Machine Learning für Softwareentwickler

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Am Gradienten entlang

Im letzten Kapitel haben wir bereits etwas geschafft, auf das wir stolz sein können: Wir haben Code geschrieben, der lernen kann. Sollten wir diesen Code jedoch von einem Informatiker überprüfen lassen, so würde dieser ihn als mangelhaft einstufen. Insbesondere beim Anblick der Funktion train() würde er den Kopf schütteln. »Für diese einfache Aufgabe mag der Code in Ordnung sein«, mag der gestrenge Informatiker sagen, »aber er lässt sich nicht auf reale Probleme skalieren.«

Womit er recht hätte. In diesem Kapitel werden wir zwei verschiedene Dinge tun, damit es nicht zu einer solchen Kritik kommt. Erstens verzichten wir darauf, den Code einem Informatiker zur Überprüfung vorzulegen. Zweitens schauen wir uns die Probleme ...