ML2 an der Karlsruher Institut für Technologie

Karteikarten und Zusammenfassungen für ML2 an der Karlsruher Institut für Technologie

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Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs ML2 an der Karlsruher Institut für Technologie.

Beispielhafte Karteikarten für ML2 an der Karlsruher Institut für Technologie auf StudySmarter:

Was ist aktives Lernen?

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Welche Lernszenarien gibt es?

Beispielhafte Karteikarten für ML2 an der Karlsruher Institut für Technologie auf StudySmarter:

Idee von query Synthesis 

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Problem bei query Synthesis 

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Idee von selektive Sampling

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Idee von Pool based 

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Die Ansätze von passivem Lernen 

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Wie wählt man die nötigen Lerndaten?

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Unsicherheitsmassen 

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Problem beim Unsicherheitsbasierten Ansatz

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Version Space Ansätze 

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Was ist Version space? 

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Beispielhafte Karteikarten für ML2 an der Karlsruher Institut für Technologie auf StudySmarter:

ML2

Was ist aktives Lernen?
Die Maschine entscheidet selbst, welche Daten informativ und wichtig sind. Die Maschine bekommt alle ungelabelte Daten, bestimmt die informative und fragt den Experten nach entsprechendem Label. Bekommt die Antwort und lernt wieder/weiter. 

ML2

Welche Lernszenarien gibt es?
1. Query Synthesis 
2. Selektive Sampling 
3. Pool based 

ML2

Idee von query Synthesis 
Die Maschine generiert selber die Lernbeispiele und fragt den Experten nach Label

ML2

Problem bei query Synthesis 
Das labeln von der generierten Beispiel ist nicht immer möglich, da der Format es nicht immer erlaubt 

ML2

Idee von selektive Sampling
Aus dem Datenstrom werden durch die Maschine Daten gezogen, die wichtig sein könnten. Andere Daten werden ignoriert

ML2

Idee von Pool based 
Alle Daten sind in einem Pool gespeichert. Sie Maschine wählt selber die Daten, die relevant sind 

ML2

Die Ansätze von passivem Lernen 
Unsicherheit based 
Version Space based

ML2

Wie wählt man die nötigen Lerndaten?
Wähle die Daten so, dass die Unsicherheit am größten ist : x = argmax 1 - P(y|x)

ML2

Unsicherheitsmassen 
Niedrigste Konvergenz 
Kleinster Rand/Margin
Maximale Entropie

ML2

Problem beim Unsicherheitsbasierten Ansatz
Nur wenige Hypothesen werden berücksichtigt, dabei kann Frühfehler verstärkt werden 

ML2

Version Space Ansätze 
QBC QUERY BY COMMITTEE 
SVM

ML2

Was ist Version space? 
Die Menge aller Hypothesen,die mit den Lerndaten konsistent sind 

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