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Unüberwachtes Lernen: Clustering und Dimensionsreduktion
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Unüberwachtes Lernen: Clustering und Dimensionsreduktion

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@BrainyConnemara

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Questions and Answers

Was ermöglicht automatisierte Entscheidungen und Vorhersagen?

  • Ein Beispiel (correct)
  • Modelltraining
  • Datenvorbereitung
  • Spam-Erkennung bei E-Mails

    • Jede E-Mail ist entweder "Spam" oder "Nicht-Spam".

    True

    Was ist Clustering?

  • Ein Bereich des unüberwachten Lernens im maschinellen Lernen (correct)
  • Eine Methode im maschinellen Lernen, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren
  • Eine einfache und häufig verwendete Methode im maschinellen Lernen, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren
  • Ein Bereich des überwachten Lernens im maschinellen Lernen

    • Was ist ein Beispiel für ein Merkmal bei der Spam-Erkennung?

    <p>Anzahl bestimmter Wörter</p> Signup and view all the answers

    Clustering wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Was sind die Schritte des Clustering?

    <p>Datenvorbereitung, Clustering-Algorithmus, Clusterbewertung und Anwendung des Clustering</p> Signup and view all the answers

    Das Modell wird mit neuen E-Mails getestet, um zu prüfen, ob es richtig erkennt, welche E-Mails ____ sind.

    <p>Spam</p> Signup and view all the answers

    Das Clustering wird verwendet, um ________________________ zu erkennen.

    <p>Muster</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Schritte der Spam-Erkennung den corrrecten Phasen zu:

    <p>Datenvorbereitung = E-Mails werden gesammelt und Merkmale werden extrahiert. Modelltraining = Ein Algorithmus lernt aus bekannten E-Mails, welche Merkmale typisch für Spam und welche typisch für Nicht-Spam sind. Modellbewertung = Das Modell wird mit neuen E-Mails getestet, um zu prüfen, ob es richtig erkennt, welche E-Mails Spam sind. Anwendung des Modells = Das Modell wird verwendet, um eingehende E-Mails automatisch als &quot;Spam&quot; oder &quot;Nicht-Spam&quot; zu markieren.</p> Signup and view all the answers

    Wie viele Zeilen werden als Trainingsdaten und Testdaten verwendet?

    <p>80 Zeilen als Trainingsdaten und 20 Zeilen als Testdaten</p> Signup and view all the answers

    Was wird in der Datenvorbereitung gemacht?

    <p>Die Daten werden bereinigt und vorverarbeitet</p> Signup and view all the answers

    Lineare Regression ist ein Bereich des unüberwachten Lernens im maschinellen Lernen.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Die Datei enthält nur ein Tabellenblatt.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Was wird in der Spalte "Predicted_Label" des Tabellenblatts Spam_Erkennung_Test angezeigt?

    <p>Die Vorhersagen des Modells</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Schritte des Clustering den entsprechenden Nummern zu:

    <p>Datenvorbereitung = 1 Clustering-Algorithmus = 2 Clusterbewertung = 3 Anwendung des Clustering = 4</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Beispiel für die Anwendung des Clustering?

    <p>Kundensegmentierung</p> Signup and view all the answers

    Was passiert während des Modelltrainings?

    <p>Ein Algorithmus lernt aus den Daten, wie die Merkmale mit den Verkaufspreisen zusammenhängen.</p> Signup and view all the answers

    Die ersten 20 Zeilen der Daten werden als Trainingsdaten verwendet.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Wie viele Zeilen der Daten werden als Testdaten verwendet?

    <p>20</p> Signup and view all the answers

    Die Daten werden in _______________ aufgeteilt.

    <p>Trainings- und Testdaten</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Begriffe den entsprechenden Schritten im Machine Learning-Prozess zu:

    <p>Modelltraining = Ein Algorithmus lernt aus den Daten. Modellbewertung = Das Modell wird mit Daten von neuen Häusern getestet. Anwendung des Modells = Das Modell wird verwendet, um den Verkaufspreis eines neuen Hauses vorherzusagen.</p> Signup and view all the answers

    Was enthält das Tabellenblatt "Hauspreis_Test"?

    <p>Alle oben genannten Optionen</p> Signup and view all the answers

    Die vorhergesagten Verkaufspreise stimmen exakt mit den tatsächlichen Labels überein.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Um wie viel unterscheidet sich der vorhergesagte Wert von der tatsächlichen Verkaufspreis für die Haus-ID 82?

    <p>CHF 417'367</p> Signup and view all the answers

    Welche Methode des maschinellen Lernens wird verwendet, wenn ein Modell auf eine andere, aber verwandte Aufgabe angewendet wird?

    <p>Transfer Learning</p> Signup and view all the answers

    Ein Modell, das zur Bilderkennung von Tieren trainiert wurde, kann nicht für die Erkennung von verschiedenen Vogelarten verwendet werden.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptziel von Active Learning?

    <p>Das Modell identifiziert die Datenpunkte, die am informativsten sind, um seine Leistung zu maximieren.</p> Signup and view all the answers

    Online Learning ist eine Methode, bei der das Modell kontinuierlich aus _______________ Daten lernt.

    <p>eintreffenden</p> Signup and view all the answers

    Ordne die folgenden Beispiele den richtigen Lernmethoden zu:

    <p>Ein Modell, das zur Bilderkennung von Tieren trainiert wurde, wird für die Erkennung von verschiedenen Vogelarten verwendet. = Transfer Learning Ein Modell, das gezielt Datenpunkte auswählt, um seine Leistung zu maximieren. = Active Learning Ein Modell, das kontinuierlich aus eintreffenden Daten lernt. = Online Learning Ein Modell, das lernen kann, die Verteilung der Daten zu modellieren. = Generative Models</p> Signup and view all the answers

    Was sind Generative Modelle?

    <p>Modelle, die lernen, die Verteilung der Daten zu modellieren</p> Signup and view all the answers

    Online Learning ist eine Methode, bei der das Modell nur einmalig aus einem statischen Datensatz lernt.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Beispiel für die Anwendung von Online Learning?

    <p>Ein Modell, das den Aktienmarkt vorhersagt, kann kontinuierlich neue Daten über Marktbewegungen, Nachrichten und andere relevante Informationen aufnehmen.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck des Clustering-Algorithmus?

    <p>Um die Kunden in verschiedene Gruppen zu unterteilen</p> Signup and view all the answers

    Das Clustering wird verwendet, um die Komplexität zu erhöhen.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Was ist die Aufgabe der Clusterbewertung?

    <p>Die Qualität der Cluster wird geprüft.</p> Signup and view all the answers

    Bei der Dimensionsreduktion wird die Anzahl der __________ in einem Datensatz reduziert.

    <p>Merkmale</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Schritte ist Teil der Dimensionsreduktion?

    <p>Datenvorbereitung</p> Signup and view all the answers

    Das Clustering wird verwendet, um die Verarbeitung zu verlangsamen.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Match the following terms with their definitions:

    <p>Clustering-Algorithmus = Ein Algorithmus wird verwendet, um die Kunden in verschiedene Gruppen zu unterteilen Dimensionsreduktion = Ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz reduziert wird Clusterbewertung = Die Qualität der Cluster wird geprüft Anwendung des Clustering = Die resultierenden Cluster werden verwendet, um gezielte Marketingkampagnen für verschiedene Kundengruppen zu erstellen</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Ergebnis der Anwendung des Clustering?

    <p>Gezielte Marketingkampagnen für verschiedene Kundengruppen werden erstellt.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Unüberwachtes Lernen

    • Clustering-Algorithmus: Ein Algorithmus wird verwendet, um Kunden in verschiedene Gruppen zu unterteilen, basierend auf ähnlichem Kaufverhalten.
    • Clusterbewertung: Die Qualität der Cluster wird geprüft.
    • Anwendung des Clustering: Die resultierenden Cluster werden verwendet, um gezielte Marketingkampagnen für verschiedene Kundengruppen zu erstellen.

    Dimensionsreduktion

    • Dimensionsreduktion ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem die Anzahl der Merkmale in einem Datensatz reduziert wird, während die wesentlichen Informationen beibehalten werden.
    • Dies hilft, die Komplexität zu verringern, die Verarbeitung zu beschleunigen und visuelle Darstellungen zu erleichtern.

    Unüberwachtes Lernen: Clustering

    • Clustering ist ein Bereich des unüberwachten Lernens im maschinellen Lernen.
    • Beim Clustering geht es darum, Datenpunkte in Gruppen (Cluster) zu unterteilen, sodass Datenpunkte innerhalb eines Clusters einander ähnlicher sind als Datenpunkte in verschiedenen Clustern.
    • Schritte des Clustering:
      • Datenvorbereitung
      • Datenaufbereitung
      • Clustering-Algorithmus
      • Clusterbewertung
      • Anwendung des Clustering

    Beispiel: Kundensegmentierung

    • Datenvorbereitung: Daten über Kunden werden gesammelt.
    • Merkmale könnten das Alter, das Einkommen und die Kaufhistorie sein.
    • Dies ermöglicht automatisierte Entscheidungen und Vorhersagen.

    Beispiel: Spam-Erkennung bei E-Mails

    • Datenvorbereitung: E-Mails werden gesammelt.
    • Merkmale könnten die Anzahl bestimmter Wörter, Absenderadressen oder Betreffzeilen sein.
    • Jede E-Mail ist entweder "Spam" oder "Nicht-Spam".
    • Modelltraining: Ein Algorithmus lernt aus bekannten E-Mails, welche Merkmale typisch für Spam und welche typisch für Nicht-Spam sind.
    • Modellbewertung: Das Modell wird mit neuen E-Mails getestet, um zu prüfen, ob es richtig erkennt, welche E-Mails Spam sind.
    • Anwendung des Modells: Das Modell wird verwendet, um eingehende E-Mails automatisch als "Spam" oder "Nicht-Spam" zu markieren.

    Transfer Learning

    • Transfer Learning ist eine Methode, bei der ein Modell, das für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, auf eine andere, aber verwandte Aufgabe angewendet wird.
    • Dies ist besonders nützlich, wenn nicht genügend Daten für die Zielaufgabe vorhanden sind.

    Active Learning

    • Active Learning ist eine Methode, bei der das Modell gezielt die Datenpunkte auswählt, von denen es lernen möchte.
    • Das Modell identifiziert die Datenpunkte, die am informativsten sind, um seine Leistung zu maximieren.

    Online Learning

    • Online Learning ist eine Methode, bei der das Modell kontinuierlich aus eintreffenden Daten lernt, anstatt nur einmalig aus einem statischen Datensatz.
    • Dies ist besonders nützlich in dynamischen Umgebungen, in denen sich die Daten kontinuierlich ändern.

    Generative Models

    • Generative Modelle sind Modelle, die lernen, die Verteilung der Daten zu modellieren, sodass sie neue Datenpunkte generieren können, die ähnlich wie die Trainingsdaten sind.

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