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Enaktive Bestimmung der Hyperparameter beim Entscheidungsbaum- und k-nächste-Nachbarn-Algorithmus

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dc.contributor.authorJoachim, Silvia
dc.contributor.authorHennecke, Martin
dc.contributor.editorKlein, Maike
dc.contributor.editorKrupka, Daniel
dc.contributor.editorWinter, Cornelia
dc.contributor.editorWohlgemuth, Volker
dc.date.accessioned2023-11-29T14:50:29Z
dc.date.available2023-11-29T14:50:29Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractFür den Bereich der Künstlichen Intelligenz werden momentan zahlreiche Unterrichtsmaterialien veröffentlicht. Viele davon konzentrieren sich dabei auf den Teilbereich des Maschinellen Lernens. Die hier vorgestellten Unterrichtsmaterialien gehören ebenfalls in diese Kategorie – sie sprechen allerdings gezielt verschiedene Repräsentationsebenen an und sollen durch die haptische Zugänglichkeit auch Menschen mit einer Sehbeeinträchtigung den Zugang erleichtern. Bei den in diesem Beitrag vorgestellten Materialien handelt es sich um aus Holz gefertigte Pilze, die sich u.a. für die Erarbeitung des k-nächste-Nachbarn- und Entscheidungsbaum-Algorithmus eignen. Die Pilze verfügen dazu über binäre und metrische Merkmale. Der zugrunde liegende Datensatz ist bewusst klein und wurde so gewählt, dass der Einfluss von Hyperparametern gezeigt werden kann. Er enthält Validierungsdaten, die die Optimierung der Baumtiefe und der Anzahl der Nachbarn ermöglichen. Der Datensatz kann für weitere Algorithmen verwendet werden und ermöglicht somit eine effiziente Unterrichtsgestaltung.de
dc.identifier.doi10.18420/inf2023_47
dc.identifier.isbn978-3-88579-731-9
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43167
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-337
dc.subjectUnterrichtsmaterial
dc.subjectExperimentierkasten
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectk-nächste-Nachbarn- Algorithmus
dc.subjectEntscheidungsbaum-Algorithmus
dc.subjectValidierungsdaten
dc.subjectHyperparameter
dc.subjectenaktiv
dc.titleEnaktive Bestimmung der Hyperparameter beim Entscheidungsbaum- und k-nächste-Nachbarn-Algorithmusde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage418
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage415
gi.conference.date26.-29. September 2023
gi.conference.locationBerlin
gi.conference.sessiontitleBildung - KI-Bildung - Ein Workshop zu Aus- und Weiterbildung über Künstliche Intelligenz

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P337 - INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten