Ich bin über einen sehr interessanten Artikel gestoßen, den ich bei LinkedIn gefunden habe. Es geht um das Lernen. In dem Artikel speziell für Machine Learning. Diese Methoden greifen aber auch für fast alles, was persönlich erlernt werden möchte. Dabei fielen die Begriffe Buttom-up und Top-down. Diese geben soweit die Lernrichtung wieder, auf die ich etwas in diesem Beitrag eingehen möchte.
Für die Buttom-Up Methode wird das Lernen des Autofahren herangezogen. Ohne das wir wissen wie ein Auto eigentlich wirklich funktioniert, fahren viele Menschen Auto. Danach kommt die Kenntnis wie ein Motor funktioniert und wie ein Auto überhaupt ins Rollen gerät. Kurz gesagt wir fangen mit der Praxis an und erweitern unser Wissen mit der Theorie nach und nach. Ganz anders ist die Top-Down Methode. Diese wird zumeist in Schulen und Unis praktiziert. Zuerst erlernt man die Theorie, um danach in der Praxis sein theoretische Wissen an zu wenden. Wie ich fälschlicherweise finde, halten viele die Buttom-Up Methode aber trotzdem für unanfechtbar, denn wie willst du etwas richtig machen, wenn du die Theorie nicht beherrschst? Hier kommt der Zwiespalt für viele, denn die Theorie ist meist trocken. Wie schon vorher erwähnt, ist es hier schwer die Motivation dabei hoch zu halten. Bei der Programmierung und Machinen Learning würde es bei der Top-Down Methode wie folgt aussehen. Zuerst lernt man die Sprache kennen, z.B. Python und was sie auszeichnet. Dann kommt die Struktur, Datentypen, etc. All das kann am Anfang Frustration erzeugen und im Nachhinein eventuell zum Entrüsten der Begeisterung für diese Sprache. So schleicht es sich für einige Zeit weiter, bis die Motivation, was neues zu Lernen, komplett verflogen ist – man hat aufgehört bevor es überhaupt angefangen hat. Allerdings kann so z.B. eine Liste von einem Tupel unterschieden werden.
Ganz anders die Top-Down Methode. Hier liegt der Fokus auf Ergebnisse und der Praxis selber. Es wird sich ein Projekt ausgesucht – dies sollte die Motivation stabilisieren. Dann fängt man an, dass Programm zu schreiben. Selbstverständlich wird in der Anfangsphase der Code nicht aussehen, als würde er von einem erfahrenen Programmierer kommen, allerdings fördert das Abschließen eines Projekts die Motivation ein neues zu starten, mit eventuell der gleichen Sprache und dem dazugewonnenen Wissen. Bei der Top-Down Methode ist mit dem Projekt ein Grund vorhanden, sich das theoretische Wissen anzueignen. Das Projekt ist emotional an dich gebunden, denn schließlich willst du etwas damit erreichen, was für dich zählt. Dies ist der Grund, weswegen die Theorie trotz alledem motiviert angegangen wird. Wie ich finde, haben beide Methoden ihre Daseinsberechtigung. Ich denke die beste Lernmethode wäre irgendwo in der Mitte von beiden Methoden. Top-Down kann als dass “ins Kalte Wasser schmeißen” angesehen werden, während bei der Buttom-Up Methode erst erlernt wird, wie sich Wasser verhält, die Physik und vieles mehr. Was allerdings nützt einem die Theorie wenn sie nie in der Praxis angewandt wird? Man also nie ins Wasser geht?
Müsste ich mich allerdings für eine entscheiden, wäre es die Top-Down Methode. Ich lerne wesentlich effektiver durch diese Methode, da ich mir Projekte aussuche, die mir persönlich selber gefallen. Damit habe ich eine Verbindung dazu und möchte dementsprechend auch die Theorie dahinter lernen und das so schnell wie möglich. Ich baue mir im Einklang mit dem Projekt mein Wissen auf. Viel besser als etwas zu Lernen, wo man sich überlegt wofür das überhaupt gut ist, oder nicht 😉
Falls jemand Interesse hat, den Link zum eigentlichen Artikel findet ihr hier: https://machinelearningmastery.com/youre-wrong-machine-learning-not-hard/