Checker Fragen an der Hochschule der Medien Stuttgart

Karteikarten und Zusammenfassungen für Checker Fragen an der Hochschule der Medien Stuttgart

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Beispielhafte Karteikarten für Checker Fragen an der Hochschule der Medien Stuttgart auf StudySmarter:

Was versteht man unter “​Curse of Dimensionality​”?

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Was ist ein Modell?

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Was könnten Task T Performance Measure P und Experience E im Fall eines Spamfilters sein?
Das war nur eine Vorschau der Karteikarten auf StudySmarter.
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Was ist Lernen mit Lehrer?

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Was kann unüberwacht gelernt werden?

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Wie kann dann bestärkendes Lernen eingeordnet werden?

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In welcher Form werden die Daten für das maschinelle Lernen in der Regel strukturiert?
Das war nur eine Vorschau der Karteikarten auf StudySmarter.
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Mit welcher Art von Wissen tut sich die KI schwer?

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Worin besteht der Unterschied zwischen Regression und Interpolation?

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Auf der Suche nach dem besten Modell: Welchen Beitrag liefert der Mensch, welchen der Lernalgorithmus?

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Wie findet man zu gegebenen Trainingsdaten das beste Modell?
Das war nur eine Vorschau der Karteikarten auf StudySmarter.
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Welcher generative Klassifizierer ist extrem weit verbreitet?

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Beispielhafte Karteikarten für Checker Fragen an der Hochschule der Medien Stuttgart auf StudySmarter:

Checker Fragen

Was versteht man unter “​Curse of Dimensionality​”?
Wenn Anzahl der Lernbaren Parameter sich linear vergrößert, wächst Anzahl der benötigten Trainingsdaten exponentiell

Checker Fragen

Was ist ein Modell?
Gelernte Regel, Korrelation zwischen Eingabe und Ausgabe Modell: ​Output = f(Input) F: Modell, wird gelernt; Output: Label

Checker Fragen

Was könnten Task T Performance Measure P und Experience E im Fall eines Spamfilters sein?
T: ungewollte Mails rausfiltern E: vom Nutzer markierte Mails Datenbasiert explizierter Feedback: vom Nutzer Verschoben, implizierter Feedback: wenn nichts geöffnet wird Regelbasiert: bekannte Merkmale (kein Betreff, Inhalte, Blacklist ...) P: welche Mails korrekt gefiltert wurden, bzw. Nicht gefiltert wurden Anzahl von richtiger Klassifizierung; es gibt gute (nicht abgefangen) und schlechte (wichtige Mail abgefangen) Fehler; manche Fehler dürfen eher vorkommen

Checker Fragen

Was ist Lernen mit Lehrer?
zur Eingabe ist eine Ausgabe vorgeben, Lehrer labelt

Checker Fragen

Was kann unüberwacht gelernt werden?
Ähnlichkeitsbeziehungen (Bsp. Clustering)

Checker Fragen

Wie kann dann bestärkendes Lernen eingeordnet werden?
Lernen mit ​Kritiker​, gibt sporadisch Feedback

Checker Fragen

In welcher Form werden die Daten für das maschinelle Lernen in der Regel strukturiert?
Numerische normalisierte Vektoren, (müssen gleich lang sein ->normalisiert)

Checker Fragen

Mit welcher Art von Wissen tut sich die KI schwer?
Kausalität​smodell, ​Welt​modell/-wissen

Checker Fragen

Worin besteht der Unterschied zwischen Regression und Interpolation?
Interpolation​: Funktion wird gelernt, die durch alle Punkte durchgeht, nicht im ML anwendbar Regression​: Annahme, dass Daten nicht ganz korrekt sind

Checker Fragen

Auf der Suche nach dem besten Modell: Welchen Beitrag liefert der Mensch, welchen der Lernalgorithmus?
Daten erheben, und in gute Form bringen: ​Feature Engineering Richtige ​Parameter​ aussuchen Auswahl ​Algorithmus Hat ​Hyperparameter->werden vorgegeben (Bsp: Typ verteilungsfunktion, Anzahl Schichten

Checker Fragen

Wie findet man zu gegebenen Trainingsdaten das beste Modell?
Mit geringster Fehlerquote auf Validierungsdaten

Checker Fragen

Welcher generative Klassifizierer ist extrem weit verbreitet?
Naive Bayes: geht von einer Unabhängigkeit der Merkmalen aus

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