Was Allison wissen sollte, was Sie sagen, ich weiß nicht, welches Internet dieser riesige Computer ist.
War derjenige, der jetzt wirklich groß wird.
Was meinst du.
Das ist genau das, was Sie wissen, worauf Sie schreiben, und ich weiß nicht, dass viele Leute es verwenden und kommunizieren.
Ich denke, dass sie mit ABC-Autoren und Produzenten kommunizieren können.
Allison, kannst du erklären, was Internet ist,
wie toll das ist.
Vor etwas mehr als 20 Jahren wussten die Leute gar nicht, was das Internet war.
Und heute können wir uns nicht einmal vorstellen, dass unser Leben dafür ist.
Willkommen bei den Personen, die ETAs auf diesem Weg verdienen.
Mein Name ist Cora Menko und zusammen mit dem Auftragnehmer hatte Lunda Pontmercy es toll, Sie an Bord
zu haben.
Und heute geben wir Ihnen einen schnellen Überblick darüber, was beklagend ist und warum es gerade jetzt
ankommt.
Also lasst uns anfangen.
Warum haben wir uns diesen Clip angesehen und was ist dieses Foto hier?
Nun, der Clip war von 1994.
Dies ist ein Foto eines Computers von 1980.
Der Grund, warum wir ein bisschen in die Geschichte eintauchen, ist, dass neuronale Netzwerke zusammen
mit tiefem Lernen bereits seit geraumer Zeit existieren und erst jetzt angefangen haben, die Welt
zu beeinflussen.
Aber wenn Sie sich die 80er Jahre ansehen, werden Sie feststellen, dass sie, obwohl sie in
den 60er und 70er Jahren erfunden wurden, wirklich auf einen Trend aufmerksam geworden sind oder den kalten Wind in den 80er Jahren genannt haben.
In diesem Bereich wurde viel geforscht, und alle dachten, dass tiefes Lernen
oder neuronale Netzwerke diese neue Sache sind, die sich auf die Welt auswirken wird.
Alles wird alle Weltprobleme lösen im nächsten Jahrzehnt aus.
Was also geschah, warum haben die neuronalen Netzwerke die Welt nicht überlebt und nicht
verändert?
Der Grund dafür, dass sie einfach nicht gut genug waren, dass sie nicht so gut im Voraussagen
von Dingen sind, ist nicht so gut im Modellieren und unordentlich, nur keine gute Erfindung.
Oder gibt es einen anderen Grund?
Tatsächlich gibt es einen anderen Grund und der Grund liegt vor uns in der
Tatsache, dass die Technologie damals nicht den richtigen Standard für die Erleichterung neuronaler Netzwerke bot, damit neuronale Netzwerke und tiefes
Lernen richtig funktionieren.
Sie benötigen zwei Dinge, die Sie für Daten benötigen, und Sie benötigen viele Daten. Sie benötigen Rechenleistung. Sie benötigen
leistungsfähige Computer, um diese Daten zu verarbeiten und zu vereinfachen. Sie wissen, dass dies funktioniert.
Schauen wir uns also an, wie sich Daten oder Speicherung von Daten im Laufe der Jahre entwickelt haben, und dann schauen wir uns
an, wie sich Technologie entwickelt hat.
Also hier gehts drei Jahre 1956 bis 1980 2017.
Wie viel sah der Speicher 1956 aus?
Nun, es gibt eine Festplatte und diese Festplatte ist nur fünf.
Warten Sie auf eine Megabyte-Festplatte. Auf dem Gabelstapler sind genau fünf Megabyte von der Größe eines kleinen
Raums, in dem eine Festplatte an einen anderen Ort im Flugzeug transportiert wird.
Und so sah die Lagerung im aus.
1956 musste man zahlen, dass eine Firma zweieinhalbtausend Dollar dieser Tage bezahlen musste, um diese Festplatte zu mieten, um
sie zu mieten, ohne sie zu kaufen oder für einen Monat zu mieten.
1980 hat sich die Situation etwas verbessert.
Also hier haben wir eine 10-Megabyte-Festplatte für dreieinhalbtausend Dollar, die immer noch sehr teuer ist und nur
10 Megabyte. Das ist also heutzutage wie ein Foto.
Und heute haben wir 2017 eine 256-Gigabyte-SD-Karte für 150 US-Dollar, die auf Ihren Finger passt.
Und wenn Sie sich dieses Video ein Jahr später oder wie 2019 oder 2025 ansehen, lachen Sie wahrscheinlich alle
zu uns, denn dann haben Sie noch mehr Speicherkapazität.
Es ist jedoch der Punkt, wenn wir sie auf breiter Front miteinander vergleichen
und sogar Preis und Größe berücksichtigen, nur die Kapazität der aktuellen Trends.
So stieg die Kapazität von 1956 bis 1980 etwa um das Doppelte.
Und dann stieg es um das fünfundzwanzigtausendsechshundertfache und das Wissen, dass die Länge der Periode von 1956
bis 1980 24 Jahre von 1980 bis 2013 siebenunddreißig Jahre nicht so verschieden ist, also nicht so
viel Zeitgewinn, aber einen gewaltigen Sprung technologischen Fortschritt.
Und das zeigt, dass dies kein linearer Trend ist.
Dies ist ein exponentielles technologisches Wachstum, und wenn wir den Preis und die
Größe berücksichtigen, werden Sie in Millionenhöhe wachsen.
Und hier haben wir eigentlich eine logarithmische Tabelle.
Wenn wir also die Kosten für die Festplatte pro Gigabyte plotten, werden Sie feststellen, dass dies ungefähr so aussieht.
Wir nähern uns sehr schnell Null.
Jetzt können Sie Speicher für Dropbox und Google Drive erhalten, was Sie nichts kostet.
Cloud Storage und das wird weitergehen, und im Laufe der Jahre wird es sogar noch weiter gehen.
Derzeit untersuchen Wissenschaftler die Verwendung von DNA für die Speicherung.
Und im Moment ist es ziemlich teuer, dass es 7000 Dollar kostet, zwei Megabytes an Daten zu synthetisieren, und 2004 ein weiterer
Gedanke, sie zu lesen.
Aber diese Art erinnert Sie an diese ganze Situation der Festplatte und an das Flugzeug, von
dem Sie wissen, dass dies mit dieser exponentiellen Kurve sehr schnell abgemildert werden wird. In 10 bis 10 Jahren
in nun 20 Jahren werden alle DNA-Speicher verwenden, wenn Wir gehen in diese Richtung.
Und hier sind einige Statistiken dazu, damit Sie es weiter erkunden können. Unterbrechen Sie die Pause des Videos, wenn
Sie mehr darüber lesen möchten.
Dies ist von der Natur dot com.
Grundsätzlich können Sie alle Daten der Welt in nur einem Kilogramm und einem Kilogramm DNA-Speicher speichern oder
etwa 1 Milliarde Terabyte Daten in einem Gramm DNA-Speicher.
Das ist nur etwas, um zu zeigen, wie schnell wir vorankommen und dass deshalb tiefgreifendes Lernen gerade jetzt an Bedeutung
gewinnt, wenn wir endlich an der Stufe sind, an der wir genug Daten haben, um super coole, hoch entwickelte
Modelle zu trainieren.
Damals in den 80ern, als ich Saft zuerst erfunden hatte, war das einfach nicht der Fall.
Und das zweite, worüber wir gesprochen haben, ist die Verarbeitungskapazität. Hier haben wir wieder eine exponentielle Kurve
im logarithmischen Maßstab.
Es ist im Idealfall hier dargestellt, aber auf der rechten Seite, weil es eine Protokollskala ist und sich Computer so entwickelt
haben.
Fühlen Sie sich also frei, die Folie zu posten. Dies wird Moore's Law genannt. Sie haben wahrscheinlich davon
gehört, wie schnell sich die Verarbeitungskapazität von Computern entwickelt hat.
Jetzt sind wir hier irgendwo, wo ein durchschnittlicher Computer für tausend Dollar kaufen
kann, denkt mit der Geschwindigkeit des Gehirns einer Ratte und zwischen zwei und fünf wird die Geschwindigkeit eines Menschen sein
oder 20.23 Uhr und dann bis 2050 oder 2045 es wird alle Menschen zusammen überbieten.
Im Grunde treten wir in die Ära der Computer ein, die extrem leistungsfähig sind und Dinge
schneller verarbeiten können, als wir uns dann vorstellen können.
Und das erleichtert das Lernen.
All dies bringt uns zu der Frage,
was tiefes Lernen ist.
Und Sie haben wahrscheinlich ein Bild oder so etwas gesehen.
Lass uns also eintauchen.
Was ist das tiefgehende Lernen dieses Gentlemans hier Jeffrey Hinton ist als der Pate der tiefen Sache bekannt.
Und er hat in den 80er Jahren tiefes Lernen erforscht, und er hat eine Menge Arbeit geleistet, viele
Forschungsarbeiten, die er gerade im tiefen Lernen veröffentlicht hat.
Er arbeitet bei Google.
Viele der Dinge, über die wir sprechen werden, stammen also tatsächlich von Jeffrey Hinton, und Sie können viel
sehen.
Er hat einige YouTube-Videos.
Er erklärt die Dinge wirklich gut, daher empfehle ich dringend, sie auszuprobieren.
Hinter dem tiefen Lernen steht der Gedanke, das menschliche Gehirn zu betrachten.
Und dieser Typ wird einiges an Neurowissenschaft sein.
In diesen Lernprogrammen versuchen wir, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen.
Und Sie wissen, wir wissen nicht so viel, dass Sie nicht alles über das menschliche Gehirn wissen, aber über
diesen kleinen Mann, von dem wir alle wissen, dass wir ihn nachahmen und neu erstellen wollen.
Und warum ist das.
Nun, denn das menschliche Gehirn scheint eines der leistungsfähigsten Werkzeuge auf diesem Planeten zu
sein, um zu lernen, wie man Fertigkeiten anpasst und sie dann anwendet. Wenn Computer das kopieren könnten, könnten wir
einfach nutzen, was die natürliche Selektion bereits für uns entschieden hat.
Alle diese Algorithmen, die es entschieden hat, sind die besten, die das nutzen werden.
Warum die Fahrradtour neu erfinden?
Mal sehen, wie das funktioniert.
Hier haben wir einige Neuronen, also diese Neuronen, die auf Glas geschmiert und dann unter einem Mikroskop mit
etwas Farbe betrachtet wurden.
Und so sieht man, wie sie aussehen, also haben sie wie ein Körper sie haben diese Äste
und sie haben wie Schwänze und so und so kann man sie sehen wie sie einen Kern in der
Mitte haben, und genau das sieht ein Neuron aus wie im menschlichen Gehirn.
Es gibt ungefähr 100 Milliarden Neuronen zusammen, also handelt es sich um einzelne Neuronen. Dies sind
eigentlich Motoneuronen, da sie größer sind und sie leichter zu sehen sind. Trotzdem gibt
es im Gehirn 100 Milliarden Neuronen.
Und es ist mit bis zu tausend seiner Nachbarn verbunden.
Um Ihnen ein Bild zu geben, sieht es so aus.
Dies ist ein tatsächlicher Datenabschnitt des menschlichen Gehirns.
Und dies ist das Kleinhirn, das sich hinten im Gehirn befindet.
Es ist für mehr Torex verantwortlich, und Sie wissen, dass Sie ein Gleichgewicht haben und einige Sprachfähigkeiten und so
etwas.
Das ist also nur um zu zeigen wie Vorst. Wie viele Neuronen gibt es wie Milliarden,
Milliarden und Milliarden von Neuronen, die alle miteinander
in Verbindung treten.
Das ist es, was wir versuchen werden, neu zu erstellen.
Wie können wir das also in einem Computer neu erstellen?
Nun, wir erstellen eine künstliche Struktur, ein künstliches neuronales Netz, in dem wir Knoten oder Neuronen haben, und wir werden einige
Neuronen als Eingabewert haben. Diese Werte sind also Werte, die Sie über eine bestimmte Situation
kennen.
Sie modellieren zum Beispiel etwas, das Sie vorhersagen möchten, und Sie könnten immer etwas Eingaben haben,
um etwas zu beginnen.
Ihre Vorhersage ist aus, dann wird dies als Eingabeebene bezeichnet.
Dann haben Sie die Ausgabe.
Das ist also von Wert, den Sie vorhersagen möchten oder es ist überraschend, ob jemand die Bank
verlässt oder in der Bank bleibt.
Ist dies eine betrügerische Transaktion, handelt es sich um eine echte Transaktion usw.
Das wird also niedriger ausgegeben.
Und dazwischen haben wir eine versteckte Schicht.
Wie Sie also in Ihrem Gehirn sehen konnten, haben Sie so viele Neuronen, dass Informationen durch Ihre Augen
und die Nase kommen, also im Grunde Ihre Sinne.
Und dann geht es nicht einfach nur um die Ausgabe, bei der das Ergebnis all diese Milliarden und
Milliarden von Neuronen durchläuft, bevor die Ausgabe erraten wird. Dies ist das gesamte Konzept, das dahinter steht, dass
wir das Gehirn modellieren werden .
Wir brauchen also diese verborgenen Schichten, die vor der Ausgabe vorhanden sind, so dass die Eingabe-Lares-Neuronen mit einer
verborgenen Schicht verbunden sind, die Neuronen mit der Ausgabe verbinden.
Das ist also ziemlich cool.
Aber worum geht es?
Wo ist das tiefe Lernen hier oder warum heißt es tiefer nichts tiefer hier drinnen.
Während dies eine Art Option ist, die man als flaches Lernen bezeichnen könnte, wo nicht viel los
ist.
Aber warum nennt man es Ablehnung.
Nun, weil wir das nun auf die nächste Ebene bringen, trennen wir es noch weiter und
wir haben nicht nur einen Treffer und da haben wir viele, viele, viele versteckte Schichten und dann verbinden wir
alles wie im menschlichen Gehirn alles miteinander verbunden.
Und so werden die Eingabewerte wie im menschlichen Gehirn durch alle diese verborgenen Schichten verarbeitet.
Dann haben wir einen Ausgabewert und jetzt reden wir über tiefes Lernen.
Darum geht es beim Lernen auf einer sehr abstrakten Ebene.
Und die weiteren Tutorials, die wir analysieren und tief in das tiefe Lernen eintauchen werden, und am Ende
werden Sie wissen, worum es bei der Planung geht, und Sie wissen, wie sie in Ihren Projekten angewendet werden.
Ich freue mich sehr auf dieses Warten und ich freue mich auf das nächste Tutorial.
Bis dahin tiefes Lernen genießen.