Maschinelles Lernen - Einfache Algorithmen des Maschinellen Lernens erkennen und benennen - G - Kompetenzraster Informatik 7



Maschinelles Lernen - Einfache Algorithmen des Maschinellen Lernens erkennen und benennen - G - Kompetenzraster Informatik 7


Einführung in einfache Algorithmen des Maschinellen Lernens


Maschinelles Lernen (ML) ist ein faszinierendes Feld der künstlichen Intelligenz (KI), das Computern die Fähigkeit verleiht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. In diesem Kurs betrachten wir einfache Algorithmen des Maschinellen Lernens, die die Grundbausteine für komplexe ML-Modelle und -Anwendungen bilden. Du wirst nicht nur die Theorie hinter diesen Algorithmen verstehen, sondern auch, wie sie in der Praxis angewendet werden.


Überblick über Algorithmen des Maschinellen Lernens


Überwachtes Lernen

  1. Lineare Regression: Ein Algorithmus, der die Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und einer kontinuierlichen abhängigen Variablen vorhersagt.
  2. Logistische Regression: Wird verwendet, um Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen und Binärklassifikationsprobleme (Ja/Nein-Entscheidungen) zu lösen.
  3. Entscheidungsbäume: Ein Modell, das Entscheidungen auf Basis von Beobachtungen über ein Item trifft. Besonders nützlich für Klassifikations- und Regressionsaufgaben.


Unüberwachtes Lernen

  1. K-Means-Clustering: Ein Algorithmus, der Datenpunkte in k vordefinierte Gruppen (Cluster) aufteilt.
  2. Hierarchisches Clustering: Erstellt eine Baumstruktur von Clustern, bekannt als Dendrogramm, welches hilft, die Datenstruktur detailliert zu verstehen.
  3. Principal Component Analysis (PCA): Eine Technik, um die Dimensionalität von Daten zu reduzieren, indem man sie auf eine kleinere Anzahl von Dimensionen projiziert, die die meiste Varianz behalten.


Verstärkungslernen

  1. Einfache Q-Learning Algorithmen: Eine Form des Verstärkungslernens, bei der ein Agent lernt, eine Strategie zur Maximierung der Gesamtbelohnung durch Versuch und Irrtum zu entwickeln.


Interaktive Aufgaben


Quiz: Teste Dein Wissen

Welcher Algorithmus wird typischerweise für Binärklassifikationsprobleme verwendet? (Logistische Regression) (!Lineare Regression) (!K-Means-Clustering) (!Q-Learning)

Welche Technik dient der Reduzierung der Dimensionalität von Daten? (Principal Component Analysis (PCA)) (!Hierarchisches Clustering) (!Entscheidungsbäume) (!Lineare Regression)

Welcher Algorithmus teilt Datenpunkte in vordefinierte Gruppen auf? (K-Means-Clustering) (!Q-Learning) (!Logistische Regression) (!Lineare Regression)

Was beschreibt das Q-Learning am besten? (Eine Form des Verstärkungslernens) (!Ein unüberwachter Lernalgorithmus) (!Ein überwachter Lernalgorithmus) (!Eine Technik zur Reduzierung der Dimensionalität)

Welcher Algorithmus wird für kontinuierliche Vorhersagen verwendet? (Lineare Regression) (!Logistische Regression) (!K-Means-Clustering) (!Entscheidungsbäume)





Memory

Lineare Regression Kontinuierliche Vorhersagen
Logistische Regression Binärklassifikationsprobleme
K-Means-Clustering Vordefinierte Gruppenaufteilung
PCA Dimensionalitätsreduzierung
Q-Learning Verstärkungslernen





Kreuzworträtsel

logistisch Welcher Algorithmus wird für Binärklassifikationsprobleme verwendet?
pca Technik zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten
kmeans Algorithmus, der Datenpunkte in Gruppen aufteilt
linear Dieser Algorithmus wird für kontinuierliche Vorhersagen verwendet
qlearning Eine Form des Verstärkungslernens




LearningApps

Lückentext

Vervollständige den Text.

Die Lineare Regression wird verwendet, um

zu machen, während die Logistische Regression für

eingesetzt wird. K-Means-Clustering teilt Datenpunkte in

auf. Die Principal Component Analysis (PCA) hilft bei der

und Q-Learning ist eine Methode des

.

Offene Aufgaben

Leicht

  1. Recherchiere und beschreibe ein reales Beispiel, in dem lineare Regression eingesetzt wird.
  2. Finde ein Unternehmen, das logistische Regression für Vorhersagemodelle nutzt, und erkläre, wie es angewendet wird.

Standard

  1. Entwickle einen einfachen Algorithmus für K-Means-Clustering und wende ihn auf einen Datensatz Deiner Wahl an.
  2. Untersuche ein real-world Problem, bei dem Principal Component Analysis zur Datenreduzierung eingesetzt werden könnte.

Schwer

  1. Erstelle ein kleines Programm, das die Grundprinzipien des Q-Learnings demonstriert.
  2. Analysiere die Auswirkungen von Entscheidungsbäumen in der medizinischen Diagnose.




Text bearbeiten Bild einfügen Video einbetten Interaktive Aufgaben erstellen

Lernkontrolle

  1. Diskutiere die Vor- und Nachteile der Verwendung von linearen Regressionen gegenüber Entscheidungsbäumen für Regressionsprobleme.
  2. Erkläre, wie die Wahl des K-Means-Clusters die Ergebnisse der Clusteranalyse beeinflussen kann.
  3. Vergleiche und kontrastiere die Anwendungsbereiche von logistischer Regression und Q-Learning.
  4. Entwirf ein kleines Experiment, um die Effektivität von PCA in einem Datensatz Deiner Wahl zu testen.
  5. Reflektiere über die ethischen Implikationen des Einsatzes von maschinellem Lernen in sensitiven Bereichen wie der Gesundheitsvorsorge.

OERs zum Thema

Links

Teilen - Diskussion - Bewerten





Schulfach+





aiMOOCs



aiMOOC Projekte











Text bearbeiten Bild einfügen Video einbetten Interaktive Aufgaben erstellen

Teilen Facebook Twitter Google Mail an MOOCit Missbrauch melden Zertifikat beantragen

0.00
(0 Stimmen)