Uvod u činjenice o strojnom učenju i radni listovi

Većina ljudi možda nije svjesna, ali strojno učenje radi iza kulisa kako bi naš život bio bolji. Prisutan je posvuda – u proizvodima koje koristimo i uslugama koje koristimo. Ova lekcija pomoći će nam da steknemo osnovno razumijevanje strojnog učenja i kako ono funkcionira u svijetu oko nas. Koristit ćemo dvije platforme, Machine Learning for Kids i Scratch.

Pogledajte datoteku činjenica u nastavku za više informacija o strojnom učenju ili alternativno, možete preuzeti naš paket radnih listova Uvod u strojno učenje od 28 stranica za korištenje u učionici ili kućnom okruženju.

Ključne činjenice i informacije

Definiranje strojnog učenja

• U našem digitalnom svijetu, količina podataka koju trenutno imamo može biti ogromna.
• Razmislite o broju slika, videa, dokumenata, audio i slično koji su prisutni na svakom računalu diljem svijeta; teško je itko zamotati glavu oko ove ideje.
• Strojno učenje je moćan alat koji pomaže ljudima da sve to shvate. Ljudi ne trebaju kodirati ili ručno pisati pravila za obradu podataka i postizanje onoga što treba učiniti. Oni mogu osposobiti modele strojnog učenja da rade umjesto njih, štedeći vrijeme, trud i resurse.
• Yufeng G, programer iz Google Clouda, opisuje strojno učenje na najjednostavniji način, to jest 'koristiti podatke za odgovaranje na pitanja'.
• Ova se ideja može podijeliti na 2 dijela: korištenje podataka za treniranje modela strojnog učenja i korištenje rezultata za donošenje zaključaka ili predviđanja koja mogu pomoći u rješavanju specifičnih problema u stvarnom svijetu.
• Zbirka činjenica i informacija iz kojih uče modeli strojnog učenja nazivaju se podaci o obuci.
• Što god da radimo, mi stvaramo podatke. Kada idemo online kupovati, raditi domaću zadaću ili jednostavno surfati webom, ostavljamo digitalne otiske koji govore nešto o nama.
• Te podatke mogu koristiti modeli strojnog učenja na poslu za donošenje zaključaka ili predviđanja o stvarima koje bi nas mogle zainteresirati ili poslužiti našim potrebama. Model nekako može reći je li ovaj film nešto što biste željeli pogledati ili je ovaj članak nešto što biste mogli pročitati.
• Što god odlučimo ne raditi, govori puno i o nama kao korisnicima. Zanemarivanje određenih oglasa na platformama društvenih medija ili odluka da ne gledate određeni videozapis na YouTubeu stvaraju podatke kojima se hrane modeli strojnog učenja.
• Kupnja robe i usluga od tvrtki izvan mreže također može stvoriti podatke.
• Tri najčešće vrste strojnog učenja su tehnologija prepoznavanja lica, tehnologija prepoznavanja govora i samovozeći automobili.
• Kako bismo bolje razumjeli ovaj koncept, koristit ćemo dvije platforme – Machine Learning for Kids i Scratch.
• Strojno učenje za djecu izvrstan je alat za mlade ljude za stjecanje praktičnog iskustva u obuci modela strojnog učenja. Oni mogu primijeniti ove modele obuke na druge digitalne projekte i graditi nevjerojatne stvari.
• Za početak posjetite web-stranicu Machine Learning for Kids. Možete kreirati račun ili ga isprobati bez registracije.
• Kliknite 'Dodaj novi projekt' za nastavak.
• Imenujte svoj novi ML projekt i odaberite koju vrstu podataka želite da obrađuje: tekstove, slike, brojeve ili zvuci . Kliknite 'Kreiraj' za nastavak.
• Bit će vam prikazan popis vaših projekata. Kliknite na svoj trenutni projekt za početak.
• Ovo su tri koraka u izgradnji vašeg modela strojnog učenja. Redoslijed je s lijeva na desno.
• Idite na korak 1 i počnite trenirati svoj model. Morate prikupiti podatke o treningu koji su vam potrebni. Na primjer, želite napraviti model koji prepoznaje vaše lice. Dodajte novu oznaku i unesite svoje ime. Dodajte podatke prema uputama. Budući da se ovaj projekt odnosi na prepoznavanje slika, sve što trebate učiniti je povući i ispustiti svoje slike u kantu.
• Cilj je imati što više podataka. U ovom slučaju bolje je imati dvije kante, jednu s vašim imenom, a drugu s oznakom 'ne (vaše ime)'. Prikupite podatke za ovo dvoje.
• Nakon što prikupite sve svoje podatke, kliknite 'Natrag na projekt' u gornjem lijevom kutu. Prijeđite na korak 2.
• U ovoj fazi, vaš ML model će naučiti primjere. Kliknite 'Obučite novi model strojnog učenja' da biste to učinili. Tražit će od vas da dodate podatke kako bi ih mogao obraditi pomoću novog modela koji ste upravo napravili. Vidjet ćete je li uspješan ili ne.
• Nakon što potvrdite da radi ispravno, sada možete nastaviti na korak 3.
• Odaberite Scratch 3.0 kao svoju platformu za kodiranje. Kliknite 'idi na Scratch 3.0' da započnete svoj projekt kodiranja.
• Scratch 3.0 će vam pružiti blokove ML kodiranja koji će vam pomoći u primjeni vašeg ML modela.
• Zaslon se sastoji od 7 glavnih dijelova:
  • Kartice – prebacite se s palete blokova na okno kostima (gdje možete urediti kostim svojih spriteova) ili okno zvuka (odaberite i uredite zvuk).
  • Stadij – prikazuje vaše sprite (likove) u akciji nakon što ste gotovi s kreiranjem skripti.
  • Informacije o pozornici – gdje možete pronaći informacije o pozornici.
  • Područje skripte – gdje sastavljate blokove kodiranja za stvaranje skripti.
  • Alatna traka – sadrži različite kontrole u vašem projektu.
  • Paleta blokova – svi blokovi koji se mogu koristiti za programiranje vaših spriteova
  • Sprite Info – gdje možete pronaći informacije o svojim spriteovima.

Učenje blokova scratch kodiranja

• U paleti blokova postoji sedam kategorija:
• Pokret – Ovi blokovi kontroliraju kretanje vaših sprijtova.
• Izgled – Ovi blokovi mijenjaju izgled vaših spriteova i pozadine.
• Zvuk – Ovi blokovi kontroliraju zvukove u vašem projektu.
• Događaji – Ovi blokovi signaliziraju početak skripte. Oni govore spriteu kada treba učiniti ono što je navedeno u skripti.
• Kontrola – Ovi blokovi pomažu osigurati da se skripte izvršavaju.
• Sensing – Ovi blokovi pomažu u otkrivanju različitih elemenata u vašem projektu, npr. ako vaš sprite dodiruje središnju boju ili objekt.
• Operatori – Ovi blokovi dodaju izračune ili jednadžbe vašem projektu.
• Varijable – Ovi blokovi sadrže vrijednosti u vašem projektu, npr. rezultati igre, mjerač vremena.
• Moji blokovi – To su prilagođeni blokovi koji drže operacije za određeni sprite, npr. želite stvoriti blok animacije 'skoka' za sprite. Blok skokova možete prilagoditi formiranjem skripte koja čini da vaš sprite skače. Ovaj postupak možete pohraniti u odjeljak MOJI BLOKOVI i ponovno ga koristiti.
• Odabir pozadine za svoj projekt – Idite na informacije o pozornici i zadržite pokazivač miša iznad prikazat će se četiri opcije: Odaberi, Slikaj, Iznenadi i Prenesi. Odaberite 'Odaberi' i odvest će vas do kataloga pozadine. Odaberite jedan klikom na taj sprite.
• Odabir spritea – Naš zadani sprite je Scratch Cat. Ako želite promijeniti sprite, idite na Sprite info i kliknite gumb za smeće iznad Scratch Cat. Zatim zadržite pokazivač miša iznad gumba. Pokazat će vam četiri opcije: Odaberi, Slikaj, Iznenadi i Prenesi. Odaberite 'odaberi' i odvest će vas do kataloga spritea. Kliknite na sprite po svom izboru.
• Uređivanje pozadina i spriteova – Kliknite karticu Kostim da biste otišli na svoj uređivač. Morate kliknuti sprite ili pozadinu koju želite urediti prije nego što to učinite. Istražite različite dostupne alate. Također možete dodati još kostima odabirom iz biblioteke, crtanjem ili učitavanjem slika kao kostima.
• Dodavanje zvukova vašem projektu – Kliknite karticu Zvukovi da biste dodali, uredili i prenijeli zvučne efekte na sprite ili pozadinu.
• Programiranje vašeg spritea – Dodajte svoje blokove kodiranja u područje skripte. Sastavite ih kako biste stvorili svoju skriptu. Imajte na umu da je redoslijed blokova važan. Sprite će se ponašati u skladu s tim. Pratit će blokove od vrha do dna.
• Pokretanje vašeg programa – Kliknite gumb zelene zastavice na vrhu pozornice.
• Da biste naučili kako koristiti blokove ML kodiranja u Scratchu, slijedite vodič koji se nalazi u radnim listovima Smart Bedroom.

Uvod u radne listove za strojno učenje

Ovo je fantastičan paket koji uključuje sve što trebate znati o strojnom učenju na 28 stranica s dubinom. Ovi su Radni listovi Uvod u strojno učenje spremni za korištenje koji su savršeni za podučavanje učenika o strojnom učenju koje djeluje iza kulisa kako bi naš život bio bolji. Prisutan je posvuda – u proizvodima koje koristimo i uslugama koje koristimo. Ova lekcija će nam pomoći steći osnovno razumijevanje strojnog učenja i kako ono funkcionira u svijetu oko nas. Koristit ćemo dvije platforme, Machine Learning for Kids i Scratch.

558 anđeoski broj

Potpuni popis uključenih radnih listova

• Što je strojno učenje?
• U stvarnom životu
• Prikupljanje podataka
• Istraživanje i organiziranje podataka
• Zaključivanje iz podataka
• Izrada predviđanja
• Pametna spavaća soba 1
• Pametna spavaća soba 2
• Pametna spavaća soba 3
• Dodatni izazov za pametnu spavaću sobu

Povežite/citirajte ovu stranicu

Ako referencirate bilo koji sadržaj na ovoj stranici na vlastitoj web stranici, upotrijebite kod u nastavku da navedete ovu stranicu kao izvorni izvor.

Veza će se pojaviti kao Uvod u činjenice i radne tablice o strojnom učenju: https://kidskonnect.com - KidsKonnect, 4. prosinca 2020

Koristite uz bilo koji nastavni plan i program

Ovi su radni listovi posebno dizajnirani za korištenje s bilo kojim međunarodnim kurikulumom. Možete koristiti ove radne listove takve kakve jesu ili ih uređivati ​​pomoću Google Slidesa kako biste ih učinili specifičnijim za vaše vlastite razine sposobnosti učenika i standarde kurikuluma.

ljetne aktivnosti za djecu u zatvorenom prostoru

Podijelite Sa Svojim Prijateljima: