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| faecher:informatik:oberstufe:machine_learning:einfuehrung:start [03.03.2023 15:02] – [Tabelle] Frank Schiebel | faecher:informatik:oberstufe:machine_learning:einfuehrung:start [04.03.2023 18:08] (aktuell) – [Eine Vorhersagemaschine] Frank Schiebel |
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| Wie kann man einem Computer aber beibringen zu lernen, was also soll "maschinelles Lernen" sein - und wie kann das funktionieren? | Wie kann man einem Computer aber beibringen zu lernen, was also soll "maschinelles Lernen" sein - und wie kann das funktionieren? |
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| ==== Eine Vorhersagemaschine ==== | ===== Eine Vorhersagemaschine ===== |
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| Als erstes Beispiel soll die Umrechnung von Zentimeter in Inch dienen((Die "gewöhnliche" Herangehensweise wäre, herauszufinden, welcher Faktor ''c'' diese beide Einheiten ineinander umrechnet und anschließend (imperativ) die Gleichung ''inch=c*zentimeter'' in einer Programmiersprache deiner Wahl zu implementieren)). | Als erstes Beispiel soll die Umrechnung von Zentimeter in Inch dienen((Die "gewöhnliche" Herangehensweise wäre, herauszufinden, welcher Faktor ''c'' diese beide Einheiten ineinander umrechnet und anschließend (imperativ) die Gleichung ''inch=c*zentimeter'' in einer Programmiersprache deiner Wahl zu implementieren)). |
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| ^ Zentimeter | -42, | -11.2 | 5.5 | 8 | 15 | 22 | 38 | | ^ Zentimeter | -42 | -11.2 | 5.5 | 8 | 15 | 22 | 38 | |
| ^ Inch | -16.53543, | -4.40945 | 2.16535 | 3.14961 | 5.90551 | 8.66142 | 14.96063 | | ^ Inch | -16.53543, | -4.40945 | 2.16535 | 3.14961 | 5.90551 | 8.66142 | 14.96063 | |
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| | Wir wollen nun eine //**"Vorhersagemaschine"**// verwenden, die wir mit diesen Daten füttern. Dabei soll die Maschine "lernen", welcher Zusammenhang zwischen Eingabe und Ausgabe besteht und für einen angegebenen Wert eine Vorhersage für den zugehörigen Wert bestimmen. |
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| | {{:aufgabe.png?nolink |}} |
| | === (A1) Die Vorhersagemaschine als "Black Box" === |
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| | **(A)** Lade den vorbereiteten Code von https://codeberg.org/qg-info-unterricht/tf-vorhersagemaschine herunter oder klone das Repo. Anschließend musst du die python-Abhängigkeiten für das Projekt installieren - unter Linux kannst du einfach das Skript ''mkvenv.sh'' ausführen, das richtet ein Virtual-Environment ein, installiert alle Abhängigkeiten und aktiviert es anschließend. FIXME Windows? |
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| | * Führe als ersten Test den Befehl ''./vorhersagemaschine.py -i datensatz01.csv -t 10 -x 8'' aus. |
| | * Vergleiche den vorhergesagten Wert für x=8 mit dem tatsächlichen Wert aus der Tabelle. |
| | * Wiederhole den Befehl mit einer |