Checker Fragen an der Hochschule Der Medien Stuttgart | Karteikarten & Zusammenfassungen

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Was versteht man unter “​Curse of Dimensionality​”?
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Wenn Anzahl der Lernbaren Parameter sich linear vergrößert, wächst Anzahl der benötigten Trainingsdaten exponentiell
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Was ist ein Modell?
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Gelernte Regel, Korrelation zwischen Eingabe und Ausgabe Modell: ​Output = f(Input) F: Modell, wird gelernt; Output: Label
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Was könnten Task T Performance Measure P und Experience E im Fall eines Spamfilters sein?
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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
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Was ist Lernen mit Lehrer?
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zur Eingabe ist eine Ausgabe vorgeben, Lehrer labelt
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Was kann unüberwacht gelernt werden?
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Ähnlichkeitsbeziehungen (Bsp. Clustering)
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Wie kann dann bestärkendes Lernen eingeordnet werden?
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Lernen mit ​Kritiker​, gibt sporadisch Feedback
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In welcher Form werden die Daten für das maschinelle Lernen in der Regel strukturiert?
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Numerische normalisierte Vektoren, (müssen gleich lang sein ->normalisiert)
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Mit welcher Art von Wissen tut sich die KI schwer?
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Kausalität​smodell, ​Welt​modell/-wissen
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TESTE DEIN WISSEN
Worin besteht der Unterschied zwischen Regression und Interpolation?
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Interpolation​: Funktion wird gelernt, die durch alle Punkte durchgeht, nicht im ML anwendbar Regression​: Annahme, dass Daten nicht ganz korrekt sind
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Auf der Suche nach dem besten Modell: Welchen Beitrag liefert der Mensch, welchen der Lernalgorithmus?
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Daten erheben, und in gute Form bringen: ​Feature Engineering Richtige ​Parameter​ aussuchen Auswahl ​Algorithmus Hat ​Hyperparameter->werden vorgegeben (Bsp: Typ verteilungsfunktion, Anzahl Schichten
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Wie findet man zu gegebenen Trainingsdaten das beste Modell?
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TESTE DEIN WISSEN
Mit geringster Fehlerquote auf Validierungsdaten
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TESTE DEIN WISSEN
Welcher generative Klassifizierer ist extrem weit verbreitet?
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TESTE DEIN WISSEN
Naive Bayes: geht von einer Unabhängigkeit der Merkmalen aus
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Q:
Was versteht man unter “​Curse of Dimensionality​”?
A:
Wenn Anzahl der Lernbaren Parameter sich linear vergrößert, wächst Anzahl der benötigten Trainingsdaten exponentiell
Q:
Was ist ein Modell?
A:
Gelernte Regel, Korrelation zwischen Eingabe und Ausgabe Modell: ​Output = f(Input) F: Modell, wird gelernt; Output: Label
Q:
Was könnten Task T Performance Measure P und Experience E im Fall eines Spamfilters sein?
A:
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
Q:
Was ist Lernen mit Lehrer?
A:
zur Eingabe ist eine Ausgabe vorgeben, Lehrer labelt
Q:
Was kann unüberwacht gelernt werden?
A:
Ähnlichkeitsbeziehungen (Bsp. Clustering)
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Wie kann dann bestärkendes Lernen eingeordnet werden?
A:
Lernen mit ​Kritiker​, gibt sporadisch Feedback
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In welcher Form werden die Daten für das maschinelle Lernen in der Regel strukturiert?
A:
Numerische normalisierte Vektoren, (müssen gleich lang sein ->normalisiert)
Q:
Mit welcher Art von Wissen tut sich die KI schwer?
A:
Kausalität​smodell, ​Welt​modell/-wissen
Q:
Worin besteht der Unterschied zwischen Regression und Interpolation?
A:
Interpolation​: Funktion wird gelernt, die durch alle Punkte durchgeht, nicht im ML anwendbar Regression​: Annahme, dass Daten nicht ganz korrekt sind
Q:
Auf der Suche nach dem besten Modell: Welchen Beitrag liefert der Mensch, welchen der Lernalgorithmus?
A:
Daten erheben, und in gute Form bringen: ​Feature Engineering Richtige ​Parameter​ aussuchen Auswahl ​Algorithmus Hat ​Hyperparameter->werden vorgegeben (Bsp: Typ verteilungsfunktion, Anzahl Schichten
Q:
Wie findet man zu gegebenen Trainingsdaten das beste Modell?
A:
Mit geringster Fehlerquote auf Validierungsdaten
Q:
Welcher generative Klassifizierer ist extrem weit verbreitet?
A:
Naive Bayes: geht von einer Unabhängigkeit der Merkmalen aus
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