Lektion 5: Problemlösung mit ML-Modellen

Trainieren und Testen eines ML-Modells zur Lösung eines realen Problems

Lernziele

  • Beschreiben der Phasen des Lebenszyklus eines KI-Projekts
  • Verwenden eines ML-Tools zum Importieren von Daten und zum Trainieren eines Modells
  • Testen und untersuchen der Genauigkeit eines ML-Modells

Zentraler Wortschatz

KI-Projektlebenszyklus, Datenaufbereitung, Modell für maschinelles Lernen, Klasse, Kennzeichnung, Training, Testen, Genauigkeit, Wahrscheinlichkeitswert, Wahrscheinlichkeitsschwellenwert

Aufbau der Lektion

  • Reihenfolge der Lebenszyklusphasen eines KI-Projekts
  • Nutzerorientiertes Konzept
  • Phase 1: Problem definieren
  • Phase 2: Daten aufbereiten
  • Phase 3: Modell trainieren
  • Phase 4: Modell testen
  • Beschreiben der Modellgenauigkeit

Überblick über die Lektion

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