Wie entsteht die Gerade und die Kurve?
Ben: „Okay, ich glaube ich verstehe jetzt, was die Roboter gemacht haben. Aber wie funktioniert das eigentlich generell? Also nicht nur bei Körpergröße und Geschwindigkeit. Wie lernen die Maschinen eigentlich?"
Beep: „Gute Frage. Das heißt tatsächlich 'Machine Learning' und es läuft immer nach demselben Muster ab."
Schritt 1 – Daten sammeln
Beep: „Zuerst braucht man Datenpunkte. Viele davon. Ein Datenpunkt besteht hier aus zwei Werten: Einem Eingabewert und dem dazugehörigen Ausgabewert. Bei uns: Körpergröße rein, Geschwindigkeit raus. Ein einzelner Datepunkt kann aber auch aus ganz vielen Werten bestehen, wie zum Beispiel Körpergröße, Geschwindigkeit, Schuhgröße und Name!"
Sarah: „Je mehr Datenpunkte, desto besser?"
Beep: „Meistens ja. Mit mehr Datenpunkten ensteht ein zuverlässigeres Modell."
Schritt 2 – Training
Beep: „Dann kommt das Training. Die Maschine schaut sich alle Datenpunkte an und sucht ein Modell. Das Modell ist ein Formel, Kurve oder Gerade, das möglichst gut zu den Daten passt. Dabei geht die Maschine so ähnlich vor, wie ihr das gemacht habt! Ihr habt auch geschaut wie ihr eine Gerade verändern müsst, damit der Fehlerwert möglichst klein wird. Die Maschine macht das genau so. Wenn der Fehlerwert von Veränderung zu Veränderung kleiner wird, wird weiter in die gleiche Richtung verändert, weil sich das Modell so immer weiter verbessert. Wenn der Fehlerwert aber mit einer Veränderung größer wird, dann muss wieder zurück in die andere Richtung gegangen werden, damit das Modell nicht schlechter wird."
Ben: „Und wann hört sie auf?"
Beep: „Wenn sich der Fehlerwert von einer Veränderung auf die andere nicht mehr oder nur noch minimal ändert. Dann ist das Training abgeschlossen und wir haben dann zum Beispiel bei einer Gerade ein lineares Modell, welches durch Machine Learning entstanden ist!"
Schritt 3 – Anwendung
Beep: „Jetzt kann das Modell auf neue Daten angewendet werden. Daten, die es noch nie gesehen hat. Man gibt einen Eingabewert rein und das Modell gibt eine Vorhersage aus."
Sarah: „Wie bei mir. 145 cm als Eingabe und das Modell sagt als Ausgabe, wie schnell ich bin."
Beep: „Genau. Es schätzt. Meistens ist die Schätzung gut, aber nie perfekt. Je kleiner der Fehlerwert, desto besser die Vorhersagen."
