AI Replugged - Das Gute-Äffchen-Böse-Äffchen-Spiel mit Orange 3
| dc.contributor.author | Kerber, Lennard | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-15T10:15:39Z | |
| dc.date.available | 2021-04-15T10:15:39Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Themen zum maschinellen Lernen und zu Big Data eignen sich zu einer gemeinsamen Behandlung in einer Einheit: Bei der Big-Data-Analyse spielen KI-Algorithmen eine zentrale Rolle. In der im Folgenden vorgestellten Unterrichtsreihe waren beide Teile unterrichtlich gleichgewichtig; in diesem Beitrag liegt der Schwerpunkt auf der Einführung des überwachten Lernens mit Entscheidungsbäumen. Dafür wird die bekannte AI-Unplugged-Aktivität Gute-Äffchen-Böse-Äffchen unter Nutzung des Werkzeugs Orange 3 wieder in die digitale Form überführt, mit dem Ziel die Abläufe, Möglichkeiten und Grenzen von Datenanalysen an diesem Beispiel zu verdeutlichen. Es entstehen dabei drei verschiedene Entscheidungsbäume zur Lösung des Problems: eine manuell erzeugte unplugged-Variante und, vom Orange-Werkzeug erzeugt, ein beliebig verzweigender Entscheidungsbaum und ein binärer Entscheidungsbaum. Auf diesen exemplarischen Grundlagen werden typische Aussagen über maschinelles Lernen plausibilisiert. | de |
| dc.identifier.pissn | 0720-8642 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36196 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | LOG IN Verlag | |
| dc.relation.ispartof | LOG IN: Vol. 41, No. 1 | |
| dc.title | AI Replugged - Das Gute-Äffchen-Böse-Äffchen-Spiel mit Orange 3 | de |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 73 | |
| gi.citation.publisherPlace | Berlin | |
| gi.citation.startPage | 67 | |
| gi.conference.sessiontitle | Praxis & Methodik |