und wie Alan Turings Nachahmungsspiel Computer dazu herausforderte, einen Turing-Test zu bestehen, indem sie nahtlos in natürlicher Sprache kommunizierten. Obwohl der Turing-Test noch nicht bestanden wurde, hat Deep Learning zu künstlichen neuronalen Netzen geführt, die Menschen in von Menschen erstellten Spielen besiegt haben und in Bereichen wie selbstfahrenden Autos, Gesichtserkennung und Proteinfaltung Fortschritte gemacht haben. Die KI-Revolution ist bereits da und die Zeit zwischen den einzelnen Technologiesprüngen wird immer kürzer und schneller. Der Erzähler stellt außerdem ChatGPT vor, ein allgemein zugängliches Tool, das maschinelles Lernen nutzt und sowohl erschreckende als auch erstaunliche Möglichkeiten für die Zukunft bietet.
  
  
• 00:10:00 In diesem Abschnitt erfahren wir mehr über OpenAI und ihre revolutionären KI-Technologien, einschließlich ihres neuesten Produkts, Chat GPT. Dieser fortschrittliche Chatbot nutzt eine riesige Menge an Internetdaten, natürliche Sprachverarbeitung und verstärkendes Lernen, um menschenähnliche Antworten auf die Fragen der Benutzer zu generieren. Mit seinem gesprächigen Charakter hat Chat GPT grenzenloses Potenzial, die virtuelle Unterstützung, die Erstellung von Inhalten und vieles mehr zu revolutionieren. Das Programm hat die Welt bereits mit seiner Fähigkeit beeindruckt, mit DALL-E 2.0 aus einfachen schriftlichen Eingaben fotorealistische Bilder zu erstellen und mit GPT-3 komplexe visuelle Kunst-Mashups zu erstellen. Mit der zukünftigen Veröffentlichung von GPT-4, von dem OpenAI prognostiziert, dass es Billionen von Parametern haben wird, wird die Leistungsfähigkeit der KI-Technologien möglicherweise noch weiter zunehmen.
  
  
• 00:15:00 In diesem Abschnitt werden im Video die Vorteile und Einschränkungen des KI-Sprachmodells ChatGPT erläutert. Während Geschäftsinhaber und Manager von der Fähigkeit von ChatGPT profitieren können, Arbeitskosten zu senken und Kundenerlebnisse zu personalisieren, gibt es Einschränkungen bei der Genauigkeit. Das Tool ist nicht mit dem Internet verbunden und nutzt keine Suchmaschine, was zu völlig ungenauen und unsinnigen Antworten führt. Dies stellt eine Gefahr bei der Weitergabe medizinischer Informationen dar und kann zu Problemen beim Verfassen von Aufgaben für Schulen führen. Schüler können leicht betrügen, indem sie ChatGPT verwenden, um Aufsätze zu schreiben und Fragen zu beantworten, was dazu führt, dass Schulen in New York das Tool verbieten. Positiv zu vermerken ist, dass der Schöpfer OpenAI eine Software entwickelt, die erkennt, wann Text von seinem System generiert wurde, was zeigt, dass wir nur an der Oberfläche kratzen, wenn es um die Fähigkeiten und Grenzen der KI geht.
  
  
• 00:20:00 In diesem Abschnitt beleuchtet das Transkript die dunkleren Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT, die bereits von Cyberkriminellen genutzt werden, einschließlich der Generierung von Fehlinformationen und der Schaffung gefälschter menschenähnlicher Personas, die das Verhalten echter Personen nachahmen können. Da ChatGPT immer zugänglicher wird, wird vorhergesagt, dass es weitreichende Auswirkungen auf eine Reihe von Sektoren haben wird, darunter Schreiben, Kreativwirtschaft und Bewerbungen. Während einige das Tool als einen Schreibassistenten betrachten, der die Produktivität steigern kann, befürchten andere, dass es zur Entlassung von Arbeitskräften führen und die Probleme im Zusammenhang mit akademischer Integrität, Fake News und Fehlinformationen weiter verschärfen wird.
  
  
• 00:25:00 In diesem Abschnitt wird darauf hingewiesen, dass eine vom Stanford University-Forscher John Jay Nay durchgeführte Studie darauf hindeutet, dass Chat-GPT die milliardenschwere Industrie der Unternehmenslobbyarbeit ersetzen könnte, da die Genauigkeitsrate bei der Bestimmung des Vorteils bei 75 % liegt der Gesetzgebung für ein bestimmtes Unternehmen. Wenn man sich jedoch bei der Gesetzgebung auf Programme wie Chat GPT verlässt, kann es sein, dass man sich von den Interessen der Bürger entfernt. Es ist wichtig zu fragen, wem Chat-GPT genau dient, da OpenAI kontrolliert, woher die Daten stammen, was eine enorme Macht darstellt, die bedeuten könnte, Chat-GPT so zu entwickeln, dass es seinen eigenen Interessen dient. Microsoft hat bereits die Idee geäußert, die Tools von OpenAI in seine Office-Suite zu integrieren, um Benutzern die schnellere Generierung von Inhalten zu ermöglichen, und hat in OpenAI mit exklusiven Rechten an GPT-3 investiert. Wenn jedoch die KI übernimmt, kann sie die ganze harte Arbeit erledigen, während die Menschen mehr Zeit zum Entspannen haben, was die optimistischste Aussicht ist, die man haben kann.

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Sam Altman spricht über KI, Elon Musk, ChatGPT, Google…

Sam Altman spricht über KI, Elon Musk, ChatGPT, Google…

Die meisten Personen, die behaupten, sich große Sorgen um die KI-Sicherheit zu machen, verbringen ihre Zeit auf Twitter offenbar damit, ihre Sorgen auszudrücken, anstatt konkrete Maßnahmen zu ergreifen. Der Autor fragt sich, warum es nicht mehr Figuren wie Elon Musk gibt, der in dieser Hinsicht eine einzigartige und einflussreiche Figur ist. In einem Interview mit Sam Altman, dem CEO von OpenAI, geführt von Patrick Collison, dem Mitbegründer und CEO von Stripe, werden mehrere wichtige Erkenntnisse besprochen.

1. Altman nutzt persönlich GPT für E-Mail- und Slack-Zusammenfassungen und betont den Bedarf an besseren Plugins in der Zukunft.
2. Altman gibt zu, gelegentlich Browsing- und Code-Interpreter-Plugins zu verwenden, glaubt jedoch, dass diese für ihn noch nicht zu einer täglichen Gewohnheit geworden sind.
3. Altman glaubt, dass es keinen Mangel an Trainingsdaten für immer größere Modelle geben dürfte, solange synthetische Daten durch intelligente KI-Modelle generiert werden können. Er erkennt jedoch die Notwendigkeit neuer Techniken an.
4. Altman betont die Bedeutung des menschlichen Feedbacks beim verstärkenden Lernen für KI-Modelle und betont die Notwendigkeit intelligenter Experten, Feedback zu geben, was zu einem potenziellen Wettbewerb unter talentierten Doktoranden führen könnte.
5. Altman erörtert die Missverständnisse über Chinas KI-Fähigkeiten und weist darauf hin, dass es wichtig sei, ein differenziertes Verständnis der komplexen internationalen Beziehungen zu haben, anstatt sich auf übertriebene Behauptungen zu verlassen.
6. Altman erwartet eine Zukunft mit leistungsfähigen Open-Source-KI-Modellen und Fortschritten, die durch große Cluster vorangetrieben werden, sodass Zeit bleibt, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit KI anzugehen.
7. Das Interview geht auf die KI-Strategie von Facebook ein, wobei Altman darauf hinweist, dass der Ansatz des Unternehmens etwas unklar war, in der Zukunft jedoch eine kohärentere Strategie erwartet wird.
8. Altman räumt ein, dass neue KI-Entdeckungen seine Besorgnis über die existenziellen Risiken der KI beeinflussen können.
9. Altman drückt die Notwendigkeit eines tieferen Verständnisses der Interna von KI-Modellen aus, anstatt sich ausschließlich auf menschliches Feedback zu verlassen, und hebt das begrenzte Wissen hervor, das Forscher derzeit über große Sprachmodelle haben.
10. Altman kritisiert die Fokussierung auf KI-Sicherheitsdiskussionen auf Twitter und fordert, dass mehr technische Experten aktiv daran arbeiten, KI-Systeme sicher und zuverlässig zu machen.
11. Altman erörtert die möglichen Konsequenzen, wenn Menschen mehr Zeit mit der Interaktion mit KI als mit Menschen verbringen, und betont die Notwendigkeit, gesellschaftliche Normen für die Interaktion zwischen Mensch und KI festzulegen.
12. Altman stellt sich eine Zukunft vor, in der zahlreiche KI-Systeme mit Menschen koexistieren, und vergleicht sie mit Science-Fiction-Filmen, in denen KI hilfreich, interaktiv und in die Gesellschaft integriert ist, ohne eine einzige Bedrohung durch die Superintelligenz darzustellen.
13. Altman betont den Fokus von OpenAI auf Forschung und nicht auf Profit, mit dem Ziel, die weltweit beste Forschungsorganisation zu sein und Paradigmenwechsel voranzutreiben.
14. Altman betont die Bedeutung des GPT-Paradigmas als transformativen Beitrag von OpenAI.
15. Altman lobt die jüngsten Bemühungen von Google, das Unternehmen neu zu denken und an die Möglichkeiten der KI anzupassen.
16. Altman geht davon aus, dass KI-Modelle wie GPT die Suche verändern, ihre Existenz jedoch nicht gefährden, was darauf hindeutet, dass Googles Reaktion auf KI-Fortschritte über ihren Erfolg entscheiden wird.
17. Altman erwähnt humorvoll, dass er nicht viele KI-Produkte verwendet, sondern sich auf GPT als einziges KI-Produkt verlässt, das er täglich nutzt.
18. Altman teilt seinen Wunsch nach einem KI-gestützten Copiloten, der seinen Computer steuert und verschiedene Aufgaben erledigt.
19. Altman glaubt, dass Personen wie Elon Musk einzigartig und schwer zu reproduzieren sind, und betont die außergewöhnlichen Qualitäten von Musk.
20. Altman arbeitet am liebsten mit Menschen zusammen, die er schon lange kennt, und schätzt die Kontinuität und die gemeinsame Geschichte, die sie in Projekte einbringen.
21. Altman geht davon aus, dass ein Anlagevehikel, das KI nutzt, eine außergewöhnliche Leistung erzielen und möglicherweise sogar Hedgefonds wie Renaissance Technologies übertreffen könnte.
22. Altman geht davon aus, dass Microsoft durch die Integration von KI eine Transformation verschiedener Aspekte seines Geschäfts durchmachen wird.
23. Altman räumt ein, dass das verstärkende Lernen aus dem menschlichen Feedbackprozess unbeabsichtigte Folgen haben und möglicherweise KI-Modellen schaden kann.

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Data Science-Tutorial – Lernen Sie den vollständigen Kurs „Data Science“ [2020]  (1-3)

Data Science-Tutorial – Lernen Sie den vollständigen Kurs „Data Science“ [2020]

Teil 1

• 00:00:00 Data Science ist also ein Bereich, der sich mit der kreativen Problemlösung unter Verwendung von Werkzeugen aus Codierung, Mathematik und Statistik in angewandten Umgebungen beschäftigt. Dabei geht es darum, sich alle Daten anzuhören und in die Analyse stärker einzubeziehen, um einen besseren Einblick in Forschungsfragen zu erhalten. Dieser Bereich ist sehr gefragt, da er Wettbewerbsvorteile und Einblicke in die Vorgänge um uns herum bietet. Das McKinsey Global Institute hat den Bedarf an tiefgreifenden analytischen Talentpositionen sowie an Managern und Analysten prognostiziert, die Daten verstehen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
  
  
• 00:05:00 Das Video diskutiert die hohe Nachfrage und den dringenden Bedarf an Datenwissenschaft, die sowohl Spezialisten als auch Generalisten umfasst, angesichts der prognostizierten 1,5 Millionen offenen Stellen für datenaffine Manager. Das von Drew Conway erstellte Data Science Venn-Diagramm veranschaulicht, dass Codierung, Mathematik/Statistik und Fachwissen die drei Komponenten der Datenwissenschaft sind, wobei die Schnittmenge dieser das Fachgebiet ausmacht. Die Bedeutung der Codierung liegt in der Fähigkeit, Daten aus neuartigen Quellen zu sammeln und aufzubereiten, wobei wichtige Sprachen wie R, Python, SQL und Bash zum Einsatz kommen. Der Abschnitt endet mit der Erwähnung, dass Datenwissenschaft eine überzeugende Karrierealternative ist und einen in jedem Bereich, in dem man tätig ist, verbessern kann, wobei Datenwissenschaftler den dritten Platz unter den zehn bestbezahlten Gehältern in den USA belegen.
  
  
• 00:10:00 Das Video bespricht die drei Komponenten des datenwissenschaftlichen Venn-Diagramms: Hacking-Fähigkeiten, Mathematik- und Statistikkenntnisse sowie Fachwissen. Das Video erklärt, dass diese sich zwar überschneiden, die Fähigkeit, alle drei erfolgreich zu nutzen, jedoch wichtig ist, um etwas Praktisches zu erreichen. Das Video untersucht anschließend drei unterschiedliche Bereiche, die sich mit dem Diagramm überschneiden und überschneiden: traditionelle Forschung, maschinelles Lernen und „die Gefahrenzone“ oder die Schnittstelle von Codierung und Domänenwissen ohne Mathematik oder Statistik. Darüber hinaus beleuchtet das Video drei verschiedene Hintergründe, die in der Datenwissenschaft wichtig sind: Codierung, Statistik und einen Hintergrund in einem bestimmten Bereich. Das Video schließt mit der Betonung, dass es in der Datenwissenschaft viele Rollen gibt und unterschiedliche Fähigkeiten und Hintergründe erforderlich sind, um ein Datenwissenschaftsprojekt erfolgreich abzuschließen.
  
  
• 00:15:00 Die allgemeinen Schritte des Data-Science-Weges werden erklärt. Zu diesen Schritten gehören Planung, Datenvorbereitung, Modellierung bzw. statistische Modellierung und Nachverfolgung. Bei der Planung geht es darum, die Projektziele zu definieren, Ressourcen zu organisieren, Personen zu koordinieren und einen Zeitplan zu erstellen. Die Datenvorbereitung umfasst das Abrufen und Bereinigen der Daten sowie deren Untersuchung und Verfeinerung. Bei der Modellierung oder statistischen Modellierung werden statistische Modelle erstellt, validiert, bewertet und verfeinert. Zur Nachbereitung gehört die Präsentation und Bereitstellung des Modells, die erneute Überprüfung seiner Leistung und die Archivierung der Assets. Es wird darauf hingewiesen, dass Datenwissenschaft nicht nur ein technisches Gebiet ist, sondern Planungs-, Präsentations- und Kontextfähigkeiten erfordert. Darüber hinaus gibt es in der Datenwissenschaft unterschiedliche Rollen, darunter Ingenieure, die sich auf die Back-End-Hardware konzentrieren.
  
  
• 00:20:00 Das Video diskutiert die verschiedenen Arten von Menschen, die an der Datenwissenschaft beteiligt sind. Dazu gehören Entwickler, Softwareentwickler und Datenbankadministratoren, die die Grundlage für die Datenwissenschaft schaffen. Big-Data-Spezialisten konzentrieren sich auf die Verarbeitung großer Datenmengen und die Erstellung von Datenprodukten wie Empfehlungssystemen. Forscher konzentrieren sich auf domänenspezifische Forschung und verfügen über ausgeprägte Statistikkenntnisse. Analysten spielen eine wichtige Rolle bei den täglichen Aufgaben der Unternehmensführung, während Unternehmer Daten und Geschäftskenntnisse benötigen. Abschließend geht es im Video um Teams im Bereich Data Science und darum, dass es keine „Full-Stack-Einhörner“ gibt, die über alle Data-Science-Kenntnisse verfügen. Stattdessen haben Menschen unterschiedliche Stärken und es ist wichtig zu lernen, wie man effizient im Team arbeitet, um Projekte zu erledigen.
  
  
• 00:25:00 Die Bedeutung der Teamarbeit in der Datenwissenschaft wird betont, da eine Person normalerweise nicht alle erforderlichen Fähigkeiten für ein Projekt abdecken kann. Am Beispiel zweier fiktiver Personen, Otto und Lucy, wird gezeigt, wie durch die Kombination ihrer Fähigkeiten ein „Einhorn-Team“ entstehen kann, das in der Lage ist, die geforderten Kriterien für ein Data-Science-Projekt zu erfüllen. Darüber hinaus wird der Unterschied zwischen Data Science und Big Data mithilfe von Venn-Diagrammen untersucht. Es wird erklärt, dass Big Data zwar möglicherweise nicht alle Werkzeuge der Datenwissenschaft erfordert, wie z. B. Domänenkenntnisse und statistische Analysen, aber dennoch Programmier- und quantitative Fähigkeiten erfordert. Umgekehrt kann Data Science ohne Big Data betrieben werden, erfordert aber dennoch mindestens eine der drei Eigenschaften von Big Data.
  
  
• 00:30:00 Der Redner diskutiert den Unterschied zwischen Big Data und Data Science sowie den Unterschied zwischen Data Science und Computerprogrammierung. Der Redner erklärt, dass sich Big Data entweder auf das Volumen, die Geschwindigkeit oder die Vielfalt der Daten bezieht, während Data Science alle drei kombiniert und speziellere Fähigkeiten wie Codierung, Statistik, Mathematik und Domänenkenntnisse erfordert. Mittlerweile geht es bei der Computerprogrammierung darum, Maschinen Aufgabenanweisungen zu geben, was sich von der komplexen Analyse unterscheidet, die in der Datenwissenschaft erforderlich ist. Obwohl einige Tools und Praktiken mit der Codierung übereinstimmen, erfordert die Datenwissenschaft eine solide statistische Grundlage.
  
  
• 00:35:00 Der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Statistik wird erklärt. Obwohl sie dieselben Verfahren verwenden, ist die Datenwissenschaft kein Teilbereich der Statistik, da die meisten Datenwissenschaftler nicht offiziell als Statistiker ausgebildet sind. Darüber hinaus sind maschinelles Lernen und Big Data wichtige Bereiche für die Datenwissenschaft, die nicht mit den meisten Statistiken geteilt werden. Sie unterscheiden sich auch in ihren Arbeitskontexten, da Datenwissenschaftler im Vergleich zu Statistikern häufig in kommerziellen Umgebungen arbeiten. Obwohl sie sich die Analyse von Daten teilen, haben sie unterschiedliche Nischen und Ziele, die sie trotz der scheinbaren Überschneidungen konzeptionell zu unterschiedlichen Bereichen machen. Business Intelligence (BI) steht ebenfalls im Gegensatz zu Data Science, da BI sehr anwendungsorientiert ist und keine Codierung erfordert.
  
  
• 00:40:00 Der Dozent erklärt den Zusammenhang zwischen Data Science und Business Intelligence (BI). BI konzentriert sich in erster Linie auf einfache und effektive Datenanalysen mit Schwerpunkt auf Domänenkompetenz. Allerdings kann Data Science beim Aufbau und der Erweiterung von BI-Systemen helfen, indem es Datenquellen identifiziert und komplexere Datenanalysen bereitstellt. Darüber hinaus können sich Datenwissenschaftler über Design und Benutzerfreundlichkeit von BI-Anwendungen informieren. Der Dozent geht auch auf ethische Fragen in der Datenwissenschaft ein, einschließlich Datenschutz-, Anonymitäts- und Urheberrechtsbedenken, und betont die Bedeutung der Wahrung des Datenschutzes und der Vertraulichkeit.
  
  
• 00:45:00 Der Referent spricht über die Risiken, die mit Data-Science-Projekten verbunden sind. Ein solches Risiko ist die Datensicherheit, da Hacker versuchen könnten, wertvolle Daten zu stehlen. Ein weiteres Risiko besteht in der Möglichkeit einer Verzerrung der in der Datenwissenschaft verwendeten Algorithmen und Formeln, die zu unbeabsichtigter Diskriminierung aufgrund von Faktoren wie Geschlecht oder Rasse führen kann. Ein weiteres Risiko besteht darin, dass man sich zu sehr auf Analysen einlässt, was dazu führen kann, dass der falsche Weg eingeschlagen wird. Trotz dieser Risiken birgt die Datenwissenschaft ein enormes Potenzial und der Redner gibt einen kurzen Überblick über die in der Datenwissenschaft verwendeten Methoden, einschließlich Datenbeschaffung, Codierung, Mathematik, Statistiken und maschinelles Lernen, mit einem Schwerpunkt auf Erkenntnissen und den damit verbundenen Tools und Technologien dazu dienen, dieses Ziel voranzutreiben.
  
  
• 00:50:00 Das Video-Tutorial diskutiert die verschiedenen Methoden der Datenbeschaffung in der Datenwissenschaft und unterstreicht die Bedeutung der Bewertung der Datenqualität. Zu diesen Methoden gehören die Nutzung bestehender Daten, Daten-APIs, Web-Data-Scraping und die Erstellung neuer Daten durch Umfragen oder Experimente. Es ist wichtig, die Qualität der gesammelten Daten zu bewerten, denn „Müll rein, Müll raus“, da schlechte Daten zu schlechten Erkenntnissen führen. Daher ist es notwendig, die Relevanz, Genauigkeit und Bedeutung der Daten zu überprüfen, und Metriken wie Geschäftskennzahlen, KPIs und Klassifizierungsgenauigkeit können dabei helfen. Der nächste Schritt in den Methoden der Datenwissenschaft ist das Codieren, bei dem es darum geht, sich mit den Daten auseinanderzusetzen, um sie zu beherrschen. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass Codierung nur ein Teil der Datenwissenschaft ist und dass Datenwissenschaft mehr als nur technische Verfahren umfasst.
  
  
• 00:55:00 Der Erzähler erklärt die drei Kategorien von Tools, die für die Datenwissenschaft relevant sind: Apps, Datenformate und Code. Zu den gängigen Tools gehören Excel und R, mit denen viele Aufgaben erledigt werden können. Der Erzähler betont jedoch, dass Tools nur Mittel zum Zweck sind und dass der wichtigste Teil der Datenwissenschaft darin besteht, das Ziel zu verstehen und die richtigen Tools und Daten auszuwählen, um dieses Ziel zu erreichen. Anschließend geht der Erzähler kurz auf die Rolle der Mathematik in der Datenwissenschaft ein; Obwohl Computer viele mathematische Verfahren ausführen können, ist es dennoch wichtig, über ein mathematisches Verständnis zu verfügen, da es fundierte Entscheidungen ermöglicht, die Fehlerbehebung ermöglicht, wenn etwas schief geht, und manchmal können manuelle Berechnungen einfacher und schneller sein.

Teil 2

• 01:00:00 Der Redner erörtert die Bedeutung grundlegender Mathematikkenntnisse für die Datenwissenschaft. Die Grundlagen der Algebra, der linearen oder Matrixalgebra, linearer Gleichungssysteme, der Infinitesimalrechnung, des Big O, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des Bayes-Theorems sind alle in der Datenwissenschaft relevant. Ein wenig Mathematikwissen kann bei der Problemlösung und der Fähigkeit, Probleme zu untersuchen, hilfreich sein. Anschließend gibt der Redner einen kurzen Überblick über Statistiken in der Datenwissenschaft, einschließlich explorativer Grafiken und Statistiken, sowie Schlussfolgerungen wie Hypothesentests und Schätzungen. Der Redner erwähnt auch einige potenzielle Probleme wie Funktionsauswahl, Validierung und die Wahl von Schätzern, warnt das Publikum jedoch vor Trollen und soll selbst fundierte Entscheidungen treffen, um nützliche Analysen durchzuführen.
  
  
• 01:05:00 Der Referent fasst die Konzepte von Statistik und maschinellem Lernen zusammen. Er gibt an, dass Statistiken die Erkundung und Beschreibung von Daten sowie Rückschlüsse auf die Bevölkerung ermöglichen. Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug zur Kategorisierung von Fällen, zur Vorhersage von Ergebnissen und zur Reduzierung der Dimensionalität großer, verstreuter Datensätze. Das Ziel besteht darin, nützliche Einblicke in die Daten zu erhalten. Visualisierung und Kommunikation sind unerlässlich, um Menschen durch eine datengesteuerte Geschichte zu führen und deren Lösung zu einem Mehrwert zu machen. Die Wertgleichung lautet: Analyse mal Story, daher ist es wichtig, sich neben der technischen Analyse auch auf Storytelling und Kommunikation zu konzentrieren.
  
  
• 01:10:00 Das Video erläutert die Bedeutung einer zielorientierten Analyse und wie wichtig es ist, auf eine Weise zu kommunizieren, die für die Kunden leicht verständlich ist. Der Redner betont die Notwendigkeit für den Analytiker, Egozentrismus, falschen Konsens und Verankerungen zu vermeiden, um das Projekt für die Klienten einfach verständlich zu machen. Im Hinblick auf die Bereitstellung der Analyse unterstreicht das Video die Bedeutung der Vereinfachung. Das Video schlägt vor, dass zur Darstellung der Analyse Diagramme und Tabellen anstelle von Texten verwendet werden sollten und dass der Analyst die technischen Details nur bei Bedarf präsentieren sollte. Das Video zeigt dann das Beispiel eines Datensatzes über die Zulassungen für Graduiertenschulen an der Berkeley University im Jahr 1973, um die richtige Art und Weise der vereinfachten Darstellung von Daten zu demonstrieren.
  
  
• 01:15:00 Der Dozent erklärt das Konzept des Simpson-Paradoxons, bei dem die Verzerrung auf Abteilungsebene vernachlässigbar sein kann, bei Betrachtung des gesamten Datensatzes jedoch erheblich ist. Das Beispiel der Zulassungsunterlagen von Berkeley zeigte, dass Frauen eine geringere Aufnahmequote hatten; Dies war jedoch darauf zurückzuführen, dass sich Frauen für selektivere Programme bewarben, Programme mit geringeren Akzeptanzquoten. Der Dozent betont, wie wichtig es ist, weiterführende Fragen zu stellen, die über die oberflächliche Analyse hinausgehen, z. B. die Prüfung von Zulassungskriterien, Werbestrategien, Vorbildung und Finanzierungsniveaus verschiedener Programme. Das ultimative Ziel der Datenanalyse besteht darin, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die die Entscheidungsfindung leiten und ein bestimmtes Ziel für den Kunden erreichen können. Daher ist es wichtig, Empfehlungen mit Daten zu begründen und sicherzustellen, dass sie umsetzbar sind und im Rahmen der Möglichkeiten des Kunden liegen.
  
  
• 01:20:00 Der grundlegende Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität wird erklärt. Während Daten Korrelationen liefern, möchten Kunden wissen, was etwas verursacht. Dies kann durch experimentelle Studien, Quasi-Experimente sowie forschungsbasierte Theorie und domänenspezifische Erfahrung erreicht werden. Darüber hinaus müssen soziale Faktoren berücksichtigt werden, darunter die Mission und Identität des Kunden, das geschäftliche und regulatorische Umfeld sowie der soziale Kontext innerhalb und außerhalb der Organisation. Präsentationsgrafiken werden ebenfalls besprochen, wobei explorative Grafiken einfach sind und dem Analysten zugute kommen, während Präsentationsgrafiken Klarheit und narrativen Fluss erfordern, um Ablenkungen wie Farbe, falsche Dimensionen, Interaktion und Animation zu vermeiden.
  
  
• 01:25:00 Der Referent zeigt anhand von Beispielen, was man bei der Visualisierung von Daten nicht tun sollte, und gibt dann Beispiele für klare und effektive Diagramme. Sie betonen, wie wichtig es ist, in Präsentationsgrafiken einen Erzählfluss zu schaffen, und erklären, wie dies mithilfe leicht lesbarer und einfacher Diagramme erreicht werden kann. Das übergeordnete Ziel von Präsentationsgrafiken besteht darin, eine Geschichte zu erzählen und Daten klar und effektiv zu kommunizieren. Der Referent betont, dass Präsentationsgrafiken klar und fokussiert sein sollten, um dieses Ziel zu erreichen.
  
  
• 01:30:00 Der Redner betont die Bedeutung reproduzierbarer Forschung in der Datenwissenschaft, also der Idee, ein Projekt in Zukunft reproduzieren zu können, um die Ergebnisse zu überprüfen. Dies wird erreicht, indem alle im Prozess verwendeten Datensätze und Codes archiviert, in nicht proprietären Formaten gespeichert und die Forschung durch Annotation transparent gemacht werden. Das Open Science Framework und die Open Data Science Conference wurden ebenfalls als Ressourcen für den Austausch von Forschungsergebnissen mit anderen und die Förderung der Rechenschaftspflicht genannt. Der Referent schlägt vor, Jupyter-Notizbücher oder RMarkdown als digitale Notizbücher zu verwenden, um Prozesse zu erklären und eine starke Erzählung zu erstellen, die an zukünftige Kollegen oder Kunden weitergegeben werden kann.
  
  
• 01:35:00 Der Redner diskutiert die Verwendung von RMarkdown zur Archivierung von Arbeit und zur Unterstützung der Zusammenarbeit. Die R-Analyse kann als formatierte Überschriften, Text und R-Ausgabe angezeigt werden, die auf RPubs hochgeladen und mit anderen geteilt werden kann. Um Ihre Arbeit zukunftssicher zu machen, ist es wichtig, Ihre Entscheidungen zu erklären, zu zeigen, wie Sie es gemacht haben, und Ihre Erzählung zu teilen, damit die Leute Ihren Prozess und Ihre Schlussfolgerungen verstehen. Der Redner schlägt den Zuschauern die nächsten Schritte vor, darunter das Ausprobieren des Codierens in R oder Python, Datenvisualisierung, das Auffrischen von Statistiken und Mathematik, das Ausprobieren von maschinellem Lernen, die Beteiligung an der Data-Science-Community und die Erbringung von Dienstleistungen. Abschließend betont der Redner, wie wichtig es ist, dass jeder lernt, intelligent und sensibel mit Daten umzugehen, da Datenwissenschaft grundsätzlich demokratisch ist.
  
  
• 01:40:00 Der Dozent erläutert die Bedeutung der Definition von Erfolgsmetriken in Data-Science-Projekten. Er erklärt, dass Ziele explizit sein müssen und die Gesamtbemühungen leiten sollten, um allen Beteiligten zu mehr Effizienz und Produktivität zu verhelfen. Der Dozent weist darauf hin, dass es zum Definieren von Erfolgsmetriken wichtig ist, den spezifischen Bereich oder die Branche zu verstehen, in der das Projekt stattfindet. Dazu können unter anderem Kennzahlen wie Verkaufserlöse, Klickraten, Testergebnisse und Bindungsraten gehören. Darüber hinaus geht es in der Diskussion um Key Performance Indicators (KPIs) und SMART-Ziele, die beide Organisationen und Teams dabei helfen können, ihre Erfolgskennzahlen klar und messbar zu definieren.
  
  
• 01:45:00 Es wird diskutiert, wie wichtig es ist, messbare organisatorische Ziele und Erfolgskennzahlen festzulegen. Bei der Definition des Erfolgs und der Messung des Fortschritts ist es wichtig, bei der Festlegung der Ziele realistisch, konkret und terminiert zu sein. Wenn es jedoch darum geht, mehrere möglicherweise widersprüchliche Ziele in Einklang zu bringen, müssen Sie die Bemühungen optimieren und die ideale Balance finden. Die Genauigkeit der Messungen ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, und die Erstellung einer Klassifizierungstabelle kann dabei helfen, die Genauigkeit der Tests zu bestimmen, einschließlich Sensitivität, Spezifität, positivem Vorhersagewert und negativem Vorhersagewert. Diese Metriken definieren die Genauigkeit unterschiedlich, z. B. die Messung, ob ein Alarm während eines Feuers ausgelöst wird oder ob der Alarm korrekt erkennt, wenn kein Feuer vorhanden ist.
  
  
• 01:50:00 Der Dozent betont, wie wichtig es ist, den sozialen Kontext der Messung bei der Datenbeschaffung zu verstehen. Menschen haben ihre eigenen Ziele und Gefühle, die sich auf die Genauigkeit der Messung auswirken. Organisationen haben ihre eigenen Geschäftsmodelle, Gesetze, Richtlinien und kulturellen Praktiken, die die Art und Weise, wie Ziele erreicht werden können, einschränken. Sowohl zwischen Organisationen als auch innerhalb der Organisation herrscht Konkurrenz, und Menschen neigen dazu, Belohnungssysteme zu ihrem Vorteil zu manipulieren. Trotz dieser Probleme ist es immer noch möglich, mit der Datenbeschaffung gute Kennzahlen zu erhalten, insbesondere durch die Nutzung vorhandener Daten wie interner, offener und Drittdaten.
  
  
• 01:55:00 Der Referent behandelt verschiedene Arten von Datenquellen, die für Data-Science-Projekte verfügbar sind. Interne Daten sind schnell und einfach zu verwenden, aber möglicherweise sind sie nicht vorhanden, es fehlt möglicherweise die Dokumentation und die Qualität ist möglicherweise fraglich. Offene Datenquellen wie data.gov stellen frei verfügbare und gut dokumentierte standardisierte Daten bereit, können jedoch verzerrte Stichproben und Datenschutzbedenken aufweisen. Eine dritte Option sind Data as a Service oder Datenbroker wie Acxiom und Nielsen, die enorme Datenmengen zu verschiedenen Themen bereitstellen, darunter Verbraucherverhalten und -präferenzen, Marketing, Identität und Finanzen, allerdings zu einem entsprechenden Preis.

Teil 3

• 02:00:00 Der Referent diskutiert die Vor- und Nachteile der Nutzung von Datenbrokern als Datenquelle. Daten auf individueller Ebene können zwar von Datenbrokern abgerufen werden, was den Zugriff auf spezifische Informationen über Verbraucher erleichtert, dies kann jedoch teuer sein und eine Validierung ist weiterhin erforderlich. Alternativ bieten APIs eine digitale Möglichkeit zum Abrufen von Webdaten, sodass Programme miteinander kommunizieren und Daten in einem JSON-Format abrufen können. REST-APIs sind sprachunabhängig und ermöglichen eine einfache Integration in verschiedene Programmiersprachen, wobei visuelle APIs und soziale APIs gängige Formen sind. Der Redner demonstriert die Verwendung einer API in RStudio, um historische Daten zu Formel-1-Autorennen von Ergast.com zu erhalten.
  
  
• 02:05:00 Der Redner diskutiert die Verwendung von APIs und Scraping, um Daten für die Datenwissenschaft zu erhalten. APIs sind eine schnelle und einfache Möglichkeit, mit strukturierten Daten von Webseiten zu arbeiten, die zur Analyse direkt in Softwareprogramme eingespeist werden können. Beim Scraping hingegen werden Informationen von Webseiten abgerufen, wenn die Daten nicht ohne weiteres in strukturierten Formaten verfügbar sind. Der Redner warnt Benutzer jedoch davor, auf Urheberrechts- und Datenschutzprobleme im Zusammenhang mit Web Scraping zu achten. Apps wie import.io und ScraperWiki können zum Web-Scraping verwendet werden, aber Benutzer können auch ihre eigenen Scraper mit Sprachen wie R, Python oder Bash programmieren. Beim Scraping von HTML-Texten oder -Tabellen werden HTML-Tags verwendet, um wichtige Informationen zu identifizieren.
  
  
• 02:10:00 Der Referent erklärt, wie man Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und erwähnt, dass Scraping eine nützliche Technik sein kann, wenn die für die Analyse benötigten Daten nicht über eine vorhandene API verfügen. Allerdings muss man sich der Aspekte des Urheberrechts und der Privatsphäre bewusst sein. Der Redner geht außerdem auf die Erstellung neuer Daten ein und schlägt Strategien wie Interviews, Umfragen, Kartensortierung, Laborexperimente und A/B-Tests vor. Die Methoden variieren je nach der Rolle, die man spielt, ob quantitative oder qualitative Daten benötigt werden und wie man die Daten erhalten möchte.
  
  
• 02:15:00 Der Fokus liegt auf zwei Methoden der Datenbeschaffung: Interviews und Umfragen. Interviews sind für neue Situationen oder Zielgruppen effektiv, da sie offene Informationen liefern, ohne die Antworten einzuschränken. Bei strukturierten Interviews handelt es sich um vorgegebene Fragensätze, während unstrukturierte Interviews Gesprächen ähneln, bei denen Fragen als Reaktion auf Antworten auftauchen. Interviews erfordern eine spezielle Schulung und Analyse, um qualitative Daten zu extrahieren. Andererseits lassen sich Umfragen einfach einrichten und an große Personengruppen versenden, erfordern jedoch ein gutes Verständnis des Antwortspektrums, der Dimensionen und Kategorien der Zielgruppe. Umfragen können geschlossen sein, mit vorgegebenen Optionen, oder offen, mit Freiformantworten. Der Einsatz von Software wie SurveyMonkey oder Google Forms kann den Prozess vereinfachen. Allerdings kann eine mehrdeutige oder überladene Frage die Zuverlässigkeit der Umfrage beeinträchtigen.
  
  
• 02:20:00 Das Video diskutiert den Einsatz von Umfragen und warnt vor der Möglichkeit von Bias und Push-Umfragen, bei denen es sich um voreingenommene Versuche der Datenerhebung handelt. Das Video betont die Bedeutung einer klaren und eindeutigen Frageformulierung, Antwortmöglichkeiten und Stichprobenauswahl, um repräsentative Ergebnisse sicherzustellen. Das Video stellt außerdem das Konzept des Kartensortierens vor, eine Methode zur Erstellung eines mentalen Modells der mentalen Strukturen von Menschen, um zu sehen, wie Menschen Informationen intuitiv organisieren. Dabei werden Karten mit unterschiedlichen Themen erstellt, die dann in ähnliche Gruppen einsortiert werden. Die resultierenden Unähnlichkeitsdaten können verwendet werden, um die gesamte Sammlung von Ähnlichkeiten oder Unähnlichkeiten zwischen den einzelnen Informationen visuell darzustellen. Das Video empfiehlt die Verwendung digitaler Kartensortiertools, um den Prozess zu vereinfachen.
  
  
• 02:25:00 Das Video handelt von Laborexperimenten zur Datenbeschaffung, die zur Ermittlung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen in der Forschung eingesetzt werden. Laborexperimente basieren auf Hypothesen und zielen darauf ab, jeweils eine Variation zu testen. Sie erfordern eine zufällige Zuordnung, um bereits bestehende Unterschiede zwischen Gruppen auszugleichen. Ein Laborexperiment ist kostspielig, zeitaufwändig und erfordert eine umfassende Fachausbildung. Es gilt jedoch als Goldstandard für die Generierung verlässlicher Informationen über Ursache und Wirkung. Darüber hinaus wird A/B-Testing als nützliche Technik für das Webdesign und die Bestimmung, welches Website-Element für Benutzer am effektivsten ist, hervorgehoben.
  
  
• 02:30:00 In dem Video geht es um A/B-Tests, eine Version des Website-Experimentes, mit der das Design einer Website für verschiedene Ergebnisse optimiert wird, beispielsweise Antwortraten, Warenkorbwert oder Abbrüche. A/B-Tests sind ein Online-Prozess, der kontinuierliche Bewertungen, Tests und Entwicklungen ermöglicht, die mit Software wie Optimizely oder VWO durchgeführt werden können. Das Video betont auch, wie wichtig es ist, den richtigen Platz von Datentools in der Datenwissenschaft zu kennen, und erinnert die Zuschauer daran, offene Datenquellen und Datenanbieter zu erkunden und bei Bedarf die Erstellung neuer Daten in Betracht zu ziehen. Abschließend behandelt das Video einige wichtige Data-Science-Tools, darunter Tabellenkalkulationen, Tableau zur Datenvisualisierung, die Programmiersprache R, Python, SQL sowie andere Programmiersprachen wie C, C++ und Java, die die Grundlage der Data Science bilden .
  
  
• 02:35:00 Im Mittelpunkt steht das Pareto-Prinzip bzw. die 80/20-Regel. Das Prinzip besagt, dass 80 % des Outputs von 20 % der Werkzeuge stammen, man muss also nicht unbedingt alle verfügbaren Werkzeuge und Vorgehensweisen erlernen. Stattdessen wird empfohlen, sich auf die produktivsten und nützlichsten Tools für die Durchführung Ihrer eigenen Data-Science-Projekte zu konzentrieren. Insbesondere Tabellenkalkulationen sind wichtig, da sie weit verbreitet sind und ein gemeinsames Format für leicht übertragbare Datensätze bieten. Sie sind außerdem einfach zu verwenden und ermöglichen das Durchsuchen, Sortieren und Neuanordnen von Daten. Tatsächlich belegt Excel in einer Umfrage unter Data-Mining-Experten den fünften Platz, vor fortschrittlicheren Tools wie Hadoop und Spark.
  
  
• 02:40:00 Der Dozent erklärt die Bedeutung von Tabellenkalkulationen in der Datenwissenschaft und hebt ihre verschiedenen Verwendungsmöglichkeiten hervor, wie z. B. Suchen und Ersetzen, Formatieren, Nachverfolgen von Änderungen und Erstellen von Pivot-Tabellen. Der Dozent betont jedoch auch die Notwendigkeit sauberer Daten bzw. gut formatierter Daten mit Spalten für Variablen und Zeilen für Fälle, um Daten problemlos von einem Programm oder einer Sprache in ein anderes zu verschieben. Anschließend zeigt der Dozent, wie man Daten in Excel aufräumt, und betont, wie wichtig der Einsatz von Visualisierungstools wie Tableau und Tableau Public für eine effektive Datenanalyse ist.
  
  
• 02:45:00 Der Kursleiter stellt Tableau Public vor, eine kostenlose Version der Tableau-Software, allerdings mit einer großen Einschränkung: Sie können Dateien nicht lokal auf Ihrem Computer speichern. Stattdessen werden sie öffentlich im Web gespeichert. Der Kursleiter zeigt, wie Sie die Software herunterladen und installieren und ein Konto erstellen, um Ihre Arbeit online zu speichern. Anschließend führen sie den Import einer Excel-Datei durch und erstellen mithilfe einer Drag-and-Drop-Oberfläche ein einfaches Diagramm. Der Dozent zeigt, wie man Verkäufe nach Artikel und Zeit aufschlüsselt und den Zeitrahmen auf drei Monate anpasst. Anschließend zeigen sie, wie das Diagramm in ein Diagramm umgewandelt wird, und demonstrieren so die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit von Tableau Public.
  
  
• 02:50:00 Das Video-Tutorial stellt Tableau vor, ein Tool zum Erstellen interaktiver Visualisierungen, mit denen Benutzer Daten bearbeiten und analysieren können. Das Video zeigt Schritt für Schritt, wie Sie mit Tableau Daten organisieren, Farben zu Diagrammen hinzufügen und Durchschnittslinien und Prognosen erstellen. Nachdem gezeigt wurde, wie Dateien in Tableau Public gespeichert werden, empfiehlt das Video den Benutzern, sich etwas Zeit zu nehmen, um das Tool zu erkunden und überzeugende Visualisierungen zu erstellen, die nützliche Erkenntnisse aus ihren Daten liefern können. Darüber hinaus beschreibt das Tutorial kurz SPSS, ein Statistikpaket, das ursprünglich für die sozialwissenschaftliche Forschung entwickelt wurde, heute aber in vielen akademischen und geschäftlichen Anwendungen verwendet wird.
  
  
• 02:55:00 Im Video geht es um SPSS, eine Software, die wie eine Tabellenkalkulation aussieht, aber über Dropdown-Menüs verfügt, um den Benutzern das Leben im Vergleich zu einigen der Programmiersprachen, die sie verwenden können, ein wenig zu erleichtern. Wenn Benutzer SPSS öffnen, wird ihnen eine Hauptoberfläche angezeigt, die einer Tabellenkalkulation sehr ähnelt, sowie ein separater Bereich zum Anzeigen variabler Informationen. Benutzer können in SPSS auf Beispieldatensätze zugreifen, diese sind jedoch nicht leicht zugänglich und gut versteckt. Mit SPSS können Benutzer Point-and-Click-Analysen durchführen, was für viele Dinge ungewöhnlich sein kann. Das Video demonstriert dies, indem es ein Histogramm der Immobilienpreise und eine Tabelle mit einem Stamm- und Blattdiagramm und einem Boxdiagramm erstellt. Abschließend wird im Video betont, dass SPSS beim Öffnen tendenziell sehr langsam ist und abstürzen kann. Benutzer sollten daher ihre Arbeit ständig speichern und geduldig sein, wenn es Zeit ist, das Programm zu öffnen.

[MetaQuotes]

Data Science-Tutorial – Lernen Sie den vollständigen Kurs „Data Science“ [2020] (4-6)

Data Science-Tutorial – Lernen Sie den vollständigen Kurs „Data Science“ [2020]

Teil 4

• 03:00:00 Der Dozent bespricht verschiedene Softwareprogramme, die für die Datenanalyse verwendet werden können, darunter SPSS und JASP. Während SPSS ein häufig verwendetes Programm ist, das sowohl Dropdown-Menüs als auch textbasierte Syntaxbefehle bietet, stellt der Dozent JASP auch als neues Programm vor, das kostenlos und Open Source ist und Bayes'sche Ansätze beinhaltet. Das Video zeigt, wie Sie mit JASP verschiedene statistische Analysen durchführen und stellt die benutzerfreundliche Oberfläche als großartige Alternative zu SPSS vor.
  
  
• 03:05:00 Der Redner stellt JASP vor, eine kostenlose Open-Source-Software, die eine einfache und intuitive Möglichkeit bietet, statistische Analysen durchzuführen, Visualisierungen zu erstellen und Ergebnisse online über die Open-Science-Framework-Website OSF zu teilen. Der Referent demonstriert, wie JASP es Benutzern ermöglicht, statistische Analysen zu ändern, indem es die Befehle, die sie erzeugen, aufruft und sie mit anderen teilt, wodurch ein kollaborativer Ersatz für SPSS entsteht. Darüber hinaus geht der Redner kurz auf andere gängige Datenanalyse-Softwareoptionen wie SAS und Tableau ein, weist jedoch darauf hin, dass die zahlreichen Optionen überwältigend sein können.
  
  
• 03:10:00 Der Redner bespricht verschiedene Datenanalyse-Softwareoptionen, aus denen Benutzer wählen können, darunter einige kostenlose und einige teure Tools. Während einige Programme für allgemeine Statistiken und andere für spezifischere Data-Mining-Anwendungen konzipiert sind, empfiehlt der Referent Benutzern, bei der Auswahl eines Programms, das ihren Bedürfnissen und Anforderungen am besten entspricht, ihre Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Community-Unterstützung und Kosten im Auge zu behalten. Anstatt jede Softwareoption auszuprobieren, können sich Benutzer auf ein oder zwei Tools konzentrieren, die ihnen helfen, den größtmöglichen Nutzen aus ihren Datenanalyseprojekten zu ziehen.
  
  
• 03:15:00 Der Dozent betont, wie wichtig es ist, HTML bei der Arbeit mit Webdaten zu verstehen. HTML ist das, was die Struktur und den Inhalt von Webseiten ausmacht, und die Fähigkeit, durch die Tags und die Struktur zu navigieren, ist bei der Datenextraktion für Data-Science-Projekte von entscheidender Bedeutung. Der Kursleiter stellt ein Beispiel für HTML-Tags vor und zeigt, wie diese die Seitenstruktur und den Inhalt definieren. Darüber hinaus geht der Dozent auf XML ein, was für eXtensible Markup Language steht und dazu dient, Daten so zu definieren, dass sie von Computern gelesen werden können. XML-Dateien werden häufig in Webdaten verwendet und sogar zum Erstellen von Microsoft Office-Dateien und iTunes-Bibliotheken verwendet.
  
  
• 03:20:00 Das Video diskutiert XML (Extensible Markup Language) und wie es für halbstrukturierte Daten verwendet wird. XML verwendet Tags, die die Daten definieren, und diese Tags können nach Bedarf erstellt und definiert werden. Das Video zeigt auch ein Beispiel für die Darstellung eines Datensatzes der ergast.com-API in XML und wie einfach es ist, XML in andere Formate wie CSV oder HTML und umgekehrt zu konvertieren. JSON (JavaScript Object Notation) wird ebenfalls als halbstrukturiertes Datenformat eingeführt, das XML ähnelt, wobei jede Information durch Tags definiert wird, die frei variieren können.
  
  
• 03:25:00 Das Tutorial erläutert die Unterschiede zwischen XML- und JSON-Formaten. Beide Formate verwenden Tags zur Kennzeichnung von Informationen, XML wird jedoch zur Datenspeicherung verwendet und bietet die Möglichkeit, Kommentare und Metadaten in Tags aufzunehmen. Im Gegensatz dazu ist JSON für den Datenaustausch konzipiert und verwendet eine Struktur, die Objekte und Arrays darstellt. JSON ersetzt XML als Container für Daten auf Webseiten, da es kompakter ist und sich viel einfacher zwischen Formaten konvertieren lässt. Das Tutorial weist außerdem darauf hin, dass R aufgrund seines kostenlosen und Open-Source-Charakters die primäre Programmiersprache für die Datenwissenschaft ist und speziell für Vektoroperationen entwickelt wurde.
  
  
• 03:30:00 Der Redner erörtert die Vorteile des Einsatzes von R in der Datenwissenschaft, einschließlich der starken Community-Unterstützung, der großen Auswahl an Paketen, die seine Fähigkeiten erweitern, und der Auswahl an Schnittstellen zum Codieren und Erhalten von Ergebnissen. Auch wenn es zunächst einschüchternd wirken mag, über die Befehlszeile zu programmieren, ist R aufgrund seiner Transparenz und Zugänglichkeit vorteilhaft für die Reproduzierbarkeit. Der Redner erwähnt auch eine alternative Schnittstelle, Crantastic!, die auf CRAN verweist, um Beliebtheit und aktuelle Updates anzuzeigen und so die neuesten und besten Data-Science-Pakete zu erhalten. Darüber hinaus geht der Referent auf Python ein, eine Allzweck-Programmiersprache, die für jede Art von Anwendung verwendet werden kann und die einzige Allzwecksprache auf der Liste der von Data-Mining-Experten verwendeten Software ist.
  
  
• 03:35:00 Der Erzähler diskutiert die Programmiersprache Python und ihre Nützlichkeit für die Datenwissenschaft. Python ist einfach zu verwenden und verfügt über eine große Community mit Tausenden von Paketen, die insbesondere für datenbezogene Arbeiten zur Verfügung stehen. Es gibt zwei Versionen von Python, 2.x und 3.x, aber der Erzähler empfiehlt die Verwendung von 2.x, da viele Data-Science-Pakete unter diesem Gesichtspunkt entwickelt werden. Python verfügt über verschiedene Schnittstellen, darunter IDLE und Jupyter, die browserbasiert sind und aufgrund ihrer Fähigkeit, Markdown-Formatierung, Textausgabe und Inline-Grafiken zu integrieren, eine beliebte Wahl für datenwissenschaftliche Arbeiten sind. Für Python sind viele Pakete verfügbar, darunter NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Pandas und scikit-learn, die der Erzähler alle verwenden möchte, um die Leistungsfähigkeit von Python für die Datenwissenschaft anhand praktischer Beispiele zu demonstrieren.
  
  
• 03:40:00 Der Redner diskutiert den Nutzen von SQL als Sprache für die Datenwissenschaft. Er weist darauf hin, dass SQL hauptsächlich für relationale Datenbanken verwendet wird, die eine effiziente und gut strukturierte Speicherung von Daten ermöglichen, und dass es sich um ein leistungsfähiges Werkzeug handelt, das es schon seit einiger Zeit gibt. Der Referent erklärt außerdem, dass nur eine Handvoll grundlegender Befehle erforderlich sind, um das Gewünschte aus einer SQL-Datenbank herauszuholen. Sobald die Daten organisiert sind, werden sie normalerweise zur Analyse in ein anderes Programm exportiert. Darüber hinaus gibt es mehrere gängige Optionen für relationale Datenbankverwaltungssysteme, darunter Oracle-Datenbank und Microsoft SQL Server (industrielle Welt) sowie MySQL und PostgreSQL (Open-Source-Welt). Der Redner geht auch auf die Vorteile grafischer Benutzeroberflächen gegenüber textbasierten Benutzeroberflächen ein.
  
  
• 03:45:00 Die grundlegenden Sprachen der Datenwissenschaft, C, C++ und Java, werden besprochen. C und C++ sind für ihre Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit bekannt und eignen sich daher gut für die Codierung auf Produktionsebene und den Servereinsatz. Java hingegen ist für seine Portabilität bekannt und insgesamt die beliebteste Computerprogrammiersprache. Während Analysten normalerweise nicht mit diesen Sprachen arbeiten, bilden sie das Fundament der Datenwissenschaft und werden von Ingenieuren und Softwareentwicklern verwendet. Darüber hinaus wird Bash als Beispiel für ein altes, aber immer noch aktiv genutztes Tool zur Interaktion mit Computern über eine Befehlszeilenschnittstelle erwähnt.
  
  
• 03:50:00 Der Dozent erklärt, dass Bash-Dienstprogramme zwar für bestimmte Aufgaben entwickelt wurden, aber viel bewirken können und einfach zu verwenden sind. Zu den integrierten Dienstprogrammen gehören „cat“, „awk“, „grep“, „sed“, „head“, „tail“, „sort“, „uniq“, „wc“ und „printf“. Es sind auch installierbare Befehlszeilen-Dienstprogramme verfügbar, darunter „jq“ und „json2csv“, die mit JSON-Daten arbeiten, sowie „Rio“ und „BigMLer“, die den Befehlszeilenzugriff für R-Programmierung oder Server für maschinelles Lernen ermöglichen. Der Dozent betont, dass regelmäßiges Ausdrücken (Regex) eine leistungsstarke Möglichkeit ist, bestimmte Muster in Texten und Daten zu finden. Sobald ein Muster identifiziert ist, kann man es zur weiteren Analyse in ein anderes Programm exportieren.
  
  
• 03:55:00 Das Video-Tutorial erklärt reguläre Ausdrücke oder Regex, die Datenwissenschaftlern helfen, die richtigen Daten für ihre Projekte zu finden, indem sie nach bestimmten Elementen in einer Zielzeichenfolge suchen. Reguläre Ausdrücke bestehen aus Literalen, Metazeichen und Escape-Sequenzen und Benutzer können sie verwenden, um durch die Kombination von Elementen nach Datenmustern zu suchen. Eine unterhaltsame Möglichkeit, Regex zu lernen, ist das Spielen von Regex Golf, bei dem Benutzer einen Regex-Ausdruck schreiben, der mit möglichst wenigen Zeichen alle Wörter in der linken Spalte und keines der Wörter in der rechten Spalte übereinstimmt. Das Tutorial schließt mit der Empfehlung von Datentools wie Excel, Tableau, R, Python, Bash und Regex für alle, die sich für die Ausübung von Datenwissenschaft interessieren. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass Datenwissenschaft mehr ist als nur die Kenntnis der Werkzeuge, da sie nur ein Teil davon sind viel größeres Unterfangen.

Teil 5

• 04:00:00 Die Bedeutung eines guten Verständnisses der Mathematik in der Datenwissenschaft wird betont. Erstens ermöglicht die Mathematik einem zu wissen, welche Verfahren man verwenden sollte und warum. Zweitens hilft ein solides Verständnis der Mathematik dabei, Probleme zu diagnostizieren und zu wissen, was zu tun ist, wenn etwas nicht richtig funktioniert. Schließlich lassen sich einige mathematische Verfahren einfacher und schneller von Hand durchführen. Das Video deckt mehrere Bereiche der Mathematik ab, die in der Datenwissenschaft von Bedeutung sind, darunter Elementaralgebra, lineare Algebra, Systeme linearer Gleichungen, Infinitesimalrechnung, Big O oder Ordnung, Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes-Theorem. Obwohl Mathematik für manche Menschen einschüchternd sein mag, ist sie ein unverzichtbares Werkzeug und kann dabei helfen, aus Daten Bedeutung zu gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
  
  
• 04:05:00 Wir brauchen eine solide Grundlage in Mathematik. Dazu gehören Themen wie Algebra und lineare Algebra. Algebra hilft uns, mehrere Ergebnisse zu kombinieren und ein einziges Ergebnis zu erhalten. Andererseits beschäftigt sich die lineare Algebra oder Matrixalgebra mit Matrizen, die aus vielen Zahlenreihen und -spalten bestehen. Maschinen lieben Matrizen, da sie eine effiziente Möglichkeit zur Datenorganisation und -verarbeitung bieten. Das Verständnis der linearen Algebra ist unerlässlich, da es uns hilft, komplexe Probleme in der Datenwissenschaft zu modellieren und zu lösen.
  
  
• 04:10:00 Der Referent erklärt, wie lineare Algebra und Matrixalgebra in der Datenwissenschaft verwendet werden, um große Sammlungen von Zahlen und Koeffizienten darzustellen und zu manipulieren. Die Verwendung fettgedruckter Variablen in der Matrixnotation ermöglicht superkompakte Darstellungen von Daten, die zur Vorhersage von Werten verwendet werden können. Darüber hinaus behandelt der Redner das Konzept der Lösung linearer Gleichungssysteme und demonstriert dessen Anwendung anhand eines Beispiels zur Berechnung von Umsatz und Ertrag für ein hypothetisches Unternehmen, das iPhone-Hüllen verkauft. Das Lösen linearer Gleichungssysteme kann manuell oder mit der linearen Matrixalgebra erfolgen, und beide Methoden können zur Lösung mehrerer ineinandergreifender Unbekannter verwendet werden.
  
  
• 04:15:00 Der Moderator zeigt, wie man ein System linearer Gleichungen mithilfe von Algebra und grafischer Darstellung löst. Anhand eines Beispielproblems zeigen sie, wie man einzigartige Lösungen findet, indem man die Variablen isoliert und einfache Berechnungen durchführt. Der Schnittpunkt der beiden Linien im Diagramm stellt die Lösung der Gleichungen dar. Im Video geht es dann um die Analysis, die die Grundlage für viele in der Datenwissenschaft verwendete Verfahren ist, insbesondere für die Analyse von Größen, die sich im Laufe der Zeit ändern. Die beiden Arten der Differential- und Integralrechnung werden erklärt und die Differentialrechnung wird grafisch demonstriert.
  
  
• 04:20:00 Das Video diskutiert die Beziehung zwischen Analysis und Optimierung in der praktischen Datenwissenschaft. Die Steigung einer Kurve an einem bestimmten Punkt kann mithilfe der Analysis ermittelt werden, was wichtig ist, um Entscheidungen zu treffen, die die Ergebnisse maximieren oder minimieren. Das Video zeigt ein Preisbeispiel für einen Online-Dating-Dienst, bei dem mithilfe von Kalkulation der optimale Preis ermittelt werden kann, der den Umsatz maximiert. Indem man die Verkäufe als Funktion des Preises ermittelt und die Ableitung verwendet, kann man den maximalen Umsatz ermitteln, indem man den Preis ermittelt, der der maximalen Steigung entspricht.
  
  
• 04:25:00 Der Referent erklärt, wie man mithilfe von Kalkül den maximalen Umsatz für ein hypothetisches Produkt ermittelt. Der erste Schritt besteht darin, die Verkäufe als Funktion des Preises zu berechnen und die Steigung der Linie zu ermitteln, die -0,6 beträgt. Dann wird diese Gleichung in einen Umsatz umgewandelt, der als 480-facher Preis minus 0,6-facher Preis berechnet werden kann. Die Ableitung dieser Gleichung wird verwendet, um den maximalen Umsatz zu ermitteln, der bei einem Preis von 400 US-Dollar bei insgesamt 240 neuen Abonnements pro Woche zu einem Umsatz von 96.000 US-Dollar pro Jahr führt. Dem stehen aktuelle Einnahmen von 90.000 US-Dollar pro Jahr bei einem Preis von 500 US-Dollar pro Jahr und 180 neuen Abonnements pro Woche gegenüber.
  
  
• 04:30:00 Das Video diskutiert das Konzept der Big-O-Notation und wie es mit der Geschwindigkeit von Operationen zusammenhängt. Big O gibt die Geschwindigkeit an, mit der Dinge wachsen, wenn die Anzahl der Elemente zunimmt, und es kann überraschende Unterschiede in den Wachstumsraten geben. Das Video erklärt verschiedene Arten von Wachstumsraten, wie z. B. O1, logarithmisch, linear, logarithmisch-linear, quadratisch, exponentiell und faktoriell, mit jeweils Beispielen. Darüber hinaus wird im Video darauf hingewiesen, dass einige Funktionen variabler sind als andere, was sich auf die Betriebsgeschwindigkeit auswirkt. Daher ist es wichtig, Big O zu verstehen, um fundierte Entscheidungen zur Optimierung von Abläufen und zur Verbesserung der Effizienz zu treffen.
  
  
• 04:35:00 Der Referent erörtert, wie wichtig es ist, die verschiedenen Arten und Sortiermethoden von Daten zu kennen und wie sie sich in Geschwindigkeit und Effizienz unterscheiden, insbesondere im Hinblick auf die Anforderungen, die sie an den Speicherplatz und den Arbeitsspeicher eines Computers stellen. Die Berücksichtigung dieser Anforderungen ist entscheidend, um die Zeit effektiv zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse in der Datenwissenschaft zu gewinnen. Der Abschnitt stellt außerdem die Grundprinzipien der Wahrscheinlichkeit vor, die in der Mathematik und Datenwissenschaft eine wichtige Rolle spielen. Die Wahrscheinlichkeiten reichen von null bis einhundert Prozent, da sie aus einem Wahrscheinlichkeitsraum berechnet werden, der alle möglichen Ergebnisse umfasst. Das Komplement einer Wahrscheinlichkeit wird durch das Tilde-Symbol dargestellt, und bedingte Wahrscheinlichkeiten werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu bestimmen, vorausgesetzt, dass ein anderes Ereignis eingetreten ist.
  
  
• 04:40:00 Der Referent diskutiert die Wahrscheinlichkeit und erklärt, wie man gemeinsame Wahrscheinlichkeiten mithilfe der Multiplikationsregel berechnet. Sie verwenden einen Beispielraum mit unterschiedlichen Formen, um zu demonstrieren, wie die Wahrscheinlichkeit, dass etwas quadratisch oder rot ist (60 %), und die Wahrscheinlichkeit, dass etwas sowohl quadratisch als auch rot ist (10 %), berechnet werden. Sie erklären, dass Wahrscheinlichkeiten möglicherweise nicht immer intuitiv sind und wie bedingte Wahrscheinlichkeiten hilfreich sein können, aber möglicherweise nicht so funktionieren, wie Sie es erwarten. Abschließend stellen sie das Bayes-Theorem vor, mit dem sich anhand der Daten die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese berechnen lässt, und erklären, wie es sich von herkömmlichen Inferenztests unterscheidet.
  
  
• 04:45:00 Der Kursleiter geht ein Beispiel durch, wie man die A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit mithilfe des allgemeinen Rezepts berechnet, das A-priori-Wahrscheinlichkeiten, die Wahrscheinlichkeit der Daten und die Wahrscheinlichkeit der Daten kombiniert. Das Beispiel verwendet eine Erkrankung und einen Test, der eine Erkennungsrate von 90 % für diejenigen aufweist, die an der Krankheit leiden, aber auch eine Falsch-Positiv-Rate von 10 %. Der Dozent erklärt, wie man bei einem positiven Testergebnis die Erkrankungswahrscheinlichkeit berechnet, die tatsächlich nur 81,6 % beträgt. Das Beispiel verdeutlicht, wie wichtig es ist, die Genauigkeit und Grenzen von Tests zu verstehen und zu verstehen, wie sich Änderungen der A-priori-Wahrscheinlichkeiten auf die A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten auswirken können.
  
  
• 04:50:00 Das Konzept des Bayes-Theorems wird erklärt und warum es in der Datenwissenschaft wichtig ist. Das Bayes-Theorem kann bei der Beantwortung von Fragen helfen und genaue Wahrscheinlichkeiten angeben, die von der Basisrate der gemessenen Sache abhängen, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, bei einem positiven Testergebnis an einer Krankheit zu leiden. Es wird außerdem empfohlen, dass Datenwissenschaftler über ein gutes Verständnis der mathematischen Prinzipien wie Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeit verfügen, um geeignete Verfahren für die Analyse auszuwählen und möglicherweise auftretende Probleme zu diagnostizieren. Statistiken spielen auch in der Datenwissenschaft eine entscheidende Rolle, da sie dabei helfen, Daten zusammenzufassen und zu verallgemeinern. Die Analyse hängt jedoch immer von den Zielen des Projekts und dem gemeinsamen Wissen ab.
  
  
• 04:55:00 Die Bedeutung der Statistik in der Datenwissenschaft wird als Werkzeug zur Zusammenfassung und Verallgemeinerung von Daten hervorgehoben. Es wird jedoch betont, dass es keine eindeutige Antwort gibt und die Verallgemeinerung den Umgang mit Inferenzstatistiken unter Berücksichtigung der Einschränkungen statistischer Modelle erfordert. Modelle sollen einem bestimmten Zweck dienen und Zusammenfassungen darstellen, die oft nützlich, aber nicht ganz genau sind. Anschließend wird die Datenexploration besprochen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung grafischer Methoden vor der numerischen Exploration liegt und darauf hingewiesen wird, wie wichtig es ist, den Daten große Aufmerksamkeit zu schenken. Der Zweck der Exploration besteht darin, das Verständnis Ihres Datensatzes zu erleichtern, bevor statistische Modelle erstellt werden.

Teil 6

• 05:00:00 Es wird betont, wie wichtig es ist, in der Datenwissenschaft mit Grafiken zu beginnen. Durch die Verwendung von Grafiken kann man ein Gefühl für die Daten bekommen, auf Anomalien prüfen und Variablen analysieren. Es werden verschiedene Arten von Grafiken vorgeschlagen, darunter Balkendiagramme, Boxplots und Streudiagramme, die je nach Art der zu analysierenden Variablen verwendet werden können. Darüber hinaus werden auch multivariate Verteilungen diskutiert und es wird darauf hingewiesen, dass die Verwendung von 3D-Grafiken mit Vorsicht angegangen werden sollte.
  
  
• 05:05:00 Der Redner diskutiert die Einschränkungen von 3D-Grafiken und die Vorteile der Verwendung einer Plotmatrix. Der Sprecher erklärt, dass 3D-Grafiken zwar nützlich sein können, um Cluster in drei Dimensionen zu finden, sie jedoch im Allgemeinen schwer zu lesen und verwirrend sind. Die Plotmatrix hingegen bietet ein viel einfacher lesbares Diagramm und ermöglicht eine mehrdimensionale Anzeige. Der Redner betont die Bedeutung der grafischen Datenerkundung als entscheidenden ersten Schritt bei der Datenerkundung und schlägt den Einsatz schneller und einfacher Methoden wie Balkendiagramme und Streudiagramme vor. Der zweite Schritt umfasst explorative Statistiken oder numerische Untersuchungen von Daten, die robuste Statistiken, Resampling-Daten und Datentransformationen umfassen.
  
  
• 05:10:00 Der Redner diskutiert die Prinzipien robuster Statistiken, Resampling und Transformation von Variablen. Sie erläutern, wie Resampling empirische Schätzungen der Stichprobenvariabilität ermöglicht, und erwähnen verschiedene Techniken wie Jackknife, Bootstrap und Permutation. Der Redner stellt außerdem Tukeys Kräfteleiter vor, die eine Möglichkeit bietet, Variablen zu transformieren und Schiefe und andere Probleme zu beheben. Anschließend erklären sie, wie deskriptive Statistiken dazu beitragen können, eine Geschichte über Daten zu erzählen, indem sie mithilfe einiger Zahlen eine größere Datensammlung darstellen. Der Redner erörtert verschiedene Maße für das Zentrum oder die Position einer Verteilung, wie etwa den Modus, den Median und den Mittelwert.
  
  
• 05:15:00 Der Redner erörtert die Maße, die zur Beschreibung der Streuung eines Datensatzes verwendet werden, einschließlich Bereich, Perzentile, Interquartilbereich, Varianz und Standardabweichung. Der Bereich ist einfach die Differenz zwischen den höchsten und niedrigsten Werten im Datensatz, während der Interquartilbereich der Abstand zwischen den Werten des ersten und dritten Quartils ist. Varianz ist die durchschnittliche quadratische Abweichung vom Mittelwert eines Datensatzes und Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz. Der Referent liefert auch Beispiele dafür, wie jede Kennzahl anhand eines kleinen Datensatzes berechnet wird.
  
  
• 05:20:00 Der Redner diskutiert verschiedene Maße der zentralen Tendenz und Variabilität, einschließlich der Reichweite, des Interquartilbereichs (IQR), der Varianz und der Standardabweichung. Er erklärt, dass die Reichweite zwar leicht zu berechnen sei, aber durch Ausreißer beeinflusst werden könne. Der IQR wird häufig für verzerrte Daten verwendet, da er Extreme ignoriert. Varianz und Standardabweichung sind am wenigsten intuitiv, aber am nützlichsten, da sie in viele andere Verfahren in der Datenwissenschaft einfließen. Der Redner spricht auch über die Form der Verteilung und weist auf die verschiedenen Variationen wie symmetrisch, schief, unimodal, bimodal und gleichmäßig hin. Abschließend stellt er das Konzept der Inferenzstatistik vor und erörtert den Unterschied zwischen Populationen und Stichproben sowie die beiden allgemeinen Inferenzansätze: Testen und Schätzen.
  
  
• 05:25:00 Der Redner führt in die Inferenzstatistik ein, bei der es darum geht, Daten aus einer größeren Population zu sammeln und Stichprobenfehler durch Testen oder Schätzen von Parameterwerten anzupassen. Die größte Herausforderung der Inferenzstatistik liegt in der Stichprobenvariabilität, die sich auf die Interpretation der zugrunde liegenden Grundgesamtheit auswirkt. Anschließend befasst sich der Referent mit Hypothesentests, die in der wissenschaftlichen Forschung, der medizinischen Diagnostik und anderen Entscheidungsprozessen eingesetzt werden, um Theorien zu testen und die Wahrscheinlichkeit des zufälligen Auftretens beobachteter Unterschiede zu bestimmen. Die beiden Arten von Hypothesen sind die Nullhypothese, die keinen systematischen Effekt annimmt, und die Alternativhypothese, die das Vorhandensein eines solchen Effekts annimmt. Der Abschnitt schließt mit einem Überblick über die Standardnormalverteilung, die in der statistischen Analyse verwendet wird.
  
  
• 05:30:00 Der Dozent erklärt das Konzept des Hypothesentests und seine möglichen Fallstricke. Beim Testen von Hypothesen werden die Z-Scores der Daten berechnet und entschieden, ob die Nullhypothese beibehalten oder abgelehnt werden soll. Der Prozess kann jedoch zu falsch-positiven und falsch-negativen Ergebnissen führen, die davon abhängig sind, dass die Nullhypothese abgelehnt bzw. nicht abgelehnt wird. Der Dozent betont, wie wichtig es ist, bei der Berechnung falsch-negativer Ergebnisse auf der Grundlage verschiedener Elemente des Testrahmens sorgfältig vorzugehen. Obwohl es Kritik am Hypothesentest gibt, bleibt er in vielen Bereichen sehr nützlich. Der Dozent geht dann auf die Schätzung ein, die eine Schätzung für einen Parameter liefern soll und immer noch ein inferenzielles Verfahren ist. Konfidenzintervalle sind ein gängiger Schätzansatz, der sich auf wahrscheinliche Werte für den Grundgesamtheitswert konzentriert.
  
  
• 05:35:00 Das Video bespricht Konfidenzintervalle und die drei allgemeinen Schritte zu ihrer Schätzung. Der erste Schritt besteht darin, ein Konfidenzniveau auszuwählen, normalerweise 95 %, das einen Bereich wahrscheinlicher Werte liefert. Der zweite Schritt beinhaltet einen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Präzision. Das Video zeigt den Unterschied zwischen genauen und präzisen Schätzungen und das ideale Szenario ist sowohl genau als auch präzise. Der letzte Schritt besteht darin, das Konfidenzintervall richtig zu interpretieren. Die statistisch genaue Interpretation besteht darin, das Intervall in Satzform anzugeben, während die umgangssprachliche Interpretation die Wahrscheinlichkeit beschreibt, dass der Bevölkerungsmittelwert innerhalb dieses Bereichs liegt. Das Video endet mit einer Demonstration zufällig generierter Daten, die den Bevölkerungsmittelwert enthalten und wie viele Stichproben erforderlich sind, um den wahren Bevölkerungswert in ein Konfidenzintervall einzubeziehen.
  
  
• 05:40:00 Die Faktoren, die die Breite eines Konfidenzintervalls beeinflussen, werden erklärt, einschließlich des Konfidenzniveaus, der Standardabweichung und der Stichprobengröße. Das Tutorial bietet grafische Beispiele, um zu veranschaulichen, wie jeder der Faktoren die Größe des Intervalls beeinflusst und wie die Variabilität der Daten in die Schätzung einbezogen wird. Die Methode der kleinsten Quadrate (Ordinary Least Squares, OLS), die gebräuchlichste Methode, wird ebenso vorgestellt wie Maximum Likelihood (ML), eine Methode zur Auswahl von Parametern, die die beobachteten Daten am wahrscheinlichsten machen. Der Unterschied zwischen diesen beiden Methoden wird hervorgehoben, wobei OLS als bester linearer erwartungstreuer Schätzer fungiert, während ML als eine Art lokale Suche fungiert.
  
  
• 05:45:00 Der Dozent erklärt drei gängige Methoden zum Schätzen von Populationsparametern, darunter gewöhnliche kleinste Quadrate (OLS), Maximum Likelihood (ML) und Maximum A posteriori (MAP), und wie alle drei Methoden miteinander verbunden sind. Anschließend bespricht der Dozent verschiedene Anpassungsmaße für die Übereinstimmung zwischen den Daten und dem erstellten Modell, einschließlich R2, angepasstes R2, -2LL, AIC, BIC und Chi-Quadrat sowie deren Variationen, die bei der Auswahl der besten Modelle für das Modell hilfreich sind Daten und reduzieren den Effekt der Überanpassung.
  
  
• 05:50:00 Das Video erläutert die Feature-Auswahl und wie sie verwendet wird, um die besten Features oder Variablen auszuwählen, nicht informative oder verrauschte Variablen zu entfernen und das zu erstellende statistische Modell zu vereinfachen, um eine Überanpassung zu vermeiden. Das Hauptproblem bei der Merkmalsauswahl ist die Multikollinearität, die aus der Überlappung zwischen Prädiktoren und der Ergebnisvariablen entsteht. Das Video erläutert verschiedene Möglichkeiten, mit Multikollinearität umzugehen, z. B. Wahrscheinlichkeitswerte, standardisierte Koeffizienten und Variationen der sequentiellen Regression. Allerdings kann es problematisch sein, sich auf p-Werte zu verlassen, da dadurch falsch-positive Ergebnisse aufgebläht werden und schrittweise Verfahren das Risiko einer Überanpassung dramatisch erhöhen. Um diese Probleme zu lösen, stehen neuere Methoden zur Verfügung, z. B. die Gemeinsamkeitsanalyse, die Dominanzanalyse und die relative Wichtigkeitsgewichtung.
  
  
• 05:55:00 Der Redner diskutiert häufige Probleme bei der Modellierung, einschließlich Nichtnormalität, Nichtlinearität, Multikollinearität und fehlende Daten. Nichtnormalität und Nichtlinearität können Maße und Modelle verzerren, da sie die Symmetrie und Unimodalität einer Normalverteilung bzw. einer geradlinigen Beziehung annehmen. Multikollinearität kann sich auf die Koeffizienten im Gesamtmodell auswirken. Eine Möglichkeit, dem Problem zu begegnen, könnte darin bestehen, weniger Variablen zu verwenden oder sich auf Domänenexpertise zu verlassen. Das Problem der kombinatorischen Explosion entsteht, wenn Kombinationen von Variablen oder Kategorien zu schnell für eine Analyse wachsen.
  
  
• 06:00:00 Das Video diskutiert die Herausforderungen im Umgang mit kombinatorischer Explosion, dem Fluch der Dimensionalität und fehlenden Daten in der Datenwissenschaft. Um die erste Herausforderung zu bewältigen, kann man sich auf die Theorie verlassen oder einen datengesteuerten Ansatz wie ein Markov-Ketten-Monte-Carlo-Modell verwenden, um die Bandbreite der Möglichkeiten zu erkunden. Um mit dem Fluch der Dimensionalität fertig zu werden, kann man die Dimensionalität von Daten reduzieren, indem man sie auf einen niedrigerdimensionalen Raum projiziert. Schließlich kann das Problem fehlender Daten zu Verzerrungen und verzerrten Analysen führen und kann durch die Überprüfung von Mustern, die Erstellung neuer Variablen und die Imputation fehlender Werte mithilfe verschiedener Methoden angegangen werden. Auch die Modellvalidierung wird besprochen, und das Video stellt mehrere allgemeine Möglichkeiten vor, diese zu erreichen, einschließlich des Bayes'schen Ansatzes, der Replikation, der Holdout-Validierung und der Kreuzvalidierung.
  
  
• 06:05:00 Der Referent diskutiert verschiedene Methoden zur Validierung statistischer Modelle wie Holdout-Validierung, Kreuzvalidierung und Leave-One-Out-Validierung. Er betont, wie wichtig es ist, zu testen, wie gut das entwickelte statistische Modell in verschiedenen Situationen funktioniert, da dies dazu beiträgt, die Gültigkeit ihrer Analyse und Argumentation zu überprüfen und gleichzeitig Vertrauen in die Nützlichkeit ihrer Ergebnisse aufzubauen. Er betont auch, dass Anfänger beim Einstieg in die Datenwissenschaft die Do-it-yourself-Mentalität berücksichtigen sollten, da einfache Tools wie R und Python den Einstieg erleichtern können und man nicht auf den Beginn modernster Entwicklungen warten muss. Abschließend warnt er die Zuhörer davor, sich vor Trollen im Bereich der Datenwissenschaft in Acht zu nehmen, da es Kritiker gibt, die falsch liegen und einschüchternd wirken können, aber jede Analyse hat ihren Wert, und man sollte aufmerksam zuhören und zielorientiert sein und gleichzeitig auf Wahrscheinlichkeiten achten.
  
  
• 06:10:00 Der Referent schließt den Kurs „Statistik und Datenwissenschaft“ ab, indem er die Lernenden dazu ermutigt, weiterhin Daten zu erforschen und zu analysieren, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Der Referent empfiehlt den Lernenden zusätzliche Kurse, darunter konzeptionelle Kurse zu maschinellem Lernen und Datenvisualisierung sowie praktische Kurse zu statistischen Verfahren in Programmiersprachen wie R, Python und SPSS. Der Redner betont auch die Bedeutung von Fachwissen in der Datenwissenschaft neben Programmier- und quantitativen Fähigkeiten. Letztendlich rät der Referent den Lernenden, „einfach anzufangen“ und sich nicht um Perfektion zu kümmern, da es immer Raum für Verbesserungen gibt.

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Faltungen im Deep Learning – Interaktive Demo-App

Faltungen im Deep Learning – Interaktive Demo-App

Willkommen zur Steeplezer-Demo mit Mandy. In dieser Folge erkunden wir die interaktive Faltungs-Demoanwendung auf deeplister.com, um unser Verständnis der in neuronalen Netzen verwendeten Faltungsoperationen zu verbessern.

Faltungsoperationen sind entscheidende Komponenten in Faltungs-Neuronalen Netzen für die Zuordnung von Eingaben zu Ausgaben mithilfe von Filtern und einem Schiebefenster. Für ein grundlegenderes Verständnis haben wir eine eigene Episode, die die Faltungsoperation und ihre Rolle in neuronalen Netzen erklärt. Konzentrieren wir uns nun darauf, wie wir die interaktive Faltungs-Demoanwendung auf deeplister.com nutzen können, um unser Verständnis dieser Operation zu vertiefen. Auf der Anwendungsseite sehen wir zunächst den oberen Teil und scrollen später nach unten, um den unteren Teil anzuzeigen. Mit der Demoanwendung können wir die Faltungsoperation an einer bestimmten Eingabe in Aktion beobachten und beobachten, wie die Ausgabe abgeleitet wird. Wir haben in der Demo mehrere Möglichkeiten, mit denen wir arbeiten können. Erstens können wir zwischen dem Vollbildmodus umschalten. Zweitens können wir den Datensatz auswählen und die Ziffer auswählen, mit der wir arbeiten möchten, im Bereich von 0 bis 9, da wir MNIST verwenden.

In Faltungsschichten neuronaler Netze werden die Filterwerte während des Trainingsprozesses gelernt, um verschiedene Muster wie Kanten, Formen oder Texturen zu erkennen. In dieser Demo können wir aus verschiedenen Filtersätzen, beispielsweise Kantenfiltern, wählen, um Beispielfaltungen zu beobachten. In unserem ersten Beispiel wählen wir den linken Kantenfilter aus, um ihn auf ein Bild der Ziffer 9 aus dem MNIST-Datensatz anzuwenden. Nachdem Sie diese Optionen konfiguriert haben, können wir mit der Demo fortfahren. Das Eingabebild der Ziffer 9 wird angezeigt, wobei jedes kleine Quadrat ein Pixel und seinen Wert darstellt. Wir konzentrieren uns auf einen 3x3-Pixelblock und den ausgewählten linken Kantenfilter. Die Faltungsoperation umfasst eine elementweise Multiplikation von Eingabe- und Filterwerten, gefolgt von einer Summation, um die endgültige Ausgabe zu erhalten.

Indem wir mit der Maus über jedes Pixel fahren, können wir die Multiplikation zwischen Eingabe- und Filterwerten beobachten. Nachdem wir alle Produkte summiert haben, speichern wir die resultierende Ausgabe unten und stellen das gesamte Bild nach der Faltung dar. Durch Klicken auf die Schrittschaltfläche verschieben wir den Eingabeblock um ein Pixel nach rechts (Schrittweite 1) und führen die Faltungsoperation erneut durch. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis wir die endgültige Ausgabe erreichen. Wir können die Demo auch abspielen, um diese Vorgänge zu automatisieren, und sie anhalten, um bestimmte Pixel zu überprüfen.

Die Ausgabe stellt positive Aktivierungen als orangefarbene oder rote Pixel dar, die auf die vom Filter erkannten linken Kanten hinweisen. Negative Aktivierungen werden als blaue Pixel angezeigt, die die rechten Kanten darstellen. Typischerweise wird eine Wertaktivierungsfunktion auf die Faltungsausgabe angewendet, die positive Werte beibehält und negative Werte auf Null setzt. Indem wir mit der Maus über die Ausgabewerte fahren, können wir sie mit den entsprechenden Eingabe- und Filterwerten korrelieren. Die resultierende Ausgabe ist eine Sammlung positiver Aktivierungen, die linke Kanten darstellen. Wir können den Rest der Demo abspielen, um die endgültige Ausgabe anzusehen. Um den gegenteiligen Effekt zu demonstrieren, wechseln wir zu einem Filter für die rechte Kante, was zu derselben Ausgabe mit vertauschten positiven und negativen Pixeln führt.

Als weiteres Beispiel wechseln wir zum Fashion MNIST-Datensatz und wählen ein T-Shirt-Bild aus. Durch Anwenden eines „oberen“ Kantenfilters können wir die Erkennung von Ober- und Unterkanten beobachten.

Schauen Sie sich gerne die verschiedenen Beispiele in der Demo auf deeplister.com an, um Ihr Verständnis von Faltungsoperationen zu vertiefen. Vielen Dank fürs Zuschauen. Weitere Inhalte finden Sie auf unserem zweiten Kanal „The Blizzard Vlog“ auf YouTube. Vergessen Sie nicht, beeplezer.com für den entsprechenden Blog-Beitrag zu besuchen und überlegen Sie, dem Deep Blizzard Hive Mind beizutreten, um exklusive Vergünstigungen und Belohnungen zu erhalten.

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Was ist Deep Learning? (DL 01)

Was ist Deep Learning? (DL 01)

Willkommen beim Deep Learning! Ich bin Bryce und freue mich, Ihnen dabei zu helfen, mehr über dieses heiße Thema in der Informatik zu erfahren. Deep Learning ist in unserem täglichen Leben allgegenwärtig. Die Algorithmen, die Ihr Gesicht erkennen, Ihre Sprache verstehen und Inhalte auf Ihrer Lieblingsplattform empfehlen, basieren alle auf Deep Learning.

Aber was genau ist Deep Learning? Dabei kommen neuronale Netze und differenzierbare Programmierung für maschinelles Lernen zum Einsatz. Neuronale Netze sind Rechenmodelle, die vom Verhalten von Neuronen im Gehirn inspiriert sind. Sie bestehen aus Knoten, die Neuronen darstellen, und gerichteten Kanten, die Verbindungen zwischen ihnen darstellen, wobei jede Kante ein Gewicht hat, das ihre Stärke angibt. Neuronen können die gewichteten Eingaben ihrer Nachbarn zusammenfassen, um zu bestimmen, ob sie aktiviert werden.

Beim maschinellen Lernen, das an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft liegt, geht es darum, automatisch intelligente Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Im Gegensatz zur traditionellen Informatik, in der Algorithmen darauf ausgelegt sind, Probleme direkt zu lösen, können beim maschinellen Lernen die Datenbeispiele die Eingaben und Ausgaben des Problems definieren. Anschließend implementieren wir Algorithmen, die aus dem Datensatz die Lösung ableiten.

Probleme des maschinellen Lernens können als Regression oder Klassifizierung kategorisiert werden. Bei der Regression wird auf eine Funktion geschlossen, die kontinuierliche Eingaben kontinuierlichen Ausgaben zuordnet, beispielsweise eine lineare Regression. Bei der Klassifizierung hingegen werden Eingabepunkten diskrete Bezeichnungen zugewiesen, beispielsweise das Ableiten von Entscheidungsgrenzen.

Deep Learning ermöglicht es uns, komplexe Probleme zu lösen, die Aspekte der Regression und Klassifizierung kombinieren. Zur Objekterkennung gehört beispielsweise das Erlernen einer Funktion, die ein Bild als Eingabe verwendet und Begrenzungsrahmen und Beschriftungen für Objekte innerhalb des Bildes ausgibt.

Um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, verwenden wir den Gradientenabstieg, eine Technik, die eine Funktion minimiert, indem sie ihrem Gradienten folgt. Dies erfordert eine Differenzierung der Aktivierungen des neuronalen Netzwerks. Aktivierungsfunktionen wie Stufenfunktionen eignen sich nicht zur Differenzierung, daher verwenden wir glatte Näherungen wie die Sigmoidfunktion.

Die Prinzipien des Trainings neuronaler Netze und der differenzierbaren Programmierung gehen über Deep Learning hinaus. Wir können uns Neuronen als einfache Rechenprogramme vorstellen, die gewichtete Summen ausführen und Aktivierungsfunktionen anwenden. Dies führt zum Konzept der differenzierbaren Programmierung, bei der mathematisch bearbeitbare und differenzierbare Funktionen in Deep-Learning-Modelle integriert werden können.

In diesem Kurs beginnen wir mit einfachen neuronalen Netzen, um die Grundlagen des maschinellen Lernens und des stochastischen Gradientenabstiegs zu verstehen. Wir werden nach und nach die Komplexität erhöhen, indem wir tiefe neuronale Netze und allgemeine differenzierbare Programmierung erforschen. Unterwegs üben wir die Verwendung von Deep-Learning-Bibliotheken, besprechen Einschränkungen und Nachteile und bereiten Sie darauf vor, Deep-Learning-Modelle für reale Probleme zu entwerfen, anzuwenden, zu bewerten und zu kritisieren.

Am Ende des Semesters sind Sie für die Bewältigung spannender Herausforderungen mit Deep Learning gerüstet und verfügen über ein umfassendes Verständnis seiner Anwendungen und Auswirkungen.

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Deep-Learning-Voraussetzungen (DL 02)

Deep-Learning-Voraussetzungen (DL 02)

Um in einem Deep-Learning-Kurs erfolgreich zu sein, benötigen Sie einen Hintergrund in Informatik und Mathematik. Insbesondere sollten Sie Kurse in Datenstrukturen, linearer Algebra und Multivariablenrechnung belegt haben. Lassen Sie uns die Bedeutung jeder dieser Voraussetzungen genauer untersuchen.

Für diesen Bachelor-Studiengang im Bereich Informatik ist ein Programmierhintergrund von entscheidender Bedeutung. Datenstrukturen dienen als Voraussetzung dafür, dass Sie über ausreichende Programmiererfahrung verfügen. Das Verständnis von Konzepten im Zusammenhang mit der algorithmischen Effizienz in Datenstrukturen wird ebenfalls hilfreich sein.

In diesem Kurs verwenden meine Videos hauptsächlich Pseudocode oder drücken mathematische Berechnungen aus. Allerdings erfordern die Aufgaben eine Programmierung sowohl in Python als auch in Julia. Python wird häufig für Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch verwendet, sodass Sie sich mit diesen Tools vertraut machen können. Julia hingegen eignet sich hervorragend dazu, die Lücke zwischen Mathematik und Informatik zu schließen und das Verständnis der Funktionsweise neuronaler Netze zu erleichtern.

Aus mathematischer Sicht werden wir Konzepte aus der linearen Algebra und der Multivariablenrechnung nutzen. Allerdings sind die spezifischen Konzepte, auf die wir uns konzentrieren werden, nur ein Bruchteil dessen, was normalerweise in diesen Kursen gelehrt wird. Wenn Sie nur einen dieser Kurse belegt haben, sollten Sie die notwendigen Konzepte aus dem anderen relativ schnell nachholen können.

In der linearen Algebra ist es wichtig, mit der Matrixschreibweise vertraut zu sein. Deep Learning umfasst Operationen an Vektoren, Matrizen und höherdimensionalen Arrays (Tensoren). Kenntnisse im Umgang mit Matrix-Vektor-Produkten, der Anwendung von Funktionen auf Matrizen und Vektoren sowie Operationen wie Punktprodukten und Normen sind erforderlich.

Multivariablenrechnung ist entscheidend für das Verständnis von Gradienten, einem Schlüsselkonzept, das im gesamten Kurs verwendet wird. Sie sollten sich mit der Berechnung von Gradienten und der Berechnung partieller Ableitungen auskennen, indem Sie Regeln verwenden, die Sie in der Grundrechnung gelernt haben, etwa die Produktregel und die Quotientenregel.

Wenn Sie sich über Ihre Kenntnisse in linearer Algebra oder Multivariablenrechnung unsicher sind, stelle ich Ihnen eine Playlist mit Videos von Grant Sanderson zur Verfügung, die Ihnen dabei helfen, diese Themen aufzufrischen. Die hervorgehobenen Videos in der Playlist behandeln die spezifischen Konzepte, die wir im Kurs verwenden werden.

Indem Sie sicherstellen, dass Sie über solide Kenntnisse in diesen vorausgesetzten Fächern verfügen, sind Sie gut darauf vorbereitet, die Aktivitäten und Aufgaben in der ersten Kurswoche in Angriff zu nehmen und beim Deep Learning erfolgreich zu sein.

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Was kann ein einzelnes Neuron berechnen? (DL 03)

Was kann ein einzelnes Neuron berechnen? (DL 03)

Neuronale Netze bestehen aus zahlreichen Knoten mit einer Vielzahl von Verbindungen. Um sie besser zu verstehen, konzentrieren wir uns auf ein einzelnes Neuron und untersuchen seine Fähigkeiten, die Arten von Modellen, die es darstellen kann, und wie diese Modelle trainiert werden können.

Ein Knoten in einem neuronalen Netzwerk empfängt Eingaben und führt eine einfache Berechnung durch, um eine numerische Ausgabe zu generieren. Diese Berechnung umfasst zwei Schritte: Zuerst werden die Eingaben mit entsprechenden Gewichten multipliziert und aufsummiert; Anschließend wird die Summe der gewichteten Eingaben durch eine Aktivierungsfunktion geleitet, um die Ausgabe zu erzeugen.

Mathematisch wird die Ausgabe durch Anwenden einer Aktivierungsfunktion (bezeichnet als f) auf die Summe der gewichteten Eingaben erhalten. Daher ist die Ausgabe das Ergebnis der Anwendung der Aktivierungsfunktion auf die Summe jedes Gewichtes, multipliziert mit der entsprechenden Eingabe, plus einem Bias-Term.

Der Bias ermöglicht, dass die Summe ungleich Null ist, selbst wenn alle Eingaben Null sind. Wir können uns die Vorspannung als ein weiteres Gewicht vorstellen und sie durch einen zusätzlichen Pfeil darstellen, der in den Knoten eintritt. Jedes Neuron führt eine gewichtete Summe über seine Eingaben durch, aber verschiedene Neuronen können unterschiedliche Aktivierungsfunktionen haben.

Für ein einzelnes Neuronenmodell sind zwei bemerkenswerte Aktivierungsfunktionen lineare Funktionen und Stufenfunktionen. Die lineare Aktivierungsfunktion ermöglicht es dem Neuron, eine Regression durchzuführen, während die Schrittfunktion ihm die Durchführung einer Klassifizierung ermöglicht.

Im Fall eines Neurons mit einer einzelnen Eingabe wird die gewichtete Summe der Eingaben berechnet, indem die Eingabe mit der Gewichtung multipliziert und der Bias hinzugefügt wird. Die gewählte lineare Aktivierungsfunktion y = x ermöglicht es uns, jede lineare Funktion von x1 mithilfe der Parameter Gewicht (w1) und Bias (b) auszudrücken. Somit kann dieses Neuron jede lineare Funktion mit einer eindimensionalen Eingabe (x1) und einer eindimensionalen Ausgabe (y) berechnen.

Wenn das Neuron mehr Eingaben hat, erstreckt sich die Abbildung auf mehrdimensionale Eingaben, bleibt aber eine lineare Funktion, die für die Regression geeignet ist. Allerdings wird die Visualisierung der Funktion mit zunehmender Eingabedimension zu einer Herausforderung.

Bei einem Neuron mit zwei Eingängen wird als Aktivierung die Sprungfunktion verwendet. Die gewichtete Summe der Eingaben wird weiterhin berechnet und die Aktivierung geht von Null auf Eins über, wenn die Summe positiv wird. Die Aktivierung kann mithilfe einer stückweisen Funktion beschrieben werden, und die Entscheidungsgrenze zwischen den Eingaben, die zu einer Ausgabe von 0 oder 1 führt, liegt dort, wo die gewichtete Summe der Eingaben gleich Null ist. Dieser Aufbau eignet sich für Klassifizierungsaufgaben, bei denen die Eingaben basierend auf der Ausgabe des Neurons als 0 oder 1 gekennzeichnet werden.

Um eine Regression oder Klassifizierung mit einzelnen Neuronen durchzuführen, benötigen wir einen Datensatz, der aus Eingabe-Ausgabe-Paaren besteht. Die gewählte Aktivierungsfunktion hängt davon ab, ob der Ausgang binär (0 oder 1) oder kontinuierlich ist. Die Dimensionalität der Eingabebeispiele bestimmt die Anzahl der Eingaben und Gewichtungen im Einzelneuronenmodell.

Beim Training eines neuronalen Netzwerks oder eines einzelnen Neurons muss eine Verlustfunktion definiert werden, die die Abweichung des Modells von den Daten quantifiziert. Für Regressionsaufgaben kann die Summe der quadrierten Fehler verwendet werden, während Klassifizierungsaufgaben mit binären Ausgaben andere geeignete Verlustfunktionen verwenden können.

Das Ziel des Trainings besteht darin, die Parameter (Gewichte und Bias) so zu aktualisieren, dass der Verlust minimiert und die Genauigkeit des Modells verbessert wird. Der Gradientenabstieg ist eine gängige Optimierungstechnik, die verwendet wird, um die Parameter zu aktualisieren und den Verlust zu reduzieren.

Im nächsten Video werden wir uns mit dem Konzept des Gradientenabstiegs befassen und wie es Parameteraktualisierungen erleichtert, um die Leistung des Modells zu verbessern.