Çocuklara Makine Öğrenimi Tanıtımı

Makine Öğrenmesi Kullanımı ve Çıktıları 

Bu yazımızda sizinle makine öğrenimi hakkında konuşmak istiyorum. Özellikle, eğitim bağlamında makine öğrenimi ve sınıfta nasıl tanıtılabileceği hakkında sizinle konuşmak istiyorum.

Üç ana noktayı ele almaya çalışacağım.
İlk olarak, makine öğrenimi ile ne demek istediğimi hızlı bir şekilde ayarladım.
Sonra bunu yapmamızın neden önemli olduğuna inandığım hakkında konuşmak istiyorum.
Son olarak, makine öğrenimini erişilebilir bir şekilde nasıl etkili bir şekilde tanıtabileceğimizin pratiklikleri hakkında konuşmak istiyorum.
Öyleyse ne ile başlayalım.
(Makine öğrenimi, çeşitli teknikleri ve teknolojileri kapsayan geniş bir şemsiye terimdir. Bu adaleti yapmamın bir yolu yok, bu yüzden gelen korkunç aşırı basitleştirici için özür dileriz!)

Bu Scratch.
Hepinizin buna aşina olduğunu biliyorum ve bugün bundan birkaç kez bahsettik.
Scratch, programlama arkasındaki fikri açıklamayı amaçlamaktadır. Programlamanın, bir bilgisayarın yapmasını istediğiniz karmaşık bir görevi almak ve bunu bir dizi özel adım olarak tanımlamakla ilgili olduğunu öğretir.
Bir dizi basit blok arasından seçim yapma ve bunları bir araya getirme, çocuklara programlama kavramı için erişilebilir bir görsel metafor vermektir.

Makine Öğrenimi biraz farklıdır.
Makine öğrenimi ile, bilgisayarın karmaşık bir görevi yerine getirmesini sağlamak için, o görevin bir dizi örneğini toplarsınız.
Bilgisayar bu görevin nasıl verileceğini, verilen örneklerden öğrenir.

Örneğin, size nasıl bir topa tekme atılacağını öğretmek istediğimi söyleyin.
Geleneksel bir programlama yaklaşımında, size bir dizi ayrıntılı talimat veririm.
Sana ayağını ne kadar geriye kaldıracağını söylerdim. Size ayak bileğinizi hangi açıda koyacağınızı söylerdim. Dizinizi ne kadar bükeceğinizi söylerdim. Bacağınızı hareket ettirmek ne kadar hızlı.
Sana tam olarak ne yapmanı istediğimi, ne yapmanı istediğimi, ne kadar hızlı yapmanı istediğimi ve bir şeyler yapman gereken sırayı söylerdim.

Bir makine öğrenimi yaklaşımı olarak, size bir topa vurmak için birçok örnek göstereceğim.
Belki bir topa vuran farklı insanların örnekleri.
Belki de farklı tipte topa vuruyorlar.
Size ne yapacağınızı söylemek yerine, zaten topa vurabilen insanların toplanmış örneklerinden öğrenmenizi isterim.

Çabuk bir kenara.
Bu alanda çok fazla metafor kullanıyoruz. Öğrenmek, eğitmek ve öğretmek gibi kelimeler kullanırız.
Ancak bunlar duygu ve bilince sahip makineler değildir. Ve onlar bizim gibi öğrenmiyor ya da düşünmüyorlar.
Söylediğim şey, metaforları yardımcı olurken kullanmak harika - ama tam olarak aynı değil ve çok fazla taşınmamak önemlidir.

Bunu akılda tutarak, daha teknik bir örnek deneyelim.
Okul için kendi e-posta spam filtrenizi yapmak istediğinizi düşünün.
Programlamayı kullanarak yapmaya karar verdiniz. Spam e-postalarını bir bilgisayarın izleyebileceği bir dizi adıma ayırırsınız - kurallara dayalı bir yaklaşım olarak tanımladığımız şey.
Diyelim ki bir Nijeryalı aldatmaca ile böyle bir e-posta aldınız.
Böylece programınıza Nijerya'dan spam olduğunu belirten herhangi bir e-posta yazan bir kural eklersiniz.

Ancak bu, meslektaşınızın Nijerya'daki olası bir Coğrafya projesi hakkındaki e-postasını hazırlıyor.
Böylece kurallarınıza geri dönüp, yalnızca Nijerya ve paradan bahseten e-postaların spam olması için değiştirirsiniz.
İş arkadaşlarınızdan gelen e-postalar güvende!

Ancak şimdi, cep telefonu ağınızdan yurtdışındayken aramaların ücreti hakkında e-postalar. Hangi yaz geliyor gerçekten yararlı olurdu!
Mesele şu ki, bunu doğru kurallar dizisini manuel olarak tanımlamak zor.
Ve yavaş.
Ve acı verici.
Ve kurallar kümesi zamanla büyüdükçe büyüdükçe, yönetilmesi gerçekten zorlaşır. Eklediğiniz yeni kurallar, bir ay önce eklediğiniz kurallarla çelişir veya bunları ihlal eder.

Tekrar başlıyorsunuz ve bu sefer makine öğrenimini kullanıyorsunuz.
Aldığınız e-posta türlerine ilişkin bir dizi örnek toplarsınız.
Onları okudunuz ve iki yığın halinde sıralıyorsunuz.

Bir yığın halinde spam e-postalar. Diğerinde yasal olmayan spam olmayan e-postalar.
Bu örnekleri, spam e-postasının nasıl göründüğünü tanıyabilmek için bilgisayarı eğitmek için kullanırsınız.
Bu, bilgisayarın daha önce gösterdiğim hataların aynısını yapmayabileceği anlamına gelmez.
Spam yığınındaki her spam e-posta bir Nijeryalı aldatmaca e-postasıysa ve spam olmayan yığında Nijerya'ya referans içeren bir e-posta yoksa, bilgisayarın Nijerya'ya yapılan referansların bir e-posta anlamına geldiğini öğrenmesi için makul bir şans vardır. spam.
Öğrenmesi gereken deneyimlere dayanarak, neden olmasın?
Ancak, Nijerya'dan bahsetmeyenler de dahil olmak üzere çeşitli spam türlerini spam yığınına eklediyseniz ...
Ve Nijerya'dan söz eden birkaç tanesi de dahil olmak üzere çeşitli spam olmayan e-postalar eklediyseniz, o zaman…
Daha sonra bilgisayar bunu nasıl yapacağınızı öğrenme şansı daha yüksek olacaktır.

Bu her yerde yaygınlaşıyor. Makine öğrenimi her yerdedir. Makine öğrenme sistemlerini her gün kullanıyorsunuz.
Spam filtreleri iyi bir örnektir.
Siri, Google Asistan ve Alexa gibi yardımcılar da öyle.
Bir dili diğerine çeviren sistemler - manuel olarak çevrilmiş belgelerin örnekleri konusunda eğitilmiş.
Telefon klavyemdeki otomatik öneri, daha sonra hangi kelimeyi yazmak isteyebileceğimi gösteriyor - daha önce yazdıklarımın örnekleri üzerine eğitilmiş.
Kredi kartı sahtekarlığı tespiti - Aslında ben olmayabilecek bir satın alma işlemini tanımak için satın alma düzenlerim konusunda eğitilmiş.
Ve çok daha fazlası.
Ve bu sadece tüketici alanında.

İş alanında makine öğrenimi her yerde.
Bugün müşteriler için yaptığımız hemen hemen tüm projeler, bir yerde makine öğrenmenin bir kısmını içerecektir.
Bu, artık beyaz katlardaki doktoraların münhasır alanı değil - bu teknolojiye bazı temel teknik becerilere sahip herkes erişebilir.
Bir iPhone uygulaması oluşturabiliyorsanız makine öğrenimini kullanabilirsiniz.
Ve giderek daha çeşitli görevleri yerine getirmenin en etkili ve verimli yolu haline geliyor.

Yani… bu yoldan çıkan şey.
Ama neden bu tür şeyleri çocuklara tanıtmalıyız?

İlk olarak, eğlenceli.
Bir argümanın ne kadar zorlayıcı olduğundan emin değilim, ama gerçekten olmalı.
Bir bilgisayarı eğitmek, nasıl öğrendiğini görmek, neyin yanlış gittiğini ve nasıl geliştiğini öğretmeyi ve değiştiğini görmeyi öğrenmek eğlencelidir.
Ama bunun yeterli bir sebep olmadığını varsayarsak, bunu denemek ve yıkmak istiyorum.
Bugün öğrettiğimiz çocuklar çok çeşitli roller üstlenecek - ve bence şimdi sadece geliştiriciler veya teknisyenler gibi bariz olanları değil, hepsini makine öğrenimine tanıtmanın faydaları var.
Size birkaç örnek vereyim.

Bazıları yeni nesil teknolojinin mucidi olmaya devam edecek.
Bugün bile yaklaşamadığımız daha büyük sorunları çözebilecek bir sonraki makine öğrenme sistemlerini icat edecekler.
Teknolojiyi ileriye doğru hareket ettirmek için onlara ihtiyacımız var ve belki de bugün onlara makine öğrenimini tanıtmak, onunla oynamalarına izin vermek, onu deneyimlemek, anlamak - belki de hayal güçlerini harekete geçirecek ve ömür boyu buluş ve yaratıcılığı başlatacak olan şey budur.

Bazıları kodlayıcı, geliştirici, yapımcı ve inşaatçı olmaya devam edecek.
Daha önce bu şeylerin nasıl daha kolay ve daha kolay hale geldiğinden bahsettim. Bu kesinlikle zamanla artacaktır.
Yarın uygulamalarının yaratıcılarının makine öğrenmesini nasıl uygulayacağını bilmesi gerekecek, bu yüzden bugün bunları onlara tanıtmak ve neyin mümkün olduğunu düşünmek, tüm yaşamlarımızı kolaylaştıracak uygulamalar ve sistemler oluşturmaya başlamalarını sağlıyor.

Sorun çözücüler.
Kodlama, makine öğrenimini kullanmanın tek yolu değildir.
Bunu kullanacak olanlar sadece geliştiriciler değil.
SPSS ve Watson Analytics gibi birkaç IBM de dahil olmak üzere, şu anda oluşturulan araçlardan bazıları daha çok elektronik tablolara benziyor. Ancak girdiğiniz verilerdeki kalıplardan öğrenen elektronik tablolar.
Bu sadece geleceğin süper teknoloji kod maymunlarına öğretmemiz gerektiğini düşündüğüm bir şey değil. Onları gelecekteki araç setlerinde yarının sorunlarını çözmek için kullanmaları gereken bir araçla tanıştırmakla ilgilidir.
Ve daha da önemlisi, problemleri bu şekilde çözmeyi düşünmelerini öğretmek.

Bu sadece teknolojiyi icat edecek veya inşa edecek insanlarla ilgili değil.
Bazıları politika yapıcı haline gelecek.
Bunlardan bazıları yasa yapıcılar olacak - ve makine öğrenimi gittikçe daha fazla hayatımıza dokundukça, yasa yapıcılarımıza bu teknolojinin nasıl çalıştığını ve neler yapabileceğini ve ne gibi etkileri olduğunu anlamalarına ihtiyacımız olacak. İnovasyonu ve gelişimi desteklerken uygun korumaların sağlanabilmesi için bunu anlamaları gerekir.
Ama bu sadece kanun yapıcılar değil. Politika yapıcılar arasında hastane kurulları, şirket yöneticileri, hayır kurumları mütevelli heyetleri, okul yöneticileri ve çok daha fazlası bulunmaktadır.
Makine öğrenimi günlük yaşamda gittikçe daha fazla şey için kullandığımız bir araç haline geldikçe, kararları veren insanlara nasıl kullanılabileceğini ve kullanılması gerektiğini anlamaları gerekiyor.

Ve bu yarının halkı telafi edecek herkesi etkiliyor. Topluluğumuzun gelecek nesli.
Kamusal alanda makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi sahibi olmamız önemlidir - çünkü her şey etrafımızdadır. Hepimizi etkiler ve hepimizin en azından bunun farkında olmamız gerekir.

Kısmen bu sadece onu tanımakla ilgilidir.
Birlikte çalıştığım okul gruplarından birindeki bir öğrenci Netflix'te bir şey derecelendirdiklerinde, onlara bir program öğrenme sistemi öğretmek için bir makine öğrenme sistemi eğitimi verip vermediklerini sordu. Tam olarak bu kelimeleri kullanmadılar - nasıl sorduğunu unutuyorum - ama esasen özü buydu. Bu şeylerin onların etrafında olduğunu anlamaya başlamışlardı.
Harikaydı.

Kısmen kamuoyundaki tartışmaları bilgilendirmekle ilgili.
Bu birkaç yıl önce oldu. Google'dan, fotoğrafta tanıdıklarına göre fotoğraflarınızı sizin için otomatik olarak etiketleyen ve birkaç kişiyi goril olarak etiketleyen makine öğrenimi tabanlı bir sistem.
Google'ı örnek olarak söylemeye biraz ihtiyatlıyım, çünkü açık olalım, hepimiz bu tür bir hata yaptık ve bir kereden fazla.

Ama bu viral oldu.
Sosyal medyada öfkeli bir tepki vardı ve bildiğiniz bir sonraki şey Google'ın ırkçı olduğu sanılıyor.
Bu, birçok nedenden dolayı gerçekten talihsizdi.
İlk olarak, takıma gelen takıma ve şirkete yöneltilen öfke haksızlıktı. Bunu yapmak için aracı programladıkları oldukça saçma suçlamalar yapıldı. Araca siyahi insanlara goril demelerini söylemişlerdi.
Google Fotoğraflar'da çalışan kimseyi tanımıyorum, ancak muhtemelen ırkçı olmadıklarını varsayarak oldukça rahatım. Muhtemelen siyah insanların goril olduğunu düşünmüyorlar.
Genel toplumda makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi sahibi olsaydı, tepkinin bu kadar kızgın olacağını düşünmüyorum.
Fakat bundan da öte, öfkeli tepki, bunun ne gösterdiğine dair mantıklı rasyonel bir tartışma potansiyeli yarattı.
Çünkü ırkçı olduklarını düşünmeme rağmen, sistemlerini nasıl eğittikleri konusunda geçerli bir tartışma olduğunu düşünüyorum.
Örneğin, yüzlerini tanımak için sistemlerini eğitmek için kullandıkları örnek fotoğrafların tümü veya hatta çoğu beyaz olsaydı, sistemin farklı renkli tenli insanları tanımada o kadar etkili olmaması mümkündür. Beyaz adamlar tarafından beyaz adamlar tarafından seçilen özellikler kullanılarak beyaz adamlar tarafından yazılıyorsa, beyaz adamlar tarafından toplanan bir dizi örnekle… belki de bu tür bir şey sonuçtur.
Şimdi bu sistem üzerinde çalışmadım. Bu saf bir varsayımdır. Burada kesinlikle "belki" diyorum.
Ancak makine öğrenme sistemlerimizin davranışlarının, onları yaratan ve eğiten insanların kültürünü ve yapısını nasıl yansıttığı üzerine bir tartışma - bu değerli bir tartışma olurdu.
Onlara “ırkçı” diye bağırmak - öyle değildi.
Ancak genel tartışmada bu tür bir tartışmayı mümkün kılacak kadar temel bir okuryazarlığımız yok.

Ve bu nispeten önemsiz bir örnek.
Yapmamız gereken daha önemli tartışmalar var.
Kendi kendine giden arabalar. Makine öğrenim sistemlerinin arabalarımızı bizim için sürmesi bizi mutlu ediyor mu?
Bu sistemlere eğitildikleri şekilde uygulanacak değer yargıları nelerdir?
Bunu çevreleyen, insanları düzgün bir şekilde meşgul etmek çok zor olan bir dizi etik sorun vardır.

Veya sağlık.
Makine öğrenmesi gittikçe artan şekilde büyük hastalıkların tanı ve tedavisinde kullanılmaktadır. Onkologlar için - kanser doktorları için - makine öğrenim sistemleri üzerinde yıllarca çalıştık.
Bu konuda kamuoyunda bilinçli bir tartışma başlatmamız gerekiyor. Kısmen, birkaç slayt daha önce söylediğim gibi gelecekteki yasaları ve politika yapıcıları eğitmekle ilgili.
Ama aynı zamanda daha geniş bir kamuoyu tartışmasını mümkün kılmakla da ilgili.

Örneğin, sistem uygun tedavileri tanımlamak üzere eğitildiğinde, örnekler bir farmasötik üreticisi tarafından seçilirse ne olur?
Ya kendi ilaçlarını tavsiye edilecek iyi tedavi örneklerine ve rakiplerinin ilaçlarını etkisiz tedavi örneklerine koyarlarsa.
Makine Öğrenimi sihir değildir. Kesin bir hakikat kaynağı değildir.
Bu sistemler, onları inşa eden ve eğiten insanların önyargılarını yansıtacaktır.
Şeffaflık talep etmeliyiz. Doktorlarımızın kullandığı sistemleri neden bir diğerine göre bir tedavi seçtiklerini açık hale getirmelerini ve nasıl eğitildiklerini görebilmelerini istemeliyiz.
Ancak, genel nüfusta bu teknolojinin bunu etkili bir şekilde talep edebilmesinin etkileri hakkında temel okuryazarlığımız yoktur.

Makine öğrenimini çocuklara tanıtmamız önemlidir. Sadece icat edecek veya onunla inşa edecek olanlar değil (bu çok önemli olmasına rağmen). Ama kullanacak ve ondan etkilenecek olanlar da. Ve hepsi bu.
Şimdi biraz eğlenelim - bunu nasıl yapabildik.
Laboratuarımıza yakın bazı okullarla yaptığımız çeşitli proje örneklerinden - daha geniş çapta erişilebilir olmasını istediğim projelerden ve düşündüğüm şeylerden birkaç örnek vereceğim. okullarınız olabilir.

Çocukların makine öğrenimi hakkında bilgi edinmesinin en iyi yolu, uygulamalı, ilk elden deneyim kazanmalarıdır.
Bir bilgisayarı bir şey yapması için eğitebilirlerse, anlarlar.
Eğer onu neyin daha etkili öğrenmesini ya da ne tür bir eğitimin her şeyi yanlış yaptığını görürlerse, anlarlar.
Doğru şekilde sunulması halinde, temel ilkelere tamamen erişilebilir.

Scratch'a eşdeğer bir şey lazım. Makine öğrenimi kavramı için görsel bir metafor sağlayan kullanımı kolay bir araç.
Birkaç kova kurmalarını ve ardından metin veya resim veya sayı örnekleri toplamasını sağlayan bir şey - bir bilgisayarı onları tanıyabilmek için eğitmek.
Bu projenin canlı bir demosundan geçtim - “nazik” mesajlar ve “ortalama” mesajlar örneklerini toplayarak bir duygu analizi metin sınıflandırıcısı eğitimi için süper hızlı bir demo verdim.

Bunu Scratch'ta karaktere bir mesaj gönderdiğiniz bir oyun yapmak için kullandım, kimin bir şey (ve gülümsüyorlar) ya da demek istedikleri (ve ağladıkları) söylediğinize göre tepki veriyor.
Eğitimi Scratch'ın içinden kullanabiliriz - bu yüzden çocuklara, oluşturdukları makine öğrenme modellerini kullanmaları veya uygulamaları için yepyeni bir yol öğretmek zorunda değiliz. Zaten bildikleri şey üzerine inşa edebilirler - bu, kodlama hakkında zaten öğrendiklerinin üstünde artımlı bir sonraki adım haline gelir.

Veya bu proje - Scratch'da bir Harry Potter Sıralama Şapkası yapabildikleri.
Bu projenin bir demosundan geçtim - Harry Potter kitaplarındaki farklı karakterlerden alıntı örnekleri toplayarak onları okul evine göre sıraladım.
Ve sonra Scratch'ta hangi House'da olman gerektiğini söyleyen bir Sıralama Şapkası karakteri yap.
Beni Hufflepuff'a koydu. İyi mi?

Oyunlar, makine öğrenimini tanıtmanın harika bir yoludur. Çocuklar, normalde kullandıkları kodlamaya yönelik kurallara dayalı yaklaşımı kullanarak zor olacak bir oyun oynayarak çok iyi bildikleri bir işi yapabilmeleri için bilgisayarı eğitebilirler.
Geçen yıl yaptığım Guess Who projesinin bir demosunu gösterdim - “Şapka takıyorlar mı?” Gibi soruları tanımak ve yüz fotoğraflarındaki özellikleri onlara cevap verebilecek kadar iyi tanıyabilmek için bir sistem eğitmek.
Gösterdiğim gibi bir video YouTube'da .

Sohbet botları inşa etmek okullarla yürüttüğümüz bir başka harika projedir.
Bu, mevcut bir projenin veya müfredatın bir parçası haline getirmenin de iyi bir yoludur.
Çocuklar zaten belirli bir konuyu araştırıyorlarsa, bununla ilgili bir sunum hazırlamak yerine, bu araştırmayı yapmanın başka bir yolu, bir soruyu cevaplamak için bir bot yetiştirmek olabilir.
Faith'in baykuşlarla ilgili soruları cevaplamak için eğittiği sohbet botunun canlı bir demosunu verdim - denemek istiyorsanız burada . Neyse ki, öğretmenlerin sorduğu her şeye doğru cevaplar verdi!
Örneğin, çocuklar Vikingler üzerinde bir tarih projesi yapıyorlarsa, bir botu bir Viking olarak yaşamanın nasıl bir şey olduğu hakkındaki soruları cevaplamak için eğitebilirler. Ne tür yiyecekler yediklerini ya da ne giydiklerini sorabilirsiniz. Hala bir tarih projesi, ancak aynı zamanda makine öğrenmesinin nasıl uygulanacağını öğreniyorlar.

Bu harika bir örnek. Aslında (bildiğim kadarıyla) çocuklar tarafından eğitilmiş değildi ama ben yine de bahsetmek istiyorum seviyorum.
Bu, National Geographic'ten bir Tyrannosaurus Rex gibi soruları cevaplayan bir chatbot. Ve çocuklar nasıl yaşadıkları hakkında sorular sorabilirler. Bilgileri etkileşimli hale getirmenin harika bir yoludur.
Şu anda birlikte çalıştığım bir okul, etkileşimli bir okul izahnamesi yapmak için bu tür şeyleri kullanıyor. Okulları hakkındaki soruları cevaplamak için bir sohbet botu eğitiyorlar.

Her şey metinle ilgili değil.
Bunu rakamlarla da yapabiliriz. Bu, ThinkIT adlı bir okul etkinliğinde yaptığımız bir projedir - çocuklar bilgisayar oyunu Top Trumps'ı nasıl oynayacaklarını eğitmişlerdir.
Bu daha önce yazdığım bir proje . Oyun hala ayakta ve çalışır durumda bunu denemeye istiyorsanız!

Resimler, makine öğreniminin hayata geçirilmesinin eğlenceli bir yoludur.
Bu proje bir bilgisayarı taş, kağıt, makas oynayacak şekilde eğitmekle ilgiliydi. Kaya, kağıt ve makas şeklini alarak ellerinin fotoğraflarını çekmek için bir web kamerası kullanmak zorundaydılar. El şekillerini tanımak için bir makine öğrenme modeli eğittikten sonra, web kamerasını kullanarak buna karşı bir oyun oynayabilirler.
Bu proje hakkında daha önce yazmıştım . Oyun hala kullanılabilir bunu denemeye istiyorum.
Tüm bu projelerde harika olan sonuç nihai sonuç değil, çocukların oraya ulaşma şekli.
Örneğin, bu projeyle, onu çalıştırdığım zamanlardan birinde bu süper keskin çocuğum vardı. Onlara daha fazla eğitimin daha iyi olduğunu söyledim, bu yüzden elini "kaya" yumruk şeklinde web kamerasına kadar tuttu ve yaklaşık bir saniyede 15 fotoğraf çekti. Ve sonra “kağıt” ve “makas” için de aynı şey geçerli.
Bir model geliştirdiler ve ilk bitiren ve çok çabuk olmaktan çok memnundular.
Ancak modelleri oldukça korkunçtu. Neredeyse her şeyi yanlış anladı.
Her şeklin neredeyse aynı 15 örneğini topladılar. Topladıkları örneklerin çeşitliliğinin olmaması bir sorundu.
Bu yüzden tekrar denemelerini önerdim, ancak bu kez “fotoğraf çek” i her tıkladıklarında ellerini farklı bir konuma getirdiler. Daha önce olduğu gibi aynı sayıda örnek topladılar, ancak bu sefer farklı açılarda çeşitli el fotoğrafları.
Bu sefer çok daha iyi çalıştı.
Kesinlikle sevdiğim çocuk için bir ah-ha kuruş düşme anı vardı.
Farklı eğitim örneklerinin çeşitliliğinin nasıl ve neden sistemi belirli bir el şeklinin neye benzediğini daha iyi öğrenmesini sağladığını, ancak dürüst olmak gerekirse - mantıklı olanı kendisi için görüyordu.
Ve yürüttüğüm tüm projelerde bunun için çekim yapmaya çalıştım.

Yani, özetlemek gerekirse - Bir şey yapabilmek için bir bilgisayarı eğitmek için örnekler kullandığınız bilgisayarlarla çalışmaya bir tür yaklaşım olarak makine öğrenimini tanıtmaya çalıştım.
Bunu sınıftaki çocuklara tanıtmamızın neden önemli olduğunu düşündüm. Sadece inek olanlar değil. Sadece kodlamayı sevenler değil. Ancak hepsi, en azından çevrelerindeki dünyanın nasıl çalıştığını anlayabilmek ve takdir edebilmek için yeterli temel okuryazarlık vermek.
Ve size bunun tamamen yapılabilir olduğunu göstermeye çalıştım. Doğru şekilde sunulursa, çocukların - ilkokul çağında bile - temel ilkeleri anlayabildiğine ve bu teknolojiyi gerçekten eğlenceli projeler yapmak için kullanabileceğine inanıyorum.

Fikirleri daha ileriye götürmek için hepinizle bu konuda çalışmak isterim. Bu konuda zaten birkaç okulla çalışıyorum, ancak buna daha fazla okul eklemek isterim, bu yüzden katılmak istiyorsanız, lütfen iletişime geçin.
Dinlediğiniz için çok teşekkürler.

KAYNAK:https://dalelane.co.uk/blog/?p=3513