Відео

Es kommt natürlich etwas darauf an. Man sollte jetzt nicht unbedingt für jede kleine Sache eine neue Variable definieren. Aber wenn es der Übersichtlichkeit dient und evtl. auch den CMake Code vereinfacht, finde ich persönlich schon, dass es zum guten Stil gehört, eigene CMake Variablen zu definieren. Insbesondere wenn man ein CMake Package bereitstellt, ist es häufig recht nützlich, eigene CMake Variablen zu definieren, sodass der Nutzer des Packages diese verwenden kann.

Natürlich hast du recht, boolesche Algebra ist viel einfacher als die Verwendung eines neuronalen Netzes wie hier im Beispiel gezeigt. Niemand würde das so verwenden. Vielleicht ist das nicht ganz klar geworden, aber ich möchte hier nur ein möglichst simples, nachvollziehbares Beispiel zeigen, wie ein neuronales Netz funktioniert. Dafür fand ich persönlich die boolesche Algebra ganz passend.

@@codingwithmagga Sorry habe sehr lange nach gescheiten Videos gesucht, aber finde immer nur einfache Erklärungen

Wonach suchst du denn genau? In meinem Beispielvideo zeige ich zumindest etwas komplexere Sachen. Ansonsten kann man auch mal bei 3b1b vorbeischauen.

Tut mir leid, dass du das Video so nicht schauen kannst. Ich persönlich finde ein wenig Hintergrundmusik immer ganz nett und habe es deshalb auch eingebaut. Ich habe das auch in fast allen Videos drin und da bist du auch bisher der Erste, der das nicht gut findet. Zumindest der Erste, der es so kommentiert, müsste man sagen. Aber ich behalte das für zukünftige Videos natürlich im Auge, wenn da mehr Leute Probleme mit haben.

Ein Zischen habe ich jetzt selbst über den Laptop nicht gehört, aber dass der Ton nicht optimal ist, ist sicher richtig. Besser bekomme ich ihn mit meinem Mikro und meinen bescheidenen Kenntnissen bei der Audioaufarbeitung leider nicht hin. Habe es auch mal mit AI Audio Aufarbeitung versucht, aber da klang es, zumindest für mich, fast identisch, als wenn ich es selbst mache. Evtl. gibt das Mikro vielleicht auch einfach nicht mehr her....

@@codingwithmagga Zischen ist evtl. nicht der richtige Ausdruck. Ein Rode NT-USB oder ähnliches gibt es evtl. gebraucht. Es würde deine Videos aufwerten.

Danke für den Tipp, welches Mikro da geeignet wäre :). Derzeit ist aber privat bei mir so viel los, dass ich aktuell keine Videos produziere. Wenn sich das noch einmal ändert, schaue ich mir das noch einmal genauer an.

Der lila Teil gibt den Übergang von einem Zustand s_i in einen anderen Zustand s_j bei der Ausführung einer Aktion a_k an. So liegt zum Beispiel im Video an der genannten Stelle die Wahrscheinlichkeit vom Zustand s_1 erneut in den Zustand s_1 bei Ausführung der Aktion a_1 zu kommen bei 0,1, und unter den gleichen Voraussetzungen in den Zustand s_3 zu gelangen bei 0,9. Ich denke, das ist auch das, was du meintest, oder?

@@codingwithmagga dann sprichst du hier über die sog. *Wertefunktion*?! => Wertfunktionen geben eine Einschätzung darüber ab, wie gut es für einen Agenten ist, sich in diesem Zustand zu befinden und eine bestimmte Aktion in diesem Zustand durchzuführen. Zusätzlich kann ein Diskontierungsfaktor verwendet werden, um die Vorteile zukünftiger Aktionen zum gegenwärtigen Zeitpunkt zu bewerten. Der Diskontierungsfaktor gibt die Wahrscheinlichkeit an, einen Belohnungszustand in der Zukunft zu erreichen. Dies hilft dem Agenten, seine Aktionen genauer nach der erwarteten Belohnung auszuwählen. Der letzte Satz trifft vor allem auf dein Beispiel zu wenn man sich die gegebene Rewards dazu anschaut und mit den Lila Werten vergleicht. Wie siehst du das?

Nein, nach der gegebenen Definition spreche ich hier nicht über die Wertfunktion, da hier keine Angabe darüber erfolgt, wie gut es für den Agenten ist, sich in einem Zustand zu befinden. Der lila Teil ist eine Modellierung der Umgebung, die Wertfunktion wird vom Agenten während des Trainings "erlernt". In dem Beispiel wird quasi implizit eine bereits erlernte Wertfunktion angenommen, nach der sich der Agent/Roboter bewegt. Mathematisch ausformuliert oder anderweitig dargestellt habe ich die Wertfunktion in diesem Video nicht. Im Beispiel ist der lila Teil ab 9:50 genannt, wenn man sich nach einer Aktion in verschiedenen Zuständen befinden kann.

@@codingwithmagga okay vielen Dank. Das habe ich zwar jetzt nicht verstanden aber wie dem auch sei....

Vielleicht noch ein wenig anders formuliert: Es gibt unterschiedliche Arten von Wertfunktion, je nachdem wie man den Agenten trainiert (mathematisch gesehen). Im Endeffekt gibt die Wertfunktion aber an, welcher Zustand und welche Aktion gut bzw. schlecht in der jeweiligen Situation sind. Diese Funktion erlernt der Agent während des Trainings. Der lila Teil ist eine Annahme (welche z. B. auf Messungen beruhen kann) des Modellieres/Programmierers über das Umfeld, indem sich der Agent/Roboter befindet. Zum Beispiel könnte man aus Versuchen ermitteln, dass ein Saugroboter nur in 90% der Fälle den Boden korrekt reinigt. Das könnte man dann wie im Video bei 10:10 gezeigt modellieren.

Sehr gerne :) Ich nutze im Video und sonst meist auch den Qt Creator. Den gibt es auch für Ubuntu. Das Video ist damals auf Ubuntu 20.04 entstanden, glaube ich. Ich bin nicht sicher, ob ich die SYSTEM Frage richtig verstehe. Also du kannst einen beliebigen Pfad statt "include" angeben. Generell ist die Angabe eines absoluten Pfades wie "~/local/amiga-gcc" aber eher nicht zu empfehlen, zumindest nicht, wenn das Programm auch auf anderen System kompiliert werden soll. Das Ganze klingt auch nach einem include Ordner für eine Bibliothek. Wie man eine Bibliothek einbindet, zeige ich in den folgenden Videos dieser Reihe genauer. Vll. hilft dir das auch weiter. Mehrere Pfade einfach durch ein Leerzeichen trennen, also target_include_directories( cmake_tutorial_08 PRIVATE include include2 include3 )

@@codingwithmagga Top! Danke für die schnelle Antwort! Ich werde die *.h Dateien einfach in verschiedene include Ordner in der Ordnerstruktur legen und dann mit Leerzeichen trennen, da es tatsächlich mehrere unterschiedliche Plattformen betrifft. Cross Compiler ist von Bebbo installiert und wird mit dem Amiga cmake Toolchain gefüttert. Das scheint sogar zu funktionieren. AmigaOS 3.2 plus PiStorm für den A1200 sind meine Motivation, ein wenig zu experimentieren und ggf. sogar etwas zu portieren. Jedenfalls sind die Videos schon einmal sehr hilfreich gewesen, um die cmakelist.txt lesen und verstehen zu können. Danke dafür! VG Enrico

@@enrico8916 Klingt auf jeden Fall spannend. Sowas in der Richtung habe ich selbst noch nicht gemacht. Freut mich, wenn ich helfen konnte :). Wenn noch weitere Fragen auftauchen, kannst du dich gerne nochmal melden.

Danke schön!

Es kommt natürlich schon darauf an, wie die Daten erhoben wurden. Wenn man genau weiß, dass manche Daten mehrfach vorkommen können, dann sollte man diese natürlich nicht löschen. In der Praxis werden aber häufig Daten aus verschiedenen Quellen herangezogen oder manuell erhoben. Hier können Fehler passieren, Daten versehentlich doppelt übernommen werden etc. Dann macht das Löschen wieder mehr Sinn. Zusammengefasst: Es kommt also darauf an :).

Vielen Dank! :)

Danke schön :) Ja, das mit der Aussprache habe ich inzwischen bemerkt^^ Falls noch mal neue Videos kommen sollten, wird das nicht mehr vorkommen.

You are definitely right. With English audio, I would reach a larger audience. But I have not enough time to create an English and German version of my videos. Additionally, there are already many English videos about my topics and far less in German. Take a look at the video description at the point "Quellen", where you can find some of them.

Hi und vielen Dank :) Mir war HuggingFace bisher nicht bekannt, sieht auf jeden Fall sehr interessant aus. Die Anfrage ist natürlich schon recht speziell. Ich habe erstmal noch ein paar andere Videos zu dieser Reihe geplant. Ich habe mir deine Idee aber auf jeden Fall einmal notiert und komme nach Möglichkeit darauf zurück. Wenn sich natürlich noch einige andere Leute finden, die sich speziell dafür interessieren würden, würde ich das Video dann natürlich auch eher prdouzieren.

Danke schön! :) Leider fehlt mir aktuell etwas die Zeit, daher wird es bis zu einem neuen Video noch etwas dauern.

@Eron-dx9dn Hi, freut mich, dass dir meine Arbeit gefällt :). Tatsächlich ist gerade ein weiteres Machine Learning Video kurz vor der Fertigstellung, ich hoffe, dass ich es in 1-2 Wochen hochladen kann. Ich habe auch noch weitere Videos in Planung, aber leider aktuell wenig Zeit um diese zu erstellen. Also ja, es soll noch mehr Content kommen, nur halt sehr langsam.

@@codingwithmagga ich freue mich darauf!

Danke schön :).

Sehr gerne und danke schön!

Sehr gerne und vielen lieben Dank! 😌

Wahnsinn, vielen lieben Dank 😍😍😍

Häufig nimmt man einen Teil der Daten (5-10 %) komplett aus der Berechnung heraus, um diese später als Testdaten nutzen zu können. Die restlichen Daten (hier als Trainingsdaten bezeichnet) werden mittels k-folds in Trainings- und Validierungsdaten aufgesplittet. Zugegeben taucht hier zweimal der Begriff Trainingsdaten auf, was vermutlich nicht ganz optimal ist, aber spontan fällt mir da auch kein besserer Begriff ein.

b3 hat nur 2 Parameter, damit kommt man dann auf 29 :).

@immobilien-makler Was genau verwirrt dich den in diesem Video? Also das Immobilienbeispiel aus dem ersten Video fällt unter den Punkt lineare Regression. Die anderen Regressionsmodelle zeigen im Grunde nur andere Möglichkeiten auf Immobilienpreise vorherzusagen. Der Grundgedanke bleibt eigentlich immer der gleiche: Aus den Features x (etwa die Wohnfläche einer Immobilie) eine Vorhersage y (etwa den Preis einer Immobilie) vorherzusagen.

Sehr gerne und danke schön!

Ich kenne Scala jetzt persönlich nicht, aber Python hat sich vermutlich deshalb durchgesetzt, weil sie einfach zu erlernen und anzuwenden ist. Viele Machine Learning Bibliotheken sind auch in Python verfasst bzw. bieten eine Python Schnittstelle, wie etwa TensorFlow. Bei TensorFlow ist jedoch so, dass die Berechnungen in einem C++-Backend durchgeführt werden. Auf StackOverflow gibt es dazu auch eine echt gute, deutlich ausführlichere Antwort: stackoverflow.com/questions/35677724/tensorflow-why-was-python-the-chosen-language

@liveyourproject6038 Danke und sehr gerne! Wenn dein Problem noch bestehen sollte, lass uns in Video #2 weiter darüber sprechen.

Du hattest die Frage ja unter einem anderen Video bereits gestellt. Lass uns da weiter darüber diskutieren und versuchen das Problem zu lösen.

Das klingt merkwürdig. Ich nehme an, du willst eine statische Bibliothek bauen? Welchen Compiler verwendest du? Wie sieht die Ausgabe von CMake aus?

Stimmt, im Vergleich zu anderen Videos ist die Stimme tatsächlich etwas leiser als sonst. Ich werde bei den nächsten Videos noch mal genauer darauf achten.

Gerne 😊

Hi @KimM2023, geht es darum, mathematisch einen Zugang zum Thema Machine Learning zu bekommen? Oder eher ein Video, indem die Anwendung von KI im Alltag gezeigt wird, mit etwas (mathematischem) Hintergrundwissen?

Danke schön :)

Danke schön! Freut mich, wenn ich helfen konnte. :)

Interessante Frage muss ich sagen :D. Thematisch habe ich mich damit allerdings nie beschäftigt. Sogenannte DNA-Computer sind zwar schon etwas länger theoretisch betrachtet worden, die Forschung steckt aber noch in den Anfängen. Hier werden DNA-Stränge als Speicher- und Verarbeitungsmedium eingesetzt, siehe auch de.wikipedia.org/wiki/DNA-Computer. Ob sich DNA aber in ein künstliches neuronales Netz integrieren lässt, bezweifle ich doch ein wenig. Schließlich stellt ein neuronales Netz in gewisser Weise (wenn auch sehr weit vereinfacht) ein menschliches Gehirn dar, während die DNA als Erbgut ja andere Aufgaben übernimmt. Also wäre dann wohl eher die Verbindung mit Neuronen eines tierischen Gehirns möglich, aber auch das stelle ich mir nicht wirklich realistisch vor.

Sehr gerne und danke!

Danke schön :)

Danke schön :) Den Wertebereich von f(x) hätte ich noch angeben können, ja. Das kommt natürlich auch ganz darauf an, welche Funktion oder besser gesagt, welches Verfahren man zur Approximation der Daten verwendet. Interessant für dich ist dann vielleicht das sechste Video über lineare Regression ua-cam.com/video/Gqd1laCdWh0/v-deo.html, im zweiten Teil zeige ich wie man mit mehreren Features x_i rechnet. Für den nicht linearen Fall gibt es auch ein Video: ua-cam.com/video/xsU15RRcwpA/v-deo.html Im größeren Zusammenhang für neuronale Netze gibt es noch die Videos #12 und #13 dieser Reihe.

Super! Vielen Dank. Schaue ich mir in Kürze an und gebe dir eine Rückmeldung.@@codingwithmagga

Ja, das kenne ich :D. Hoffe, die Videos sind hilfreich :)

Danke schön!

Im Grunde ist die hier gezeigte Regression auch eine Form von KI, aber natürlich keine sonderlich komplexe. Ich weiß jetzt nicht genau, was du mit allen Parametern und allen Kombinationen meinst, jedenfalls erzeugt diese Regression Vorhersagen (Preis eines Hauses) auf Basis eines Inputs (Wohnfläche). Damit ist es eine sehr einfache Form einer künstlichen Intelligenz, die quasi Antworten auf eine sehr spezielle Frage liefert: "Was ist der erwartete Verkaufspreis auf Basis der Wohnfläche eines Hauses?" Natürlich lässt sich das nicht mit neuronalen Netzen zur Bilderkennung oder etwa Chat-GPT vergleichen, die natürlich deutlich näher an dem dran sind, was man sich unter einer KI vorstellt.

@@codingwithmagga ist das nicht nur reine mathematik? Ein Taschenrechner ist doch keine KI oder? Mit Parametern meine ich folgendes: ich kann Häuserpreis und Fläche in ein X Y Diagramm einzeichnen und dann eine Linie oder Kurve erkennen und diese Funktion für eine Prognose nutzen. Aber wie baue ich da jetzt noch das Kriterium Anzahl Nachbarn ein? Das könnte ich doch nur in einem 2. X Y Diagramm. Da würde ich z.b. sehen dass die Anzahl Nachbarn keinen Einfluss auf die Fläche hat, aber den Preis reduziert. Wie kann ich das Wissen das nun kombinieren?

Also im Endeffekt ist ein neuronales Netz auch nur reine Mathematik und die ist gar nicht mal so komplex :D Ein Taschenrechner würde ich nicht als KI ansehen. Schließlich führt dieser nur Rechenoperationen auf Basis von Benutzereingaben aus. Da ist keine wirkliche Intelligenz dahinter. Die Grenze, ab wann etwas als KI gilt, ist aber auch nicht fest definiert und da gibt es sicherlich Meinungsunterschiede. Das Wissen lässt sich zum Beispiel in einem 3D Diagramm kombinieren, in dem auf der x1-Achse die Wohnfläche, auf der x2-Achse die Anzahl der Nachbarn und auf der y-Achse den Preis aufträgst. Du kannst auch noch mehr Features nutzen, aber dann wird die grafische Darstellung schwierig bis unmöglich. Vielleicht hilft dir hier mein Video zur linearen Regression weiter: ua-cam.com/video/Gqd1laCdWh0/v-deo.html. Da zeige ich zwar nur die Kostenfunktion auf Basis der Features, aber die Idee dahinter lässt sich auf dieses Szenario übertragen. Dort wird auch beschrieben, wie man eine lineare Regression mit mehreren Features löst. In dem folgenden Artikel aegis4048.github.io/mutiple_linear_regression_and_visualization_in_python sieht man solche 3D Diagramme, die auf zwei Features basieren.

@@codingwithmagga danke 👍😃

Sehr gerne, danke schön!

Danke schön! :) Ich nutze die manim community version: www.manim.community/ Das ist eine python Bibliothek, mit der man schon ziemlich viele Sachen anstellen kann :) Ursprünglicher Entwickler der Bibliothek ist 3Blue1Brown (www.youtube.com/@3blue1brown), der stellt noch coolere Sachen damit an als ich :D

@@codingwithmagga WoW, Präsentationen via Hochsprache? -- Valhalla🤟 ( Da hätt ich au selber draufkommen können🤣) Gleich ma durchrattern 😁 Danke!

@@Jupiter-Optimus-Maximus Gerne! :D

Danke schön! :)

Danke und sehr gerne!

Sehr gerne :)