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-===== Auftrag A– Grundlagen (Theorie) =====+===== Auftrag A – Grundlagen (Theorie) =====
  
 **1.** Supervised Learning VS Unsupervised Learning **1.** Supervised Learning VS Unsupervised Learning
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   * **Decision Tree: ** Trifft Entscheidungen anhand klarer Regeln und ist auch fuer Menschen nachvollziehbar – ein seltenes Gut.   * **Decision Tree: ** Trifft Entscheidungen anhand klarer Regeln und ist auch fuer Menschen nachvollziehbar – ein seltenes Gut.
  
-===== Auftrag B– Datenverstaendnis  =====+===== Auftrag B – Datenverstaendnis  =====
 **4. **Welche der oben genannten Merkmale sind numerisch, welche kategorisch? **4. **Welche der oben genannten Merkmale sind numerisch, welche kategorisch?
  
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   * Das nennt man Data Leakage und fuehrt zu beeindruckend guten Ergebnissen, die in der Realitaet genau gar nichts taugen.   * Das nennt man Data Leakage und fuehrt zu beeindruckend guten Ergebnissen, die in der Realitaet genau gar nichts taugen.
  
-===== Auftrag c: – Praxisdenken =====+===== Auftrag – Praxisdenken =====
  
 **6. **Beschreiben Sie in 4–5 Schritten den typischen Ablauf eines Machine-Learning-Projekts (von Daten bis Modellbewertung). **6. **Beschreiben Sie in 4–5 Schritten den typischen Ablauf eines Machine-Learning-Projekts (von Daten bis Modellbewertung).
  • de/modul/m245/learningunits/lu02/loesungen/l01.1767612874.txt.gz
  • Zuletzt geändert: 2026/01/05 12:34
  • von vdemir