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Lernmaterialien für 3. Machine Learning an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen 3. Machine Learning Kurs an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management zu.

TESTE DEIN WISSEN

Beschreibe kurz was man allgemein unter Machine Learning versteht.

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TESTE DEIN WISSEN

Machine Learning ist der Versuch, künstliche Intelligenz zu entwickeln, indem das Verhalten nicht hard-gecoded wird, sondern ein System Muster in Datensätzen erkennen lernt und so durch Erfahrung lernt.

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Machine Learning ermöglicht Computern, mit neuen Situationen umzugehen - und zwar dadurch, dass...

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TESTE DEIN WISSEN

...jede neue Situation individuell hartkodiert wird.

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TESTE DEIN WISSEN

Nenne grob die drei Schritte, aufgrund derer Machine Learning als "intelligent" bezeichnet werden kann.

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  1. Daten beschaffen, um ein System zu trainieren
  2. Das System lernt Muster aus diesen Daten zu erkennen
  3. Das System kann neue unbekannte Daten klassifizieren auf Basis des Wissens aus Schritt 2
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TESTE DEIN WISSEN

Ein System oder "Model" ("Inference Algorithm") soll lernen, unbekannte Daten zu klassifizieren - also zu erkennen.

Wie wird es darauf trainiert?

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TESTE DEIN WISSEN

Das Model durchläuft wiederholt den Learning Algorith ("Lern-Algorithmus") mithilfe von Training Data ("Übungsdaten").

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TESTE DEIN WISSEN

Nenne die drei übergeordneten Arten von Machine Learning.

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  • Unsupervised Learning
  • Supervised Learning
  • Reinforcement Learning
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TESTE DEIN WISSEN

Wie könnte schmatisch ein Machine Learning Programm aussehen?

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TESTE DEIN WISSEN

If email contains V!iagrá

                  then mark it as spam;

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TESTE DEIN WISSEN

(2 Antworten)

Man braucht Machine Learning, wenn...

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TESTE DEIN WISSEN

...die Ergebnisse des Programms gut vorhergesehen werden können.

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(2 Antworten)

Welche Beschreibungen treffen auf Deep Learning zu?

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TESTE DEIN WISSEN

Deep Learning ist eine Sammlung von Algorithmen

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TESTE DEIN WISSEN

Haben Input-Dateien beim Supervised Learning schon ein konkretes Label (Label = Kennzeichnung) wie z.B. "Spam" oder einen Aktienkurs?

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Ja

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TESTE DEIN WISSEN

Im Supervised Learning wird ein Programm korrigiert, wenn es mit Training-Dateien "falsche" Prognosen/Vorhersagen macht.


Bis zu welchem Punkt wird dies wiederholt?

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TESTE DEIN WISSEN

Bis das Modell es schafft Vorhersagen mit der gewünschten Genauigkeit zu machen.

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Arten von Problemen werden üblicherweise mit Supervised Learning angegangen?

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TESTE DEIN WISSEN

Extrem schnelles Read and Write

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TESTE DEIN WISSEN

Definiere in einem Satz künstliche Intelligenz.

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TESTE DEIN WISSEN

Variante 1:

Das Aufweisen von menschlicher Intelligenz durch Maschinen.


Variante 2:

Ein Teil der Informatik, der sich mit dem Erschaffen von intelligenten Maschinen befasst, die wie Menschen arbeiten und reagieren sollen.

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  • 271 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen 3. Machine Learning Kurs an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Beschreibe kurz was man allgemein unter Machine Learning versteht.

A:

Machine Learning ist der Versuch, künstliche Intelligenz zu entwickeln, indem das Verhalten nicht hard-gecoded wird, sondern ein System Muster in Datensätzen erkennen lernt und so durch Erfahrung lernt.

Q:

Machine Learning ermöglicht Computern, mit neuen Situationen umzugehen - und zwar dadurch, dass...

A:

...jede neue Situation individuell hartkodiert wird.

Q:

Nenne grob die drei Schritte, aufgrund derer Machine Learning als "intelligent" bezeichnet werden kann.

A:
  1. Daten beschaffen, um ein System zu trainieren
  2. Das System lernt Muster aus diesen Daten zu erkennen
  3. Das System kann neue unbekannte Daten klassifizieren auf Basis des Wissens aus Schritt 2
Q:

Ein System oder "Model" ("Inference Algorithm") soll lernen, unbekannte Daten zu klassifizieren - also zu erkennen.

Wie wird es darauf trainiert?

A:

Das Model durchläuft wiederholt den Learning Algorith ("Lern-Algorithmus") mithilfe von Training Data ("Übungsdaten").

Q:

Nenne die drei übergeordneten Arten von Machine Learning.

A:
  • Unsupervised Learning
  • Supervised Learning
  • Reinforcement Learning
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Q:

Wie könnte schmatisch ein Machine Learning Programm aussehen?

A:

If email contains V!iagrá

                  then mark it as spam;

Q:

(2 Antworten)

Man braucht Machine Learning, wenn...

A:

...die Ergebnisse des Programms gut vorhergesehen werden können.

Q:

(2 Antworten)

Welche Beschreibungen treffen auf Deep Learning zu?

A:

Deep Learning ist eine Sammlung von Algorithmen

Q:

Haben Input-Dateien beim Supervised Learning schon ein konkretes Label (Label = Kennzeichnung) wie z.B. "Spam" oder einen Aktienkurs?

A:


Ja

Q:

Im Supervised Learning wird ein Programm korrigiert, wenn es mit Training-Dateien "falsche" Prognosen/Vorhersagen macht.


Bis zu welchem Punkt wird dies wiederholt?

A:

Bis das Modell es schafft Vorhersagen mit der gewünschten Genauigkeit zu machen.

Q:

Welche Arten von Problemen werden üblicherweise mit Supervised Learning angegangen?

A:

Extrem schnelles Read and Write

Q:

Definiere in einem Satz künstliche Intelligenz.

A:

Variante 1:

Das Aufweisen von menschlicher Intelligenz durch Maschinen.


Variante 2:

Ein Teil der Informatik, der sich mit dem Erschaffen von intelligenten Maschinen befasst, die wie Menschen arbeiten und reagieren sollen.

3. Machine Learning

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