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Informatik · Klasse 9

Maschinelles Lernen und neuronale Netze

Wie Maschinen aus Daten lernen: überwachtes und bestärkendes Lernen, künstliche Neuronen, neuronale Netze und der Einfluss der Trainingsdaten.

Grundidee und überwachtes Lernen

  1. Wie Maschinen aus Daten lernen Beim maschinellen Lernen schreibt niemand alle Regeln auf. Das Programm findet Muster in vielen Beispielen. ca. 10 Minuten · Niveau: Basis
  2. Überwachtes Lernen: Beispiele mit Antwort Beim überwachten Lernen kennt jedes Trainingsbeispiel die richtige Antwort. Das Modell lernt, sie vorherzusagen. ca. 12 Minuten · Niveau: Standard
  3. Bestärkendes Lernen: durch Belohnung Beim bestärkenden Lernen probiert ein Agent Aktionen aus und bekommt Belohnungen oder Strafen. Er lernt, was sich lohnt. ca. 13 Minuten · Niveau: Plus

Neuronale Netze

  1. Ein künstliches Neuron Ein künstliches Neuron rechnet: Eingaben mal Gewichte, Summe bilden, mit einer Schwelle vergleichen. ca. 12 Minuten · Niveau: Standard
  2. Neuronale Netze in Anwendungen Neuronale Netze bestehen aus Schichten von Neuronen. Sie erkennen Bilder, Sprache und Muster in Daten. ca. 12 Minuten · Niveau: Standard

Daten und Methoden beurteilen

  1. Trainingsdaten und ihre Folgen Ein Modell ist nur so gut wie seine Trainingsdaten. Sind sie einseitig, entstehen ungerechte oder falsche Ergebnisse. ca. 12 Minuten · Niveau: Standard
  2. Welche Lernmethode passt? Überwachtes und bestärkendes Lernen lösen verschiedene Aufgaben. Man wählt nach den vorhandenen Daten und der Rückmeldung. ca. 12 Minuten · Niveau: Standard
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Übungsheft Maschinelles Lernen und neuronale Netze

Kurz erklärt, 44 Aufgaben in drei Stufen und alle Lösungen. Kostenlos.

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