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kiesler.at

Maschinelles Lernen & CBR
updated by rck, 2005-01-21

(german only) Zusammenfassung des Abschnitts „Maschinelles Lernen und Case Based Reasoning“.

  • Was versteht man unter induktivem Lernen?
  • Nennen Sie Arten von Lernen (Psychologie)?
  • Welche Lernverfahren kennen Sie?
  • Was versteht man unter inkrementellem Lernen?
  • Was ist ein Hypothesenraum?
  • Skizzieren Sie die Architektur eines fallbasierten Systems!
  • Was kann alles in einem Fall enthalten sein?
  • Welche Varianten von Fällen gibt es?
  • Beschreiben Sie den Fall, wie Sie die Vorlesung besucht haben!
  • Wie kann Ähnlichkeit von Fällen modelliert werden?

                     
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Wie kann die Ähnlichkeit von Fällen modelliert werden?

Dazu bieten die Folien vier Lösungen an.

  1. Maß (zB euklidischer Abstand)
  2. Modellierung durch Fließkomma-Zahlen (0 ist unähnlich, 1 ist gleich)
  3. Gewichtung über alle Attribute bzw. Objekte
  4. Abstraktionsebenen

Beschreiben Sie den Fall:Ich habe die Vorlesung besucht

Das Problem: Für mein Magisterstudium wird die Vorlesung Wissensmanagement benötigt.

Die Lösung: Im TUWIS nachgesehen, wann die Vorlesung stattfindet und in den passenden Hörsaal gesetzt.

Der Kontext: Ich absolviere das Magisterstudium 933 („Information- and Knowledgemanagement“) an der TU-Wien

Die Kosten: von den laufenden Kosten (Studiengebühr) abgesehen gibt es keine.

Zeiger auf andere Fälle: Ich habe dieses Semester außerdem diverse andere Vorlesungen besucht. Beispiele: eCommerce 1, eCommerce 2, Business English 1, Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre, usw.

                     
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