ML an der LMU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für ML an der LMU München

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What is a turing test?

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What is ML?

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Examples of applications of ML?

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What is reinforcement learning?

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What is a binary classification problem?

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What is a linear classification problem?

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Why faults in the classification?

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Skizziere Perceptron

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Was ist eine affine Abbildung?

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Skizziere Perceptron algorithmus und update rule

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What is linear separability and absolute linear separability?

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Limitations of Perceptoron

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Beispielhafte Karteikarten für ML an der LMU München auf StudySmarter:

ML

What is a turing test?
A test for a computer - if, posing the same questions the human interrogator cannot tell whether a computer or a human answered them - then the computer passes the test

ML

What is ML?
The ability of computers to learn without being explicily programmed

ML

Examples of applications of ML?
structuring data finding correlation classification of data pattern recognition data compression data driven decision adaptation of tasks to data extrapolation / prediction

ML

What is reinforcement learning?
An agent (machine learning program + artifact) learns to fulfill a certain task by, e.g., trial and error. Learning is facilitated by the ability to observe the environment and receive feedback depending on the actions.

ML

What is a binary classification problem?
A problem of assigning each datapoint one of the two classes

ML

What is a linear classification problem?
If the given data can be separated by a hyperplane

ML

Why faults in the classification?
- the data is simply not separable using just a hyperplane, i.e., it is a non-linear classification problem, - there are errors in the pre-labeled data, - or the classifier function f is not optimal yet.

ML

Skizziere Perceptron
unterlagen

ML

Was ist eine affine Abbildung?
eine Abbildung zwischen zwei affinen Räumen, bei der Kollinearität, Parallelität und Teilverhältnisse bewahrt bleiben

ML

Skizziere Perceptron algorithmus und update rule
blatt

ML

What is linear separability and absolute linear separability?
blatt

ML

Limitations of Perceptoron
Converges only for lin. separable data learning stops after the first "good" w - may not generalize well to the unknown data

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