Big Data Zusammenfassung
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Questions and Answers

Was könnte durch das Clustering von Kundendaten aufgedeckt werden?

  • Eine neue, separate Kundengruppe (correct)
  • Die demografischen Daten eines Unternehmens
  • Die genauen Käufe eines Kunden
  • Die Vorlieben aller Kunden in Echtzeit

    • Was ist ein Hauptziel des verstärkenden Lernens?

  • Daten zu labeln, um sie besser zu analysieren
  • Unüberwachte Muster in Daten zu erkennen
  • Feedback von während der Interaktion mit der Umwelt zu erhalten (correct)
  • Daten zu klassifizieren und zu kategorisieren

    • Was bezeichnet der Begriff 'teilüberwachtes Lernen'?

  • Das Lernen mit einem geringen Teil gelabelter Daten (correct)
  • Das Lernen mit komplett gelabelten Datensätzen
  • Das Lernen ohne jegliche Daten
  • Das Lernen durch Beobachtung ohne Rückmeldungen

    • Welche Aussage über unüberwachtes Lernen ist korrekt?

    <p>Es zielt darauf ab, die Struktur der Daten zu erkennen.</p> Signup and view all the answers

    Welche Aufgabe hat ein Algorithmus im überwachten Lernen?

    <p>Er identifiziert zusammenhängende Muster zwischen der Eingabe und der Ausgabe.</p> Signup and view all the answers

    Welche Kategorie fällt nicht unter die Lernmethoden?

    <p>Hervorhebendes Lernen</p> Signup and view all the answers

    Was erforderte die Erzeugung von Labels im teilüberwachten Lernen?

    <p>Die Extraktion eines kleinen Teils bestätigter Daten</p> Signup and view all the answers

    Was ist eine Kernkomponente des verstärkenden Lernens?

    <p>Die Verwendung von Belohnungsfunktionen zur Optimierung des Verhaltens</p> Signup and view all the answers

    Wie verwenden Netflix, Amazon und Facebook Machine Learning in Bezug auf Nutzerempfehlungen?

    <p>Um Vorlieben der Nutzer zu erlernen und personalisierte Empfehlungen zu geben.</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein klassisches Beispiel für Empfehlungen bei Amazon?

    <p>Kunden, die ein Produkt kaufen, werden auf alle ähnlichen Produkte hingewiesen.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptzweck von Assoziationsalgorithmen?

    <p>Identifikation von häufig zusammenkauften Produkten</p> Signup and view all the answers

    Welche Strategie verwendet McDonald's, um personalisierte Menüvorschläge zu erstellen?

    <p>Kameras mit Bilderkennung zur Fahrzeug- und Kundenerkennung.</p> Signup and view all the answers

    Welches Hauptziel der Regulierungsprüfung wird hervorgehoben?

    <p>Die dauerhafte Kontrolle der regulatorischen Vorschriften</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage beschreibt am besten die Funktion der Aktivierungsfunktion in einem neuronalen Netzwerk?

    <p>Sie entscheidet, ob ein Neuron aktiviert wird oder nicht.</p> Signup and view all the answers

    Was zeichnet Robo-Advisor primär aus?

    <p>Sie basieren auf Algorithmen und automatisierten Strategien.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Nachteil klassischer Wartungsmodelle für Maschinen?

    <p>Sie führen oft zu überflüssigen Wartungsarbeiten und Störfällen.</p> Signup and view all the answers

    Wie viele Schichten hat ein mehrschichtiges Perzeptron mindestens?

    <p>Eine Eingabe-, eine Ausgabeschicht und mindestens eine verdeckte Schicht</p> Signup and view all the answers

    Was ermöglicht prädiktive Wartung im Vergleich zu traditionellen Wartungsansätzen?

    <p>Wartungen basierend auf tatsächlichem Bedarf und Sensordaten durchzuführen.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aufgaben können Robo-Advisor nicht automatisiert ausführen?

    <p>Persönliche Beratung durch Finanzexperten</p> Signup and view all the answers

    Wie können Robo-Advisor bei einem Marktcrash reagieren?

    <p>Sie schichten Vermögen automatisch in sichere Anlageklassen um.</p> Signup and view all the answers

    Wie wird der tatsächliche Wartungsbedarf von Maschinen in klassischen Modellen erfasst?

    <p>Nach einer festgelegten Zeit oder Anzahl von Einheiten.</p> Signup and view all the answers

    Welche Rolle spielen die versteckten Schichten in einem mehrschichtigen Perzeptron?

    <p>Sie führen die Berechnung zwischen Eingabe und Ausgabe durch.</p> Signup and view all the answers

    Welches der folgenden Elemente wird nicht durch prädiktive Wartungsmodelle unterstützt?

    <p>Erstellung eines fixen Wartungsplans.</p> Signup and view all the answers

    Welcher Aspekt ist nicht Teil der Funktionalität von Robo-Advisors?

    <p>Regelmäßige manuelle Anpassungen durch einen Berater</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt die Aktivierung eines Neurons in einem neuronalen Netzwerk?

    <p>Der Übergang von einem Eingang zu einem Ausgang</p> Signup and view all the answers

    Wofür wird häufig die Warenkorbanalyse eingesetzt?

    <p>Für die Erkennung von Kundenmustern bei Produktkäufen</p> Signup and view all the answers

    Welche Funktion erfüllen die Empfehlungen von Netflix für die Nutzer?

    <p>Sie bieten Inhalte basierend auf dem Geschmack des Nutzers an.</p> Signup and view all the answers

    Was ermöglicht die Analyse von Tausenden von Variablen durch Robo-Advisor?

    <p>Automatisierung komplexer Anlagestrategien</p> Signup and view all the answers

    Welche Methode wird nicht für die Prüfung von Transaktionen verwendet?

    <p>Eindringliche persönliche Interviews mit Mitarbeitern</p> Signup and view all the answers

    Was erlaubt die Gewichtung in einem neuronalen Netzwerk?

    <p>Die Priorisierung bestimmter Eingangswerte</p> Signup and view all the answers

    Welches Ergebnis wird durch eine konsequente Prüfung aller Transaktionsdaten nicht erreicht?

    <p>Verringerung des regulatorischen Aufwands</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage trifft nicht auf mehrschichtige Perzeptronen zu?

    <p>Sie können keine Eingabewerte verarbeiten.</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt die Poisson-Verteilung?

    <p>Die Häufigkeit von Ereignissen über einen festen Zeitraum.</p> Signup and view all the answers

    Welche Situation könnte mit der Poisson-Verteilung modelliert werden?

    <p>Die Anzahl der Anrufe in einem Call-Center pro Stunde.</p> Signup and view all the answers

    Was bedeutet eine positive Korrelation zwischen zwei Variablen?

    <p>Wenn Variable A steigt, steigt auch Variable B.</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage ist korrekt bezüglich der Korrelation und Kausalität?

    <p>Eine Korrelation kann zufällig sein.</p> Signup and view all the answers

    Was könnte eine nicht erfasste Variable in einer Korrelationsanalyse sein?

    <p>Die Anzahl der Störche in einer Stadt und die Geburtenrate.</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt eine negative Korrelation?

    <p>Je größer Variable A, desto kleiner ist Variable B.</p> Signup and view all the answers

    Welches Beispiel illustriert am besten den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität?

    <p>Die Anzahl der Störche und die Geburtenrate in einer Stadt.</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage über die Poisson-Verteilung ist falsch?

    <p>Sie kann zur Analyse von kontinuierlichen Daten verwendet werden.</p> Signup and view all the answers

    Was sind Assoziationsregeln?

    <p>Wenn-Dann-Anweisungen zur Wahrscheinlichkeit des gemeinsamen Auftretens von Datenelementen.</p> Signup and view all the answers

    Welches Beispiel zeigt die Verwendung von Assoziationsregeln in der Warenkorbanalyse?

    <p>Die Entscheidung, Bier und Windeln nebeneinander zu platzieren.</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt der Prozess des Assoziationsregel-Mining?

    <p>Das Durchsuchen von Datensätzen nach häufig auftretenden Wenn-Dann-Mustern.</p> Signup and view all the answers

    Welches ist ein charakteristisches Merkmal von Assoziationsregeln?

    <p>Sie basieren auf gut repräsentierten Regeln mit einem bestimmten Schwellenwert.</p> Signup and view all the answers

    Wie können Assoziationsregeln in der Medizin angewendet werden?

    <p>Um Zusammenhänge zwischen Symptomen und Krankheiten zu entdecken.</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein möglicher Nachteil der Bildung von Assoziationsregeln?

    <p>Die große Anzahl von Regeln kann zu wenig Aussagekraft führen.</p> Signup and view all the answers

    Welche Rolle spielen demografische Daten in der Warenkorbanalyse?

    <p>Sie helfen, die Marketingstrategie zu verbessern.</p> Signup and view all the answers

    Was wird als Itemset in der Assoziationsregel-Analyse betrachtet?

    <p>Eine Kombination von zwei oder mehr Datenelementen.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Big Data - Zusammenfassung

    • Datenvermeidung: Unternehmen müssen regulatorische Vorschriften einhalten und Transaktionsdaten konsequent prüfen, um potenzielle Compliance-Risiken frühzeitig zu erkennen.
    • Robo-Advisor: Diese Algorithmus-basierten Systeme automatisieren Trading- und Anlageentscheidungen und erledigen Aufgaben, die früher Finanzexperten erforderlich machten. Sie bieten Dienstleistungen von automatischem Rebalancing bis zur Steueroptimierung und erfordern wenig menschliche Interaktion.
    • Statistische Verfahren: Statistische Methoden analysieren Datenstrukturen und Beziehungen, um Zusammenhänge und Gesetzmäßigkeiten zu beschreiben. Die Methoden ermöglichen die effiziente Verwendung von KI-Verfahren im Zusammenhang mit Big Data.
    • Einfache statistische Verfahren: Die Grundprinzipien von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren auf Statistik. Statistische Verfahren erlauben eine Analyse der Struktur von Daten und deren Beziehungen, um Zusammenhänge und Gesetzmäßigkeiten zu beschreiben. Das Verständnis statistischer Methoden und grundlegender Konzepte ist unerlässlich.
    • Merkmalsträger: Objekten, zu denen Daten erfasst werden. (z.B. Patienten, die unter einer bestimmten Krankheit leiden)
    • Merkmale/statistische Variablen: Die Aspekte der Merkmalsträger, die untersucht werden, wie z.B., Geschlecht, Alter.
    • Merkmalsausprägungen/Werte: Die verschiedenen Werte, die ein spezifisches Merkmal annehmen kann, z. B. „weiblich“ oder „männlich“.
    • Korrelation: Ein Maß für die Stärke eines Zusammenhangs zwischen zwei Merkmalen, angegeben durch den Korrelationskoeffizienten, der Werte zwischen -1 und +1 annehmen kann.
    • Künstliche Intelligenz (KI): KI ist ein Zweig der Informatik, der sich mit Modellen und Systemen beschäftigt, die mit menschlicher Intelligenz assoziiert werden, wie Lernen von Dingen und logisches Denken.
    • Maschinelles Lernen (ML): Eine Methode der KI, bei der Maschinen lernen können, Muster und Gesetzmäßigkeiten in Daten zu erkennen und auf dieser Grundlage Aufgaben zu lösen. ML unterteilt sich in überwachtes, unüberwachtes und teilüberwachtes Lernen.
    • Starke KI: Versucht, die allgemeine menschliche Intelligenz zu imitieren, mit Fähigkeiten wie Denken und Kommunikation
    • Schwache KI: Konzentriert sich auf klar abgegrenzte Anwendungsbereiche, ohne ein tieferes Verständnis für die Problemlösung zu besitzen.
    • Überwachtes Lernen: Der Algorithmus lernt durch die Bereitstellung von Eingaben und korrekten Ausgabewerten, anhand dessen er mathematische Funktionen definiert, um Eingabe-Ausgabepaare zu lernen.
    • Unüberwachtes Lernen: Der Algorithmus entdeckt Muster und Strukturen in Daten ohne vorherige Definition von Eingaben und Ausgaben.
    • Teilüberwachtes Lernen: Kombiniert überwachtes und unüberwachtes Lernen, indem es eine kleine Teilmenge von gelabelten Daten mit einer großen Teilmenge von ungelabelten Daten trainiert wird um unbekannte Labels vorhersagen zu können.
    • Verstärkendes Lernen: Der Algorithmus lernt, indem er mit seiner Umwelt interagiert und auf Basis erbrachter Aktionen positive oder negative Belohnungen erhält.
    • Neuronale Netze: KI-Systeme, inspiriert vom menschlichen Gehirn, die aus miteinander verbundenen Einheiten (Neuronen) bestehen.
    • A-priori-Verfahren: Ein Algorithmus, der zum Finden von häufigen Itemsets und zum Lernen von Assoziationsregeln angewendet wird.
    • Assoziationsanalyse/A-priori-Verfahren: Finden von häufig zusammen auftretenden Elementen in Daten, oft verwendet zur Warenkorbanalyse (z.B. Kauf von Brot und Butter).
    • Klassifizierung: Die Zuordnung von Daten zu Kategorien.

    Weitere Details

    • Wahrscheinlichkeit: Wahrscheinlichkeiten werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses zu quantifizieren.
    • Skalenniveaus: Nominalskala, Ordinalskala, Intervallskala, Kardinalskala (metrische Skala) bestimmen die Art der Messungen und Vergleiche, die mit den Daten durchgeführt werden können.

    Zusätzliche Subtopics (if needed from specific questions)

    • ... add subtopics as needed from specific questions that weren't already covered in the general summary.

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    Description

    In diesem Quiz werden zentrale Aspekte von Big Data behandelt, einschließlich Datenvermeidung, Robo-Advisors und statistischen Verfahren. Lernen Sie, wie diese Technologien Unternehmen helfen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Überprüfen Sie Ihr Wissen über die Grundlagen der statistischen Methoden und deren Anwendung im Kontext von Big Data.

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