Unterschiede

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--- de:modul:m245:learningunits:lu02:theorie:01 [2026/01/05 11:04] – vdemir
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-====== LU02a - Machine Learning Grundlagen - TBD ======
+====== LU02a - Machine Learning Grundlagen ======
 ===== Was ist Machine Learning? =====
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   * **P = Wahrscheinlichkeit**: Die Wahrscheinlichkeit, dass das nächste Dame-Spiel gegen einen neuen Gegner gewonnen wird.
-===== Machine Learning Algorithmen-Typen =====
+===== Wichtiges Vokabular im Zusammenhang mit Machine Learning  =====
-Es gibt grundsätzlich drei Arten von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens:
+Bevor wir tiefer in die Materie tauchen, sollten einige Begrifflichkeiten geklärt werden.
-  * **Supervided Learning (Überwachtes Lernen(** (Schwerpunkt im Kurs M245)
+  * **Trainingsdaten**: Daraus lernt das Modell
-  * Unsupervided Learning (Unüberwachtes Lernen)
+  * **Testdaten**: Damit prueft man, ob es wirklich gelernt hat
-  * Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen)
+  * **Overfitting**: Modell lernt auswendig, versteht aber nichts
+  * **Underfitting**: Modell versteht gar nichts
+  * **Generalisation**: Das eigentliche Ziel
-{{:de:modul:m245:learningunits:lu02:theorie:machine_learning_types.png?600|}}
+===== Lernvideo =====
+{{ :de:modul:m245:learningunits:lu02:theorie:machine_learning_explained_in_100_seconds.mp4 | Machine Learning in 100 Sekunden }}
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 [[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir