BigData & DataScience an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Karteikarten und Zusammenfassungen für BigData & DataScience an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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BigData & DataScience

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Wie sollten die Datensätze getrennt sein?
-Training Datensatz sollte größer als der Test Datensatz sein - Typisch ist ein Verhältnis von 3/1 - Zufällig Aufteilung wählen - Genrell gilt: Mehr Daten = besseres Modell - WICHTIG!: Nicht zu wenige Testdaten verwenden

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Big Data macht erst dann Sinn, wenn z.B. Machine-Learning-Applikationen Zusammenhänge in den Daten erkennen können.

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Was ist Hadoop
Wird verwendet um große Datenmengen verteilt zu verarbeiten Nutzt dafür ein verteiles Dateisystem (HDFS - Hadoop Distributed File System) und ein Standardverfahren (Map Reduce) um die Daten zu verarbeiten Wird in horizontal skalierbaren Cluste betrieben, dem weitere Knoten hinzugefügt werden können.

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Was ist Machine Learning?
Nutzung von Algorithmen zum lernen aus Daten. Mehr Informationen -> Mehr Performance Bisherige Lösung -> Erfahrung

BigData & DataScience

Was ist das Ziel von Machine Learning?
Erstellung von Modellen zur VORHERSAGE!

BigData & DataScience

Wie lautet das generelle Konzepz beim Machine Learning
INPUT -> FUNKTION -> OUTPUT

BigData & DataScience

Nennen Sie drei Beispiele für Anwendungsmöglichkeiten von ML
Warenkorb Analyse Film Empfehlungssystem (netflix) Entscheidungsfinden für autonome Autos

BigData & DataScience

Nennen Sie drei übliche ML Probleme
1. Klassifizierung 2. Regression 3. Clusteranalyse

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Anwendung Klassifizierung - Was ist das Ziel?
Kategorie einer neuen Beobachtung vorhersagen: Frühere Beobachtungen -> Schätzen -> Klassifizierer Neuen Daten -> Klassifizierer -> Klasse

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