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 könnten Task T Performance Measure P und Experience E im Fall eines Spamfilters sein?

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Mit welcher Art von Wissen tut sich die KI schwer?

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Was ist ein Modell?

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Was ist induktives Schließen?

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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?

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Von welchen Faktoren hängt die notwendige Anzahl der Trainingsdaten ab?

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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?

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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

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

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

Checker Fragen

Was ist induktives Schließen?
Aus vielen Spezialfällen, allg. Regel/Modell ableiten

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

Von welchen Faktoren hängt die notwendige Anzahl der Trainingsdaten ab?
"it depends" Varianz der Daten Number of learnable parameters (Von Merkmalen (Features) und Komplexität abhängig)

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

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