Abschnitt: 8 Wie Maschinen lernen: Entscheidungsbäume II | Maschinelles Lernen Gy | Digitalisierung Bezirksregierung Köln

Kursthemen

Allgemeines

8 Wie Maschinen lernen: Entscheidungsbäume II
Hallo, !
Willkommen zurück!
- 1 Arbeiten mit Entscheidungsbäumen
  Entscheidungsbäume werden von lernenden Systemen nicht nur zur Bestimmung von Objekten, sondern auch zur Entscheidungsfindung genutzt. Auch diese Entscheidungsbäume müssen optimiert werden.
- • Aufgabe 1a H5P
- • Aufgabe 1b
- 2 Entscheidungsbaum erstellen
  Es ist möglich, dass für ein und dasselbe Problem unterschiedliche Entscheidungsbäume erstellt werden können. Solange aber ein Entscheidungsbaum das vorhandene Problem löst, funktioniert er.
- Methodenkarte: Bienenkorb Datei
- • Aufgabe 2a
- Methodenkarte: Gruppenpuzzle Datei
- • Aufgabe 2b
- 3 Maschinen lernen mit Datensätzen
  Damit eine Maschine lernen kann, wird zunächst ein Datensatz benötigt. Soll die Maschine zum Beispiel Tiere erkennen, kann der Datensatz eine Sammlung von Abbildungen von Tieren sein.
  Danach erkennt der Algorithmus der Maschine Muster und baut Entscheidungsbäume auf.
  Anschließend kann die Maschine genutzt werden, um neue Inhalte zu untersuchen. So können ihr beispielsweise neue Abbildungen von Tieren gezeigt werden.
  
  Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie ein lernendes System lernen kann.
- • Aufgabe 3a H5P
- • Aufgabe 3b
- Methodenkarte: Bienenkorb Datei
- • Aufgabe 3c