Maschinelles Lernen praktisch
Einführung
Beim maschinellen Lernen erkennen Programme Muster in Daten und treffen darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen. Statt jede Regel von Hand zu programmieren, lernt ein Modell aus Beispielen.In der Oberstufe ist wichtig zu verstehen, wie Trainingsdaten, Merkmale und Bewertung zusammenhängen. So lässt sich einschätzen, warum ein Modell gut funktioniert oder auch falsche Ergebnisse liefert.
Begriffe
- Trainingsdaten
- Merkmal
- Modell
- Klassifikation
- Überanpassung