Machine Learning Unterricht

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In den letzten Wochen habe ich einige neue Ideen zum Machine Learning Unterricht entwickelt, und in 2 Artikeln im Online-Magazin “Towards Data Science” veröffentlicht.

Der erste Artikel zeigt mit Hilfe einer Reihe von Animationen die Gefahren bei der Modellbildung. Es wird am Beispiel einer sehr vereinfachten Problemstellung, dem “fitten” einer Kurve durch eine Reihe von zweidimensionalen Datenpunkten, die Problematik des “Underfitting” und des “Overfitting” gezeigt.

Unter “Underfitting” versteht man die Tatsache, dass mit einem Modell versucht wird, vorliegende Daten zu erklären, das nicht mächtig genug ist, um die Zusammenhänge zu verstehen. Das Gegenteil ist bei “Overfitting” der Fall, hier wird ein Modell erstellt, das die Daten “übererklärt”. Diese beiden grundlegenden Begriffe werden im Artikel in animierter Form thematisiert.

https://towardsdatascience.com/watching-machine-learning-models-fitting-a-curve-c594fec4bbdb

Der zweite Artikel widmet sich den unterschiedlichen Möglichkeiten, wie Machine Learning Modelle lernen können. Die Begriffe “Unsupervised Learning”, “Supervised Learning” und “Reinforcement Learning” werden in spielerischer Form mit Hilfe eines neu entwickelten Kartenspiels vermittelt.

https://towardsdatascience.com/a-card-game-for-teaching-machine-learning-547611fb69d9

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