Ein Computer entscheidet sich mit Hilfe eines Entscheidungsbaums, was ein Satz von Regeln ist, mit denen wir Daten in Kategorien aufteilen können (das sieht echt aus wie ein Baum!)
Wie könnte ein Entscheidungsbaum für die Bienenerkennung aussehen? Ziehe die Texte mit der Maus von der Tafel in die leeren Felder.
Um alle Bilder zu analysieren, müssen wir wissen, wie der Computer die Bilder speichert. Oft wird es als Pixelgrafik gespeichert, wobei einzelne Pixel, also kleine, in einem Raster angeordnete Bildelemente, durch Eins und Null beschrieben werden können (zum Beispiel ein rotes Pixel wird dann: rot = 1, grün = 0, blau = 0, usw.).
Deswegen benötigt der Computer andere Regeln, um Bienen zu erkennen. Das sind nicht so ganz die Regeln, die wir in dem Entscheidungsbaum jetzt haben. Die Regeln sollen zu dieser Darstellung der Bilder passen (z.B. 3 schwarze Pixel zusammen sind wahrscheinlich ein Kopf einer Biene, usw.). Allerdings wäre es für einen Menschen schwer, solche Regeln für alle mögliche Pixel-Kombinationen zu definieren.
Du ahnst es schon, denn im Gegensatz zu Menschen könen die Computer nicht gelangweilt sein, sie scannen das Bild einfach Pixel für Pixel und suchen nach diesen Mustern. Davon generieren die Computer eigene Regeln und anhand der Regeln entscheiden sie, was sie wahrscheinlich sehen. Und noch dazu sind sie auch sehr schnell dabei. Du hast Recht wenn du sagst, dass kein Mensch solche Aufgaben gerne manuell erledigt.
Lass es den Computer machen!
Was meinst du? Könnte es sinnvoll sein den Entscheidungsbaum von oben zu modifizieren? Und wie könnte ein Entscheidungsbaum für Pixelgrafiken aussehen?
Wie viele Regeln brauchen wir?
Für ein einziges Bild können wir zwar leicht festlegen, wie die einzelnen Merkmale auszusehen haben. Aber da wir auf den Videoaufnahmen sehr viele Einzelbilder haben, und die Bienen auf jedem Bild ein kleines bisschen anders aussehen, können wir das nicht durch regelbasierte Anweisung lösen. Aber ganz ohne Regeln ... wie geht es dann weiter?