Projekt:2023/Maschinelles Lernen
Übungen zur Vorbereitung der Kursarbeit
Mit den folgenden Übungen kannst Du Dich auf die Kursarbeit vorbereiten.
Themenübersicht
Folgende Themen wurden in der Unterrichtsreihe "Maschinelles Lernen" behandelt:
- #Übungen Grundlagen der KI
- #Übungen Spielbäume
- #Übungen Entscheidungsbäume
- #Übungen Neuronale Netze
- #Übungen Unüberwachtes Lernen
Übungen Grundlagen der KI
Arbeitsauftrag
- Beschreibe, welche Arten von K.I. es gibt.
- Beschreibe die Bedeutung der Begriffe "Intelligenz" und "Lernen" im Kontext von KI, wie wir sie heute haben.
- Erläutere, warum wir nicht von "Künstlicher Intelligenz" sprechen sollten, sondern von "Maschinellem Lernen".
- Beschreibe, welche Arten des maschinellen Lernens es gibt.
Lösung
- Man unterscheidet "starke" und "schwache" KI:
- Starke KI wäre insofern nicht von einer menschlichen Intelligenz zu unterscheiden, als dass sie selbstständig lernen kann, jedes Problem zu lösen und sich selbst verbessern könnte. Sie wäre vermutlich intelligenter als ein Mensch, da sie Informationen in viel größeren Mengen verarbeiten könnte, als ein Mensch.
- Schwache KI ist das, was wir heutzutage haben (ChatGPT; selbstfahrende Autos ...) und ist darauf trainiert, eine Aufgabe besonders gut zu lösen. Sie kann aber kein anderes Problem lösen, als das, auf das sie gezielt trainiert wurde. (Ein Schachcomputer kann keine Pfannkuchen backen.)
- Die KIen von heute sind nicht wirklich intelligent, sondern produzieren nur neue Kombinationen aus den Daten, aus denen sie angelernt wurden. Sie können nicht wirklich kreativ sein. Kleine Abweichungen von erwarteten Eingaben können sie oftmals schon aus dem Tritt bringen. Diese KIs haben aber gelernt, ihre Aufgabe zu lösen, indem sie aus vorhandenen Daten Muster erkannt und "verinnerlicht" haben. Dieses Lernen ist teilweise davon abgeguckt, wie wir Menschen lernen.
- "Künstliche Intelligenz" suggeriert, dass es sich um wirklich intelligente Maschienen handelt. Dies ist aber nicht der Fall. Daher passt der Begriff des "maschinellen Lernens" besser.
- siehe oben
Übungen Spielbäume
Arbeitsauftrag
Übungen Entscheidungsbäume
Arbeitsauftrag
- Entscheide anhand des Entscheidungsbaums, welche Äpfelsorten Früchte tragen werden.
Alter | Sorte | Boden | Trägt Früchte? |
---|---|---|---|
alt | veredelt | mager | |
alt | natürlich | reichhaltig | |
jung | veredelt | reichhaltig | |
alt | natürlich | mager | |
alt | veredelt | reichhaltig |
- Erstelle anhand der Tabelle mit Trainingsdaten einen Entscheidungsbaum, der entscheidet, ob wir morgen Tennis spielen gehen wollen, oder nicht. Wende dann Deinen Baum auf die Testdaten in der zweiten Tabelle an.
- Beurteile dann die Güte Deines Baumes und welche Probleme es gibt.
- Welche Rückschlüsse lassen sich aus diesem Beispiel für die Auswahl von Trainingsdaten ziehen?
Vorhersage | Temperatur | Feuchtigkeit | Wind | Tennis Spielen? |
---|---|---|---|---|
sonnig | heiß | hoch | schwach | nein |
sonnig | heiß | hoch | stark | nein |
bewölkt | heiß | hoch | schwach | ja |
regnerisch | mild | hoch | schwach | ja |
regnerisch | kalt | normal | schwach | ja |
regnerisch | kalt | normal | stark | nein |
bewölkt | mild | hoch | stark | ja |
sonnig | mild | hoch | schwach | nein |
sonnig | kalt | normal | schwach | ja |
regnerisch | mild | normal | schwach | ja |
sonnig | mild | normal | stark | ja |
bewölkt | heiß | normal | schwach | ja |
bewölkt | kalt | normal | stark | ja |
regnerisch | mild | hoch | stark | nein |
Vorhersage | Temperatur | Feuchtigkeit | Wind | Tennis spielen? |
---|---|---|---|---|
sonnig | mild | normal | stark | |
bewölkt | mild | normal | schwach | |
regnerisch | heiß | hoch | stark | |
bewölkt | kalt | normal | schwach | |
sonnig | mild | normal | schwach | |
bewölkt | kalt | gering | schwach | |
sonnig | heiß | gering | schwach |
- Entscheidungsbaum auf numerischen Daten